運營都該關注哪些核心數據？涵蓋三大運營場景
PM和PD將產品打造出來，但并不一定會有用戶使用，這時就需要運營人員推動產品和用戶建立連接，用渠道推廣的方式讓更多用戶了解和使用產品，這是拉新；用內容、活動等方式，給予用戶更多使用產品的理由，這是活躍和留存，運營的本質價值是連接用戶和產品，在二者之間建立紐帶，讓用戶了解和使用產品，也讓產品向用戶傳遞更多價值。
”對于一個好的運營來說，數據分析是非常重要的，只有將數據分析做好了，你的運營之路才會更加的順暢。
運營工作的核心在于兩項：流量建設與用戶維系，而用戶維系又可以分為內容運營、活動運營與用戶運營，那我們就來聊一聊這三個運營崗位都應該關注哪些核心數據。
01.
內容運營的核心數據
｜展示數據
內容的展示數據是最基礎的數據，它的價值在于：提供給內容運營者一個直觀而基礎的數據，用來展示內容被點擊、查閱的情況，從而分析內容是否為網站（產品）提供了相應的幫助。包括但不限于UV/PV、轉發數、互動數、點擊率、覆蓋人群、推薦量、閱讀量、頁面停留時長等。
以一篇文章為例，這篇文章的鏈接被點擊了100次，其中50次點擊停留的平均時間為20秒，10次是點擊后直接關閉網頁，另外40次點擊的停留的平均時長是3秒。通過這些數據，我們可以了解到，這篇文章的質量還是不錯的。接下來要做的事情是，10次直接關閉網頁的用戶還看了那些文章，他們的行為是怎樣的。從而了解如何通過改善內容的類別、質量、提高內容對于用戶的價值及契合度，來提高內容被展示的次數。
｜轉化數據
內容的轉化數據，是相對于展示數據而言更深層次的數據，它往往用于判斷內容是否能夠促進用戶的轉化，比如能否利用內容讓用戶從活躍轉向付費，包含頁面廣告的點擊次數，付費人數，付費金額等。
以小說為例，從免費閱讀轉向付費閱讀，數據表現出來的該作品的吸金能力，就是內容轉化數據，從一定層面上說，這是衡量內容能否帶來高質量“粉絲”的一個依據。
｜粘性數據
粘性數據和展示數據相關，但二者有一定區別。
考慮展示數據時，如果進一步分析用戶重復閱讀的次數，那么結合每次閱讀的停留時間，就可以得到粘性數據。
內容的分享頻次和分享后帶來的流量統計，可以說明內容對某類用戶的價值和坐擁情況，同時表明內容質量、趣味性的特征，監測數據主動轉發傳播的情況，這對能否二次傳播帶來新用戶，以及需要引爆熱點和病毒傳播的運營有著重大的意義和價值。
｜渠道數據
在我們產出了針對習性內容之后，接著就是如何通過最有效、影響力最大的渠道去推廣這些內容，我們可以通過分析不同內容發布渠道的不同表現，衡量渠道投放質量、效果，找到用戶反饋最好的發布渠道。
內容的分享頻次和分享后帶來的流量統計，可以說明內容對某類用戶的價值和坐擁情況，這對需要通過分享來帶來用戶的網站（產品），以及需要引爆熱點和病毒傳播的運營有著重大的意義和價值。
02.
