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大数据：用数据指导APP运营
更新时间：2025-6-1 11:05:02 作者：爱短链
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数据问题一直是许多运营商头疼的问题。
之前的回答说了一些，但没有开始，我不知道高级文章能说多少，但先说。
1.定义数据 数据实际上是一堆值。
但这些值来自于用户的行为统计。
用于促进需要使用数据的学生的研究和分析。
2.有哪些数据？ 在入门文章的最后，我们列出了一些核心数据。
我用脑图简单总结一下，进入我们的内容: 这张脑图只是简单地显示了一些通用的操作数据，但如果我们仔细看，我们会发现所有操作都需要三种数据类型： 渠道、成本、收入。
如果我想简化上面的脑图，我会告诉你，操作时需要获得的数据是这三类数据: 渠道数据、成本数据、收益数据。
渠道数据用于衡量渠道质量和功能，这取决于产品本身的客户群和特点。
事实上，我们很容易推倒。
如果金融产品投放游戏社区，其运营效果可能不是很好，但如果用彩票和赌博取代，效果可能很好；同样，如果传奇游戏的宣传和活动投放到女性社区平台上，效果几乎可以忽略不计，如果用Q版的小游戏取代，效果可能会很好。
成本数据和收益数据将从不同层次反映运营效果。
插在这里，千万不要相信网上流传的各种东西《XX高管教你不要花钱做营这种鸡汤文章，经营必须有成本，必须有成本，如果你认为经营大师不能花钱做事，最好相信男人可以怀孕生子。
运营效率可以通过经验、熟练度、创造力等手段提高，但运营成本必然存在，一般与运营效果成正比。
一个非常简单的道理: 两个活动，一个活动送100台iPhone六、一个活动送一个iPhone六、哪种效果会好？ 对于操作的学生，请仔细评估每个操作动作背后的成本。
所谓收入，并不等于收入获得金钱就是收入，用户也是 收入，获得口碑也是收入。
如果我们知道渠道、成本和收入是指导运营的核心数据，我们可以根据自己的产品特点设置需要获得的数据。
我们拿最近很火的那个App——以足记为例。
足记因非核心功能而流行，但作为这样的应用，它会关注哪些数据？ 从产品层面来看，它会关注: 1）App每日开放数 2)各种功能的使用次数和频率 3）各种Tab点击次数和打开相应页面的频率 从操作层面来看，它可能会关注： 1）App每日活跃用户数 2)日常生产UGC数量(区分新老用户) 3)每天与社交媒体分享UGC数量(同时考虑单位用户的内容数) 4)分享UGC回流新装机和新激活用户数量 等等。
我们需要注意的是，这些关注的数据点不是一成不变的，它们会因为产品的不同阶段而进行调整。
如果我们假设未来有盈利模式，它关注的核心数据将从内容转向收入。
此时，转化率相关数据将变得重要。
同样，我们在本文第二章中举了这样一个例子： 某旅游网站发起老用户邀请新用户加入，老用户和新用户可获得100元代金券。
如果新用户在活动期间完成了旅游订单，无论金额如何，老用户作为邀请人也可以获得100元代金券。
当时我们分析了活动流程，梳理了活动流程的关键点。
这些关键点是需要获取的数据: 没有一个完全通用的标准来设计我们需要的数据。
当然，如果你做得越多，你会发现你的数据感觉在不知不觉中得到了改进，这是非常重要的。
3.如何获取数据 获取数据的渠道有很多，基本上是自己做和使用外部工具。
自己做，App可选埋点，log等方式，而Web可以通过log、记录日志和按钮埋点。
许多第三方将为外部工具提供服务。
事实上，获取数据的方式有很多种，关键是作为一名运营商，了解什么样的数据很重要，这些数据的前后关联是什么，这是一个联动过程，而不是一种单一的行为。
4.如何分析数据 每个人都有不同的解释数据的方式。
如果要简单总结，数据分析的方法无非是: 1)确定数据的准确性 这包括数据维度的合理性和数据统计的准确性。
如果数据维度选择不合理，数据统计结果不准确，我们可能无法得到正确的分析结果。
这是基础。
2)明确影响数据的因素 一个数据会受到各种因素的影响。
这些因素包括内部和外部。
操作人员应尽可能多地了解各级影响因素，以便我们在相对正确的范围内解释数据。
3)重视长期数据监控 在操作数据分析中，经常使用环比和同比来比较数据。
简单地说，环比是今天和前一天的比较，本月和上个月的比较，本季度和上个季度的比较；同比是今年和去年的比较，今年和去年的比较，今年和去年的比较。
环比帮助我们期数据波动，同比帮助我们了解环境中的数据波动。
4)保持客观的视角 在数据分析的过程中，客观性是非常重要的。
我们不喜欢事情，也不悲伤。
我们做了错误的操作，带来了不利影响。
我们应该承认，我们应该冷静地取得意想不到的结果，避免选择有利于自己的结论。
这不仅是职业道德问题，也是职业发展中非常常见的问题。
5)注意消除干扰项 在实际工作中，我们会遇到很多问题，这些问题是干扰，例如，在相对稳定的曲线中，突然出现强波动，此时我们需要充分了解波动的原因，如果不能确认原因，消除波动，否则很难得出正确的结论。
