梳理运营流程按照运营目的的设置达成路径，梳理用户需要做的关键行为 2.用户数据收集 用户基础数据字段、用户行为数据字段、收集到的用户数据越多。
文章目录：
- 用户运营数据分析
- 用户运营涉及的数据分析具体指的什么以及怎么分析?
一、用户运营数据分析
用户运营根本目的是最大化提升客户价值，通过数据充分的了解用户所处的状态，而后给出针对性的运营策略。
如何用数据驱动用户价值增长？梳理运营流程用户数据收集用户数据加工构建用户画像用户精准触达数据反馈调整梳理运营流程，明确运营目的常见的用户运营流程不同阶段，对应有新用户、活跃用户、注册小程序用户、付费用户、流失用户，运营可以根据不同用户所处的环节采取不同的运营手段。用户数据收集和整理用户基本数据字段：用户的社会信息数据，如姓名、性别、出生年月、籍贯、婚姻、学历、手机、邮箱，主要依靠用户基本数据字段由用户填写产生。用户行为数据字段：用户在产品上操作行为的数据记录，如阅读内容、点赞、评论、分享。用户行为数据反映的用户的平台行为，主要靠技术做数据埋点来获取。用户数据加工方式用户分层数据分析：按照某种逻辑对用户分层归类中心思想：根据核心业务流程进行用户分层划分example：按照上图的所示的核心业务流程对用户进行分层用户分群数据分析：作为用户分层的补充，在同一层上对用户分群为了实现更加精细化的运营，则需要在用户分层的基础上进一步分群example：宠物社群付费用户分群基于消费金额的分群2.基于消费品类的分群3.基于用户性别的分群4.交叉分析分群后，可以很明显看出，女性消费意愿大于男性、养狗用户消费金额比养猫用户多。RFM用户价值数据分析：最近消费日期、消费频率、消费金额最近一次消费时间Recency消费频率Frequency消费金额Mo***aryRFM矩阵图用户忠诚度数据分析L是用户忠诚指数，n是时间周期，t是一个时间窗口，s代表消费次数，代表距今某段时间内的消费次数。用户忠诚度计算时间窗口要结合自己的实际业务场景，同时在实际使用过程中，通常会考虑时间因素，即购买时间至今越近用户忠诚度越高。正确构建用户画像尽可能多的补充用户属性，比如兴趣爱好，注册时间，最近一次发言时间，最后一次消费时间。用户运营数据分析总结：梳理运营流程按照运营目的的设置达成路径，梳理用户需要做的关键行为2.用户数据收集用户基础数据字段、用户行为数据字段、收集到的用户数据越多，可分析的维度也就越多3.用户数据加工用户分层、用户分群、RFM用户价值分析、用户忠诚度分析，最常用的用户数据加工方式4.构建用户画像对于能够帮助运营提升业务数据的用户字段才可纳入用户画像字段里，不同产品有不同的用户画像字段5.用户精准触达通过熟知每一个用户所处的状态（用户画像）后，就可以通过PUSH、邮件、短信、Banner等渠道进行精准的运营手段触达6.数据反馈调整根据用户引导效果，来不断的调整用户数据加工模型和用户画像字段，以达到更加精准的用户状态描述。二、用户运营涉及的数据分析具体指的什么以及怎么分析?
