面对数据波动，运营人员常感到无从下手。本文将深入探讨如何从繁杂的数据中抽丝剥茧，找到问题的根源，并提出有效的解决策略。无论你是新手还是老手，掌握这些分析方法都将使你在运营工作中游刃有余。

做运营的同学经常需要看数据，但在看数据的常有困惑：“我看了一堆数据，所以呢？所以我要干什么？”特别是在指标下跌的时候，光看着“同比下跌，环比下跌”，不知道该怎么从数据里找到解决问题的方法，干着急。

今天系统地跟大家分享一下，该如何从数据中找到运营的解题思路。文章比较长，同学们记得点赞关注，回来慢慢看哦。

01 问题解析

太多因素可能影响用户决策，大厂的分工很细，常由不同小组完成，比如：

• 宣传文案→内容运营
• 商品组合→商品运营
• 优惠活动→活动运营
• APP操作→产品运营
• 用户奖励→用户运营

当指标下跌了，到底是我这个部门的问题，还是别人的问题，得第一时间搞清楚，才好决定是自己单干还是开会“拉通对齐”。

小厂的流程虽然没这么繁琐，但是：找到重点问题，特别是要不要再额外给促销/投放资源，也是非常重要的。小厂的领导们都对预算卡得很紧，如果只靠不断投钱上活动，肯定有意见。但不投资源又很有可能没效果。

所以，找到问题关键影响，区分运营发力点，是分析的关键。在不同场景中，操作方法略有差异。

02 内容运营场景

内容运营中，一般会将：文章阅读数/视频播放量，转发/点赞数量，带货/注册/加企微数量作为主要考核指标。但是影响这几个指标的因素，并不都是内容运营可控的。特别是带货/注册转化类内容，商品质量、优惠活动、注册奖励等会直接影响结果。

因此在做内容运营分析时，得区分清楚：

• 发文目标是：涨粉/涨阅读/带货
• 文章本身：选题/长度/创作风格
• 文章的CTA（Call to Action）：奖励/优惠

如下图所示：

这样在分析效果时，先区分类型，涨粉/涨阅读量的内容往往不需要依赖别的部门配合，自己就可以做，所以单独看怎样做效果好，完全可以像娱乐自媒体一样蹭热点，博眼球。

但是带货/转化类的，一定会受其他部门的影响，此时可以对比：

• 不同商品受欢迎程度
• 不同奖励力度吸引力大小
• 不同操作复杂度下用户参与

分析以后，可以向其他部门输出建议。不管是商品运营、用户运营、活动运营，都需要内容作为推广手段，内容阅读/转化效果分析，可以直接提醒他们：你们的选品/活动策划，似乎没那么好，注意调整！

03 商品运营场景

商品运营中，一般会将：销量、毛利、库存周转率作为主要考核指标。商品进销存管理和销售直接相关，因此很容易受到用户运营，活动运营的影响，给用户派什么类型的券，推什么商品，大促做哪些品类，都会影响商品常规销售走势。

且很有可能，因为短期内过度用力推某款商品，导致虚假繁荣or过度缺货，打乱正常的运营节奏。

因此做商品运营分析时，可以：

• 清晰商品本身定位：爆款、走量款、利润款
• 参照同类型，同价格带的销售走势，绘制销售预期曲线
• 根据销售预期曲线，区分上市、热销、退市阶段
• 记录商品参与活动情况，观察不同活动力度下走势差异

如下图所示：

这样在分析效果时，先区分问题发生在上市/热销/退市哪个阶段，再看是否受到活动/促销/推广的干扰，常见的问题组合：

• 上市期没有安排活动支持，增长未达预期
• 上市期参与活动过多，强拉销量导致过度补货
• 为了吸引用户，把利润款过度打折，毛利失控
• 只拿爆款吸引用户，不做交叉销售，其他款卖不动
• 选款不行，商品吸引力差，导致其他运营小组只能猛发券

这些问题才是真正适合各部门坐下来一起谈的，避免无脑打折/派券，能极大提升各部门业绩。

04 用户运营场景

用户运营中，一般会将：拉新数量，活跃用户数量，转化率，VIP新增数量等作为主要考核指标。用户运营是最复杂的场景，因为和广告投放、宣传内容、促销活动等多个因素有关系，最容易各种纠缠不清。

因此，分析用户情况，一定要先把用户情况分清楚

• 新用户/老用户
• 新用户来自哪些推广渠道
• 新用户活动转化/自然转化
• 老用户自然登录/推送拉回
• 老用户区分高中低消费层级
• 老用户是否使用VIP权益

如下图所示：

梳理清楚后，当用户转化出现问题，先看用户问题来自新用户/老用户，如果是新用户问题更大，则排查广告推广效率。如果是老用户问题大，先看是否活跃率就有问题，判断是否需要做大面积召回，再看是高中低哪个层级的问题，结合消费需求思考对策。

这里有一些隐藏问题要注意：

1. 老用户转化差，是因为某批次新用户质量差导致的遗留问题
2. 新用户补贴太多，导致其中“薅羊毛”比例高，成为老用户后继续薅
3. 过度依赖活动，新老用户中补贴比例都很大，离了补贴都过不了
4. 过度依赖投放，老用户自然登录低，推广费居高不下

本质上看，这些都是过度依赖打折发券的后遗症，对运营来说，短期烧钱做增长 VS 提升产品力做长线留存，是个很经典的话题，当然需要先对内容、商品、用户情况打好标签，做好基础的分析和归因，才好处理更负责的问题。