文章目录：
- 运营报表需要哪些数据?
- 去移动大厅打印通话记录单需要拿什么证件吗?
- 用户运营分析
一、运营报表需要哪些数据?
就运营来看，运营报表一般比较关注账号粉丝数、视频播放数和直播人气带货数据，日常想要统计这类数据，往往需要多个平台账号进行切换，十分耗时且容易出现数据计算错误的问题，其实可以借助一些专业的跨平台账号管理平台，如，使用系统的运营报表功能就是一键生成数据报告。
矩阵通「运营报表 」融合各平台图文、直播、短视频数据，自动按周/月/季度快速形成账号运营报表，展示团队趋势数据及排名情况，缩短数据统计时间，提升运营复盘效率。
1、日流量报表
它统计的是网站每天的访问量(uv)，页面的浏览量(pv)，跳出率反应的是网站的用户体验情况。根据这些参数的对比，可以发现网站的整体运营情况，以及需要改进的地方。
2、询盘跟进表
它统计的是用户询盘的情况，以及转化成交的数量。通过这个统计数据，可以查看到网站优化的实际效果，也方便查看意向客户跟踪进度。
3、关键词流量数据表
它统计的是每个关键词所带来的流量，通过数据分析，可以挑选出潜力大的关键词，以及剔除无法带来流量的关键词和优化成本较高的词。
4、外链建设记录表
它记录了外链建设的数目，以及每条外链的收录情况
5、外链优化效果查询记录表
它综合了一段时期内建设的所有外链，并记录了这些外链所带来的流量，方便分析外链优化的效果。
二、去移动大厅打印通话记录单需要拿什么证件吗?
1、需要携带手机和手机号的服务密码。拉电话清单在移动营业厅的自助机上就可打印电话清单，不需要携带身份证及其他证件。移动的电话清单也可在网上营业厅打印，具体步骤如下：百度搜索中国移动官网。选择要查询的手机号归属地。
2、营业厅打印通话记录需要什么去营业厅打印通话记录需要身份证原件才可以打印通话记录。还可以通过营业厅自助打印机打印，需要知道验证码登陆之后打印。登陆网上营业厅也可以查看通话记录。
3、打通话记录清单需要机主本人携带个人身份证件，向营业厅工作人员出示证件证明机主身份，并验证查询密码后查询、打印通话记录，也可在自助服务器输入密码查询。
4、移动大厅查通话记录需要本人有效证件和查询该通话记录的手机号。通话记录指固定电话用户、移动电话用户发起的主叫通话、被叫通话、主叫短信、被叫短信、漫游通话等通话行为在运营商交换机里记录的各种信息。
去移动大厅打印通话记录单需要携带以下证件：
1. 手机号码：需要提供需要打印通话记录单的手机号码。
2. 身份证：通常需要携带本人的身份证原件，以证明您是该手机号码的合法持有人。
3. 其他证件：如果您没有身份证，也可以携带其他有效证件，如临时身份证、驾驶证、护照等。
4. 如果您是代他人办理打印通话记录单业务，还需要携带被代理人的有效身份证件及授权书。授权书中需要明确表示授权代理人查询通话记录单的具体内容和期限，以及被代理人的签名和日期。
需要注意的是，不同地区的移动大厅可能会有不同的要求，建议您在前往移动大厅之前，先咨询当地移动客服或者查看移动官网上的相关规定，以确保您能够顺利打印通话记录单。
三、用户运营分析
背景对于app用户运营团队来说，了解用户规模以及规模的变动状态，才更好更好定位问题及设计贴切的用户运营方案，最终达到增长目的。
项目思路建立日常运营指标体系。根据用户活跃指标来逐步建立用户指标体系，包括DAU/DNU/每日消费转化率/每日新用户消费转化率，观察提炼各个指标变动特点（对比分析），并长期维护；分析用户构成。根据用户生命周期，建立不同阶段用户标签，观察每日用户规模变化趋势，长期监测维护，针对不同用户做个性化运营；分析复购用户画像。对比复购用户和非复购用户行为数据，寻找复购特征，加强引导；项目流程1.用户指标体系--建立表格，并导入数据--DAUselectdate(action_time),count(distinctuser_id)fromuser_actiongroupbydate(action_time)--DNUselectreg_time,count(distinctuser_id)fromuser_infowherereg_time>='2016-2-1'groupbyreg_time--每日消费转化率selectdate(action_time),count(distinctuser_id)AU_count,count(distinctif(type=4,user_id,Null))AU_4_count,concat(round(count(distinctif(type=4,user_id,Null))/count(distinctuser_id)*100,2),"%")asprefromuser_actiongroupbydate(action_time)orderbydate(action_time)--每日新用户下单转化率selectreg_time,count(distinctuser_info.user_id)asNU_Count,count(distinctif(type=4,user_info.user_id,Null))asNU_4_count,concat(round(count(distinctif(type=4,user_info.user_id,Null))/count(distinctuser_info.user_id)*100,2),"%")asprefromuser_infoleftjoinuser_actiononuser_action.user_id=user_info.user_idandreg_time=date(action_time)wherereg_time>='2016-2-1'groupbyreg_timeorderbyreg_time;
总共是76天记录，发现2月日开始DAU才有参考数据（1.31只有1个，不作参考），所以后期计算以2.1为分析起点日期。2月中旬开始DAU一直在增长，3月15日达到峰值588，之后下降稳定在360左右；每日下单与DAU呈正相关，并且也在3.15达到峰值；新用户注册一直是个位数，说明该平台目前主要是依靠老用户存活，或者运营方向是面向老用户的；消费转化率稳定在3%-5%；新注册用户的基本不会在当日产生消费。2.用户标签当新增用户、激活用户增加，且睡眠用户、流失用户减少，那我们的用户规模就在呈上升趋势；反之，则呈下降趋势。分析近期我们用户规模的变动趋势，判断我们的用户池的健康程度。标签制定：将注册当天的用户作为新用户将注册未满一周的用户作为未激活用户（为了避免新用户成为跳出用户）注册后的第8天，用户进入激活期，激活期为注册后的第8到第14天，在激活期回访的用户，则成为激活用户。（为了让未激活用户成为激活用户）若用户成为激活用户后，有一周没有活跃；或从注册后在激活期（第8到第14天）未激活且第14天之后也未活跃的用户作为睡眠用户。（主要做唤醒）将成为睡眠用户后，有两周没有活跃的用户作为流失用户。