刚好最近在思考这方面，可以尝试总结一下~
如果觉得可以，不要吝惜你的赞哦~那就开始吧~用户运营为什么要数据分析，其实也是为了用户运营数据化，方便后续一系列针对运营的拉新，促活和留存作数据支持，防止出现拍脑袋就决定的情况出现。那么数据化运营怎么操作呢？就是利用用户运营的思路，结合数据分析的思想，业务指导数据，数据驱动业务，实现对用户的精细化运营。这也是数据化用户运营的核心思想。具体可以分三步走：用户数据收集--》构建数据体系--》数据驱动运营用户数据收集用户数据的收集包括用户基本数据、用户行为数据和用户流量数据数据。用户基本数据指的是用户的静态数据，包括性别、年龄、地区、工作等，这类数据描述了用户是谁，主要靠基本信息填写来实现。用户行为数据是用户在产品上一系列操作行为的集合，哪个用户在哪个时间点、哪个地方以哪种方式完成了哪类操作，包括用户浏览、购买、内容贡献、传播、社交等行为，这类数据描述了用户干了什么，主要靠数据埋点来实现。用户流量数据是用户的来源，是基于用户访问的网页端产生的，包括设备、运营商、端口、时间等，这类数据描述了用户从哪儿来。构建数据体系既然有了上述数据的收集，那么接下来就是要对数据进行指标化处理了。毕竟如果不用指标来描述业务，那么你就不能有效增长它。那么这个指标怎么建立呢？我们可以从用户状态的演变切入，并根据对应的方法作指标。用户状态的演变有哪些呢？无非就是潜在用户--》注册用户--》活跃用户--》流失用户。而针对这些演变环节，我们可以分为潜在用户变为注册用户的拉新环节、针对注册用户和活跃用户的促活留存环节、针对活跃用户到流失用户的防流失和召回环节拉新环节在从潜在用户变为注册用户的拉新环节，我们要做的是对拉新渠道及在各渠道上采用的推广策略的分析，通过数据指标评估渠道质量，优化渠道推广策略。这里数据指标主要包括新增用户数、用户获取成本，新用户留存率。新增用户数：新增用户是指安装应用后，首次启动应用的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；用户获取成本：对于付费渠道反应渠道的转化率。新用户留存率：反应新增用户的质量，与目标用户的契合度。另外对于成熟版本的产品，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。留存环节针对注册用户和活跃用户的促活留存环节，可以设立的指标体系包括用户规模和质量的体系、用户参与度的体系以及用户画像体系。用户规模和质量体系包括衡量一个产品是否成功的活跃用户指标、衡量推广渠道效果的新增用户指标、反映用户质量和产品吸引力的用户留存率指标以及了解活跃用户健康度的用户构成指标。用户参与度体系是衡量用户活跃度的重要指标体系。包括某统计周期内用户启动应用的次数、最近一次使用的时间、某一统计周期内所有从App/网站启动到结束使用的总计时长以及用户相邻两次启动的时间间隔。用户画像体系是指定义出用户属性的指标都可以放在用户画像里，包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业、个人兴趣爱好、商业兴趣、社交关系等等，数据越多，用户的轮廓就越清晰，相应的制定运营策略的时候就越有针对性。数据体系的构建防流失和召回环节针对活跃用户到流失用户的防流失和召回环节。这一阶段主要是对流失原因的分析以相应召回方案的制定，数据指标用来衡量工作效果。体现在数据指标上为流失和召回体系，包括流失率、到达率、打开率、打开点击率、回流率。流失率：流失率和留存率是互为此消彼长的一对概念，某个统计时间后不再使用产品的用户比率，两个指标一般都是采用同期群的计算方式，但因为流失率有一定的滞后性，所以通常是通过查询留存率来预计流失率。到达率：推送到达用户手机或邮箱的比率。打开率：用户看到推送打开的比率。打开点击率:用户打开后点击内容/链接的比率。回流率：回流用户数与统计周期内流失用户的比率。数据驱动运营通过数据我们不仅是要知道“是什么”和“有多少”的问题，更重要的是要知道“为什么”？因此在有了数据体系建立之后，还要用数据去驱动运营。具体体现在两方面：一是用数据优化运营策略，比如用户留存率低，而留存率与用户质量和产品吸引力有关系，通过渠道分析发现用户质量没有问题，而通过用户流失分析发现主要流失阶段在初始接触期，这就找到了原因，于是在产品稳定性、易用性和新用户引导上做优化。二是数据验证运营策略，比如你想上线一个新的用户激励措施，但不确定和原有方式相比是否会有更好结果，这时候通过合理的测试得出的对比数据可以为你提供决策依据。当然这可以结合用户生命周期来进行下一步操作，这可以参考我之前的回答：最后，用户运营相对与其他类运营拥有更高的数据分析能力要求，也有着更高对内对外协同工作的能力要求。同时也不要担心自己没有先天的数据敏感性，用户的行为特征其实很容易读懂，相对应做运营策略并不难。但也不要把你所想理解成用户所想，把运营策略仅仅停留想法上，多实践多分析，一切都会水到渠成。一名从工科成功转行互联网运营的妹子。希望可以在知乎上与大家共学习同进步~当然啦，如果你对转行运营有什么疑惑，也可以私信我或者微信我~到此，以上就是小编对于数据分析和用户运营的关系的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析和用户运营的关系的2点解答对大家有用。