活動運營的核心數據
對于經常執行活動運營的運營人來說，活動運營數據比其他類型的數據都更加重要，而活動運營的數據又非常復雜，我們用兩個活動案例來說明活動運營的核心數據的情況。
案例一：某網站開展了一個分享邀請的活動，活動主旨是讓老用戶帶來新用戶，可以通過社交渠道、郵件、復制鏈接進行分享，新用戶通過各個渠道的邀請鏈接進入活動注冊頁面完成注冊，并進入網站，填補用戶資料并完成一次登錄，即認為有效。完成有效邀請的老用戶和完成注冊的受邀新用戶，均可獲贈小禮品。
這其中的關鍵數據就包括：
分享渠道的質量——用來判斷下次活動主推那些分享渠道。
受邀用戶的注冊成功率——用來進行發獎和判斷活動質量。
進行分享的老用戶參與度——用來進行用戶分級，判斷活動規則對老用戶的吸引力，以后應當如何選擇用戶類型。
核心數據包括：
分享渠道的分享次數，各渠道注冊成功的轉化率
注冊率，成功轉化率，用戶注冊的蹦失節點，注冊完成后的蹦失節點
參與活動的老用戶的總數
案例二：某電商網站開展母嬰用品分析的商品折扣活動，希望在活動期間帶來兩倍與日常的銷量增長
關鍵數據就包括：
廣告投放渠道的質量——來判斷目標用戶的觸點渠道，是未來類似活動的主要投放渠道的篩選憑證
單品銷量的增長情況——判斷目標用戶對什么樣品更感興趣
總體銷量目標完成度——來判斷是否達到預期
個關鍵節點的轉化率——活動商品點，加入購物車，支付成功的百分比
核心數據包括：
分渠道的廣告展示統計——展示次數，點擊次數
用戶興趣點分布——頁面商品點擊次數，單品瀏覽量，下單量
訂單轉化率——瀏覽下單支付成功
03.
用戶運營的核心數據
這個概念是動態的，變化的，運營人員在不同的時期需要關注不同的用戶運營的數據情況。必要說明的是，此處僅提到一些基本的核心數據，不代表所有的用戶運營核心數據都在其中。
｜注冊數據
注冊用戶的規模、增長速度——現在有多少用戶，未來會有多少
渠道質量——注冊渠道有哪些，渠道的注冊轉化率如何
注冊流程質量——完成注冊的用戶數、注冊流程中用戶蹦失節點統計
注冊用戶行為跟蹤——完成注冊后當時用戶的行為統計
｜留存數據
留存用戶的規模——已有注冊用戶中，多少注冊用戶會留下來，能否提升轉化率，讓更多的用戶留存。
用戶登錄的時間，頻率——留存的用戶使用產品的習慣是登錄后使用嘛？什么時候登錄？多久登錄？
用戶使用網站（產品）服務的時間、時長、頻率等——每次用戶使用產品，會停留多長時間，使用核心功能還是輔助功能，使用功能的頻率是怎樣的。
｜活躍數據
活躍用戶的規模、增長速度，從注冊到活躍的轉化率——留下來的用戶是活躍的用戶，那么活躍的定義是什么，有多少用戶符合這個定義，活躍用戶的增長速度。
活躍用戶的行為統計——活躍用戶使用產品的哪些功能，他們每次使用產品的路徑是不變的嗎？對于新的功能，他們是如何使用的？
用戶使用網站（產品）服務的頻率、內容、行為——用戶對網站（產品）的功能的使用情況，包括頻率等；他們對內容的接受情況。
｜付費數據
付費用戶規模、增長速度、注冊到付費/活躍到付費的轉化率——這決定了產品的盈利能力，收入增長的速度和寬度。
付費金額、頻率等——簡單來說，用戶在此花多少錢，多久花一次錢？
付費用戶的日常行為跟蹤——了解用戶不花錢的時候的一些行為
｜流失數據
流失用戶的規模、速度——用戶流失了多少？這個決定了這個產品的生命周期還能延續多久
流失用戶的日常行為跟蹤——他們在流失之前做了什么？
用戶流失的原因分析——為什么用戶做了這些動作之后就會流失？
流失用戶挽回策略和效果分析等——能夠挽回這些用戶嗎？什么樣的動作對挽回他們有幫助？這些動作可以長期做嗎？
以上僅僅針對部分核心數據進行了梳理，但對于運營人來說，熟悉、掌握網站（產品）的數據非常關鍵，數據維度越全面，運營人對網站（產品）的生命周期，乃至用戶的生命周期就會把握的越清晰。
不同運營方向的內容雖然千差萬別，但想要把運營做到極致，必須持續運用數據分析思維改善自己的方法、提升自己的經驗，希望這篇文章能為運營同學提供一些思路。
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