去年今天的运营文章 2021: 抖音直播账号的核心逻辑(0) 2021: 8.如何在0时代玩微信营销，挖掘用户最大价值(0) 2021: 思维导图(0) 2021: 读书笔记《高效人士的七个习惯》(0) 2020: 互联网运营增长指南(0) 原创文章，作者，如转载，请注明出处：https://www.iyunying.org/social/app/34659.html
数据问题一直是许多运营商头疼的问题。
之前的回答说了一些，但没有开始，我不知道高级文章能说多少，但先说。
1.定义数据 数据实际上是一堆值。
但这些值来自于用户的行为统计。
用于促进需要使用数据的学生的研究和分析。
2.有哪些数据？ 在入门文章的最后，我们列出了一些核心数据。
我用脑图简单总结一下，进入我们的内容: 这张脑图只是简单地显示了一些通用的操作数据，但如果我们仔细看，我们会发现所有操作都需要三种数据类型： 渠道、成本、收入。
如果我想简化上面的脑图，我会告诉你，操作时需要获得的数据是这三类数据: 渠道数据、成本数据、收益数据。
渠道数据用于衡量渠道质量和功能，这取决于产品本身的客户群和特点。
事实上，我们很容易推倒。
如果金融产品投放游戏社区，其运营效果可能不是很好，但如果用彩票和赌博取代，效果可能很好；同样，如果传奇游戏的宣传和活动投放到女性社区平台上，效果几乎可以忽略不计，如果用Q版的小游戏取代，效果可能会很好。
成本数据和收益数据将从不同层次反映运营效果。
插在这里，千万不要相信网上流传的各种东西《XX高管教你不要花钱做营这种鸡汤文章，经营必须有成本，必须有成本，如果你认为经营大师不能花钱做事，最好相信男人可以怀孕生子。
运营效率可以通过经验、熟练度、创造力等手段提高，但运营成本必然存在，一般与运营效果成正比。
一个非常简单的道理: 两个活动，一个活动送100台iPhone六、一个活动送一个iPhone六、哪种效果会好？ 对于操作的学生，请仔细评估每个操作动作背后的成本。
所谓收入，并不等于收入获得金钱就是收入，用户也是 收入，获得口碑也是收入。
如果我们知道渠道、成本和收入是指导运营的核心数据，我们可以根据自己的产品特点设置需要获得的数据。
我们拿最近很火的那个App——以足记为例。
足记因非核心功能而流行，但作为这样的应用，它会关注哪些数据？ 从产品层面来看，它会关注: 1）App每日开放数 2)各种功能的使用次数和频率 3）各种Tab点击次数和打开相应页面的频率 从操作层面来看，它可能会关注： 1）App每日活跃用户数 2)日常生产UGC数量(区分新老用户) 3)每天与社交媒体分享UGC数量(同时考虑单位用户的内容数) 4)分享UGC回流新装机和新激活用户数量 等等。
我们需要注意的是，这些关注的数据点不是一成不变的，它们会因为产品的不同阶段而进行调整。
如果我们假设未来有盈利模式，它关注的核心数据将从内容转向收入。
此时，转化率相关数据将变得重要。
同样，我们在本文第二章中举了这样一个例子： 某旅游网站发起老用户邀请新用户加入，老用户和新用户可获得100元代金券。
如果新用户在活动期间完成了旅游订单，无论金额如何，老用户作为邀请人也可以获得100元代金券。
当时我们分析了活动流程，梳理了活动流程的关键点。
这些关键点是需要获取的数据: 没有一个完全通用的标准来设计我们需要的数据。
当然，如果你做得越多，你会发现你的数据感觉在不知不觉中得到了改进，这是非常重要的。
3.如何获取数据 获取数据的渠道有很多，基本上是自己做和使用外部工具。
自己做，App可选埋点，log等方式，而Web可以通过log、记录日志和按钮埋点。
许多第三方将为外部工具提供服务。
事实上，获取数据的方式有很多种，关键是作为一名运营商，了解什么样的数据很重要，这些数据的前后关联是什么，这是一个联动过程，而不是一种单一的行为。
4.如何分析数据 每个人都有不同的解释数据的方式。
如果要简单总结，数据分析的方法无非是: 1)确定数据的准确性 这包括数据维度的合理性和数据统计的准确性。
如果数据维度选择不合理，数据统计结果不准确，我们可能无法得到正确的分析结果。
这是基础。
2)明确影响数据的因素 一个数据会受到各种因素的影响。
这些因素包括内部和外部。
操作人员应尽可能多地了解各级影响因素，以便我们在相对正确的范围内解释数据。
3)重视长期数据监控 在操作数据分析中，经常使用环比和同比来比较数据。
简单地说，环比是今天和前一天的比较，本月和上个月的比较，本季度和上个季度的比较；同比是今年和去年的比较，今年和去年的比较，今年和去年的比较。
环比帮助我们期数据波动，同比帮助我们了解环境中的数据波动。
4)保持客观的视角 在数据分析的过程中，客观性是非常重要的。
我们不喜欢事情，也不悲伤。
我们做了错误的操作，带来了不利影响。
我们应该承认，我们应该冷静地取得意想不到的结果，避免选择有利于自己的结论。
这不仅是职业道德问题，也是职业发展中非常常见的问题。
5)注意消除干扰项 在实际工作中，我们会遇到很多问题，这些问题是干扰，例如，在相对稳定的曲线中，突然出现强波动，此时我们需要充分了解波动的原因，如果不能确认原因，消除波动，否则很难得出正确的结论。
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