广告渠道的投放是产品获取用户的主要途径，运营可以通过下载量和激活量真实了解渠道获取用户的能力。渠道运营需要分析“渠道点击—下载—激活—注册—更深的行为”用户获取的链条上每个环节的转化率，然后优化每个环节的转化效果，从而降低每个用户的获取成本。

当新版本发布出现明显的数据波动时，单纯的看渠道用户获取路径的数据不能帮助我们做出运营判断，建议可以把不同维度的数据做对比，譬如跟历史数据做比较，或同一时间点的同类APP进行多维度间的对比这样有利于运营找到渠道转化率数据变化的根本原因。

举个案例来说明如何通过分析渠道留存率找到运营中的问题：某款社交类APP在发新版本后，与发版前相比出现日活比例急剧下降的情况，这种问题该如何分析？

DAU分成新用户和老用户，运营可以让技术跑出一组数据（如图2），研究近期使用新版的老用户留存情况以此来查看是否为产品问题导致的老用户流失；再观察各渠道留存率新用户的沉淀(留存)，看是产品的问题还是渠道推广的问题。

图4：某社交产品留存分析

通过这样一组数据对比分析可以发现，老用户对新版本接受度不错并没有出现大的不动，版本后整体留存率非常低的主要原因是新版本在主推渠道A的推广上存在用户质量不高的问题。

以上是根据常见的运营工种列出的简单数据分析思路，你可在公众号「产品菜鸟汇」回复关键词“数据”可看小贤推荐的6款运营常用的数据工具。

4/项目运营的数据分析

对于项目或者产品的运营来说，如果是需要从项目伊始跟进数据的分析工作的话，应该包含以下和数据有关的事情要考虑。

1）数据项与埋点

运营需要基于对业务流程的了解去尽可能多的列出数据项，做此类工作可以根据用户行为路径做数据漏斗模型，路径拆分的越细这个模型就越有效。

图5：理财产品的用户行为漏斗

数据项作为基础数据，需要通过技术在相应的路径上埋点统计获得，运营需要根据这些基础数据做关键路径转化比例的分析和按照时间前后的同项数据分析，来明晰项目的运营情况。需要再进一步完善数据项就是根据围绕项目的核心数据做向前向后延伸，向后为用户后续行为的统计，向前为用户来源质量分析。

另外，数据分析可以分为报表数据和非报表数据。报表数据也就是每天能够在数据后台直接看到的数据，通常情况下用户关键路径数据需要做成报表数据。类似新老用户的路径行为差异对比，属于长周期且非核心数据在项目早期阶段不建议做成报表，只需要在阶段性的产品运营状况分析时让技术跑一个时间段的数据对比即可。

2）数据分析周期

数据分析周期顾名思义，是指运营间隔多长时间将数据报表产生的数据扒出来做进一步的分析。在项目初期分析周期可以是1天，如果成熟后就是7天一次甚至更久。除了做各个关键环节的转化率数据分析外，运营可将基础数据按时间轴绘制在Excel表格中，以时间为横轴做成折线可看每个路径的数据趋势，以时间为纵轴可以做成条形图看看每一个路径的转化率。

图6：某项目的功能用户量趋势分析

3.数据分析结论

数据分析是手段，最有价值的是分析后的那几句结论。阅读量低、转发量少、交易额下降…通过数据分析找到导致问题产生的原因；交易额提升、阅读量高、转发量多，通过数据分析提炼出那些有效提升数据的运营手段，可将这些手段固定成产品形态进一步扩大数据效果。

4）项目运营调整

其实，数据本身并不能直接帮助改善产品，数据归根到底是一种度量，想让数据真正发挥作用，一定要基于运营者对业务非常深的理解。运营作为最了解产品里的各项数据情况的人，将数据作为产品改善的依据，需要用数据来证明项目继续做的价值，用数据去推动产品、技术、渠道同学完成做各自的工作优化迭代。

5）项目总体汇报

大的项目基本上可以分成几个不同的时期，笼统的分可以是“检验期-进入期-成长期-高成长期-成熟期-衰退期”，每个时期都会有不同的关注侧重点的，都需要向上去汇报项目总体的运营情况。

如果项目靠谱，数据埋的点多，平台数据分析做的勤，再配上“项目背景、项目目标、项目数据、运营分析、经验复用、后续计划”的项目总结文档撰写套路，遇到领导的突击项目总体汇报时问题基本不大。

在这里重点说说汇报中的项目数据部分，项目数据作为汇报的重点，它可分为核心数据和周边数据（包含内容数据、用户数据以及各种维度的对比数据），核心数据放汇报的最前面附上项目现状概述性的话，这部分讨巧的做法用对标某款大家都熟知的产品方式，比如说你是在做一个小学生教育商品信息共享项目，那么在汇报时就可以用这样的数据开通“教育商品类信息的分享和用户消费量都挺大，产品日活20000+，用户日均分享200个优质商品内容、项目整体的人均浏览PV为10，人均分享量7PV，它将极有可能成为K12领域的什么值得买”

（编辑：应用网_丽江站长网）

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