数据与运营：怎样有逻辑地运营你的产品？

于是，我们可以依据这个流程回过去看，到底整个专题的问题出在哪里？比如说，是推广本身不给力？还是推广到专题页的转化率太低？还是专题页的跳出太高，基本没人进入到课程？又或者是课程页面到报名的转化太差？还是说报名后的订单确认和支付流程流失掉了太多的人？

以及，如果我们已经界定清楚了，以上几个大环节中的某一个环节存在问题，比如说，我们已经发现了推广到专题的流量数据太差，那具体又是什么原因导致的？是因为我们去到铺得太少，还是因为渠道执行力度不够？还是推广素材和文案太差？

如果按照以上的思路来对于这个专题的数据进行分析，我们可以发现，该专题的问题可能主要出现在以下几方面——

1. 专题页的整体UV就很差。累计1000出头的UV对于一个专题来说实在是太可怜了。而具体的原因，可能包括：

专题上线时间太匆忙。可以看到，8月3号就要开课的专题7月31号才上线；

专题推广不是特别给力，具体是铺设的渠道不够，还是在特定渠道内没做好执行，这个可能需要进一步具体去看每个渠道的具体流量构成和结合执行情况来进行分析了。

2.专题页的效率普遍较差。一方面是其跳出率超过40%，另一方面则是从专题页导到单堂课程的UV，最多也不过187，仅相当于专题页流量的10%左右，这个效率还是低得有些可怕的。

3.从单堂课程的层面来看，课程3对用户的吸引力可能比较差（报名和课程页访问都很少），课程4的课程详情页或定价等可能有可以优化的空间（访问很多，报名很少），课程6则是报名转化率还不错，但目测整体在站内得到曝光的机会比较少。

走完了这个例子，是不是感觉数据真的可以帮助我们把问题界定得无比精细，让我们言之有物目标确凿？

（四）

下面我们再来说数据的第二类价值体现：假如你想达成某个特定目标，如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径？

这个问题，其实跟上一篇连载里提到的“指标拆解”一脉相承。

我们也来看一个例子：假如在接下来一个月的目标是要把日均报名上课人次这个指标提升到20000（当前为2000）的话，投入预算成本最低的情况下，我们可以怎么做？

拿到这个问题后，我们首先可以依照上一篇连载里提到的目标拆解方法对于我们的目标进行拆解，于是可得——

课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数

然后，既然是要把目标指标提升10倍，我们要分别评估一下提升3个因子的可能性。

先看网站流量，假定目标用户主要是3岁以内的互联网产品+运营领域的从业者，目标用户共计约100W左右，但目前网站日UV只有不到3000，那么以正常逻辑推断，在网站正常日UV方面拉升到目标用户的10分之一左右，也就是10W应该都是可以的。但这个流量如果是需要在短期内拉动，肯定是需要投入一些费用的。

再看课程转化率，假使目前网站整体UV-课程报名人数的转化率为2%，同时又经过分析发现，每天访问课程页面的UV为2000左右，那么依据经验判断，这已经是一个还算不错的转化数据了。按照我们参考其他同类课程学习类网站的数据，3%已经是很上等的网站UV/报名数转化率。我们在此暂且认为我们经过流程梳理后，可以在加强站内课程曝光引导、优化课程列表页、详情页等布局以及课程文案、优化课程报名流程&体验等环节均作出一定优化，从而实现3%的转化率，整体提升1.5倍。

最后是人均报名课程数，假使我们发现平均每用户报名课程数量为2堂，而站内每月会同时开出25堂课，且这25堂课间往往都是彼此关联存在逻辑递进关系的。于是我们可以据此判定了，人均报名课程数这个因子是存在明显可以提升的空间的。目前主要有两个主要的课程体系，且每个体系课程目前已有12堂课，所以我们姑且推断，依靠课程打包、相关课程推荐、站内消息告知、一次性报名多堂课程赠送绝密资料等等一系列运营手段，应该可以把单用户人均报名课程数提升到10堂课左右，整体提升5倍。

好了，因为我们的命题要求是“预算最低”，所以我们的思路一定是优先考虑无预算的指标拉升手段，再考虑有预算的指标拉升手段。那么基于以上的推断，我们应该可以在不做预算投入的情况下做到以下状态——

课程报名人次=网站流量×（课程转化率×1.5）×（人均报名课程数×5）

即，课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数×7.5

此时我们发现，如果按照这个推断，课程报名人次这个指标，已经被我们提升了将近7.5倍。也就是说，为了达成10倍的目标，理论上我们只需要再投入一些预算，把网站流量再提升到原有基础1.33倍以上即可有望达成预定目标。

至此，我们的这个最低成本达成目标的运营方案，算是成形。

上述这个不断寻找对标数据来反复进行推导思考的过程，也希望可以带给你一些启发。

（五）

下面再看数据的第三类价值体现：极度精细的数据分析可以帮助你通过层层深入，对于用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力。

还是来看个例子：假如目前所有站内数据可以对我们开放，那么站在运营端，若我们需要对于的用户行为有更加深入精确的理解，从而更好指导我们的运营工作，我们该以何种思路去对于数据进行分析和比对，从而得出一些更有价值的信息？

这里要先引入两个数据分析中的基本概念：维度和度量。

简单来说，度量就是具体的数据指标，它通常表现为某个量化过后的数据值。而维度则是去看待这些指标的不同角度。

举例，网站的UV（用户访问数）是一个数据指标，而我们去看待它的时候，可以从日期的维度去看，以便评估一周或一个月内哪几天流量偏高或偏低，是否存在规律。

也可以从24小时时间划分的维度去看，以评估每天在不同时间段的流量分布情况是怎样的；还可以从地域的维度去看，了解不同地区的用户访问使用网站的习惯和情况是否存在差异……

理解了这两个词，最终你会发现，所谓数据分析，无非就是界定清楚了你要评估的度量有哪些，然后需要知道你可能有哪些维度去看待这些度量，偶尔可能还需要在不同维度和度量间交叉做一下分析和比对，最后产出结论，把结果用图表等方式呈现出来就好了。

所以，回归到这个例子，我们如果要结合具体的产品形态，对于用户生态和使用习惯有更加深入的了解，我们或许可以先界定清楚，我们需要去评估的度量有哪些？这个度量需要结合你的核心产品功能来想，

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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