（虽然同为唤醒范围，但是流失用户的唤醒难度要大于睡眠用户，在预算较少的唤醒活动中不予考虑。）--先整理每天用户的注册时间，最近活跃时间createtablebase_infoasselecta.dates,user_info.user_id,date(reg_time)date_reg,max_time,min_timefrom(selectdate(action_time)asdates,user_id,max(date(action_time))asmax_time,min(date(action_time))asmin_timefromuser_actiongroupbydate(action_time),user_id)aleftJOINuser_infoonuser_info.user_id=a.user_idGROUPBYa.dates,a.user_idORDERBYa.dates,a.user_id--用户标签createviewempasselectdates,user_type,count(*)asuser_countfrom(select*,casewhendates=date_regthen"new_user"when(datediff(max_time,date_reg)<7ormax_timeisnull)anddatediff(dates,date_reg)<14then"inaction_user"whendatediff(max_time,date_reg)>=7anddatediff(dates,max_time)<7then"action_user"when(datediff(max_time,date_reg)>=7anddatediff(dates,max_time)>7)or(datediff(dates,date_reg)>14and(datediff(max_time,date_reg)<7ormax_timeisnull))then"sleep_user"when(datediff(max_time,date_reg)>=7anddatediff(dates,max_time)>21)or(datediff(dates,date_reg)>28and(datediff(max_time,date_reg)<7ormax_timeisnull))then"lose_user"endasuser_typefrombase_info)asAgroupbydates,user_type--统计每日用户构成selectdates,max(caseuser_typewhen'new_user'thenuser_countelse0end)as'new_user',max(caseuser_typewhen'inaction_user'thenuser_countelse0end)as'inaction_user',max(caseuser_typewhen'action_user'thenuser_countelse0end)as'action_user',max(caseuser_typewhen'sleep_user'thenuser_countelse0end)as'sleep_user',max(caseuser_typewhen'lose_user'thenuser_countelse0end)as'lose_user'fromempgroupbydates睡眠用户、流失用户都非常低，平台老用户粘性非常高，是影响平台dau的关键群体；新注册用户少，可以从拉新方向做用户增长；3.15活跃用户有骤降，可能和平台活动有关，需要进一步分析3.用户复购分析对于用户运营来说，由于获客成本居高不下，提升用户复购是将用户价值最大化的关键。那到底什么时候该关注复购，凯文·希尔斯特罗姆在《精益数据分析》一书中给了参考：90天内重复购买率达到1%~15%；说明你处于用户获取模式；把更多的精力和资源投入到新用户获取和转化；90天内重复购买率达到15~30%；说明你处于混合模式；平衡用在新用户转化和老用户留存、复购上的精力和资源；90天内重复购买率达到30%以上；说明你处于忠诚度模式；把更多的精力和资源投入到用户复购上；用户复购率=复购用户数/活跃用户数；复购用户数：一段时间内购买次数达两次及以上的用户数--复购selectcount(if(order_count>1,user_id,null))fugou_user_count,sum(ren)au_count,count(if(order_count>1,user_id,null))/sum(ren)asfugoulvfrom(selectuser_id,count(if(type=4,user_id,null))asorder_count,1asrenfromuser_actiongroupbyuser_id)a复购率在8%，属于新用户获取模式，可以寻找合适渠道，加大拉新--用户画像静态标签_复购（各年龄段，各性别的人数）selectage_between,sex,count(*)'人数'fromuser_infowhereuser_idin(selectuser_idfromuser_actiongroupbyuser_idhavingcount(if(type=4,user_id,null))>1)groupbyage_between,sex--用户画像静态标签_非复购（各年龄段，各性别的人数）selectage_between,sex,count(*)'人数'fromuser_infowhereuser_idin(selectuser_idfromuser_actiongroupbyuser_idhavingcount(if(type=4,user_id,null))<=1)groupbyage_between,sexorderbyage_between,sex*TGI（目标群体指数）是TargetGroupIndex的简称，可反映目标群体在特定研究范围(如地理区域、人口统计领域、媒体受众、产品消费者)内的强势或弱势。TGI=100表示平均水平复购用户与非复购用户的年龄、性别分布基本相似，主要集中在26-35岁之间的男性与未知性别通过TGI对比发现，26-35岁用户更容易产生复购行为，男性比女性更容易产生复购行为小结睡眠用户、流失用户都非常低，平台老用户粘性非常高，是影响平台dau的关键群体平台目前主要是依靠老用户存活，新注册用户的基本不会在当日产生消费，可以设计方案尽快建立新用户消费习惯消费转化率稳定在3%-5%复购率在8%，属于新用户获取模式，可以寻找合适渠道，加大拉新做用户增长通过TGI对比发现，26-35岁用户更容易产生复购行为，男性比女性更容易产生复购行为3.15活跃用户有骤降，可能和平台活动有关，需要进一步分析到此，以上就是小编对于用户运营记录表的问题就介绍到这了，希望介绍关于用户运营记录表的3点解答对大家有用。
