在我們第 7 期內(nèi)容編輯訓(xùn)練營學(xué)員中，有一個公眾號的編輯，寫過很多10W ，并把公眾號從 10 萬粉絲漲到了上百萬。

但她卻十分困惑：

類似這樣的問題我收到過不少，大部分人甚至許多運營人都覺得自己的薪資上限是 15k，因為“工作沒啥技術(shù)含量”，“全是臟活、累活”，“就是個打雜的”……

但實際上，我研究了招聘網(wǎng)站上 300 多個運營崗位之后，發(fā)現(xiàn)其實有很多“高薪”運營崗，包括用戶運營、內(nèi)容運營、社群運營、活動策劃等等，它們的職責(zé)要求都會強調(diào)一點：具備數(shù)據(jù)分析能力。

為什么運營要懂?dāng)?shù)據(jù)分析？因為運營是一個不斷發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品問題，并解決問題，提升用戶體驗的崗位。在這個過程中，數(shù)據(jù)分析能幫運營更高效地解決問題。

今天這篇文章，我們聊聊運營應(yīng)該怎么做數(shù)據(jù)分析，并給大家推薦和評測一些比較好用的數(shù)據(jù)分析工具。

運營如何做數(shù)據(jù)分析？

說到數(shù)據(jù)分析，很多小伙伴可能第一時間聯(lián)想到復(fù)雜的算法，龐大的數(shù)據(jù)，甚至是讓人眼花繚亂的代碼。但實際上，運營做數(shù)據(jù)分析并不需要懂這些，關(guān)鍵是你對業(yè)務(wù)流程的理解，以及用數(shù)據(jù)解決問題的思維。

什么意思呢？給大家舉一個小紅書的案例。

小紅書在去年年初做了戰(zhàn)略調(diào)整，把重心調(diào)整到社區(qū)，相應(yīng)的它的北極星指標也從電商的 GMV 變成社區(qū)的 DAU，于是用戶的留存率就變成了很重要的指標。

但是當(dāng)時社區(qū)的留存率并沒有達到預(yù)期，在這種情況下，如果是不懂業(yè)務(wù)流程，不懂?dāng)?shù)據(jù)分析的運營可能會打算直接優(yōu)化內(nèi)容或者做活動了。

而我的前同事根據(jù)用戶年齡進行了用戶分層，很快發(fā)現(xiàn)其實是“低齡人群”（10-16 歲）留存率很低，拉低了整體留存率。

“低齡人群”留存率低怎么辦呢？

他對業(yè)務(wù)流程進行了梳理，從渠道曝光-點擊下載-打開App-話題選擇-點擊-搜索-互動。

發(fā)現(xiàn)影響留存率的幾個關(guān)鍵用戶行為是：打開 App、點擊 Feeds 流內(nèi)容、點擊搜索結(jié)果、內(nèi)容點贊、內(nèi)容評論。然后針對這幾個行為做出假設(shè)，并用數(shù)據(jù)驗證假設(shè)。

假設(shè)一，“低齡人群”都是中小學(xué)生，學(xué)習(xí)繁忙，沒時間打開 App，所以留存差。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，小學(xué)生確實存在這樣的情況，但是初中和高中生在周一至周五的活躍度并不比周末低。

假設(shè)二，“低齡人群”找不到自己感興趣的內(nèi)容。通過對搜索數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，這部分用戶對明星、動漫、頭像內(nèi)容的搜索頻率最高，但是搜索結(jié)果的 CTR （點擊率）很低，也就是說用戶確實沒有找到自己感興趣的內(nèi)容。

假設(shè)三，F(xiàn)eeds 流推薦的內(nèi)容質(zhì)量不夠高。通過內(nèi)容的評論、點贊數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，動漫、明星方向的內(nèi)容點贊率普遍不高，說明這部分內(nèi)容的質(zhì)量確實有待提升。

最后他得出了結(jié)論：10 到 16 歲年齡段用戶的留存率偏低，是因為這些中小學(xué)生的興趣點并不在美妝、美食、健身等，而集中于二次元和明星八卦，運營團隊需要加大這方面的內(nèi)容比重，同時提高這部分的內(nèi)容質(zhì)量。

可以看出來，這整個“發(fā)現(xiàn)問題-數(shù)據(jù)分析-明確問題-梳理業(yè)務(wù)流程-做出假設(shè)-數(shù)據(jù)驗證-得出結(jié)論”的過程中，業(yè)務(wù)思維是至關(guān)重要的。

一般來說，運營做數(shù)據(jù)分析能做到上述這個程度（擁有業(yè)務(wù)思維）就已經(jīng)很優(yōu)秀了，但是讓數(shù)據(jù)分析真正發(fā)揮作用，離不開技術(shù)的支持。大部分公司是這樣操作的：

這個過程沒有三五天搞不定，因為部門之間需要協(xié)作安排，耗時可能還會更久，大大降低了數(shù)據(jù)分析的時效性。

除了時效性差，這種數(shù)據(jù)分析流程還存在一個問題：對技術(shù)同學(xué)的依賴性很強，如果是小公司沒有技術(shù)崗位，那就無法執(zhí)行了。

在我進行數(shù)據(jù)分析課程答疑時，發(fā)現(xiàn)不少小伙伴都會問，有沒有更“獨立”的數(shù)據(jù)分析支持工具，可以讓運營自行完成一些數(shù)據(jù)分析，不用總是勞煩技術(shù)，就像稍微學(xué)點 PS 就能處理大部分修圖工作，不用打擾設(shè)計師一樣。

答案是有的！市面上有不少用戶行為分析工具，可以讓運營等業(yè)務(wù)部門更方便地分析數(shù)據(jù)。

這些工具中還有一些是可以免費使用的。

比如國外的 Google Analytics（以下簡稱 GA）、Mixpanel，國內(nèi)有百度統(tǒng)計、易觀方舟 Argo、友盟、TalkingData 免費版（以下簡稱 TD 免費版）等。

不過這些工具各有特色，下文我會從幾個角度介紹這些產(chǎn)品的情況，大家可以根據(jù)自身的業(yè)務(wù)情況做選擇。

優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)分析工具推薦

在這幾款產(chǎn)品中，GA 和百度統(tǒng)計算是比較早期的產(chǎn)品了。它們的數(shù)據(jù)收集以傳統(tǒng)的頁面瀏覽人數(shù)（UV）、頁面瀏覽量（PV）和用戶會話（網(wǎng)站訪問量的測量方式）為主。

左 GA，右 百度統(tǒng)計

不過，對于移動端的 App 來說，用戶的行為比網(wǎng)頁更為復(fù)雜，過去那種以頁面和會話為中心采集到的數(shù)據(jù)顆粒度不夠細。

因此，近幾年推出的工具都采用了“用戶 行為”的數(shù)據(jù)收集模式，例如我們這次推薦的易觀方舟Argo、Mixpanel、友盟、TalkingData。

盡管 GA 和百度統(tǒng)計這幾年增加了關(guān)于用戶行為分析和自定義屬性的功能，但本質(zhì)上主要還是服務(wù)網(wǎng)頁產(chǎn)品。

優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)分析工具評測

接下來，我們從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全性和用戶服務(wù) 4 個方面對上文中的 6 個數(shù)據(jù)分析工具進行評測，讓大家更加清晰地了解這幾款數(shù)據(jù)分析工具的功能，選擇最適合自己的工具。

1）哪款工具的數(shù)據(jù)采集準確度最高？

用戶停留時長、用戶消費金額、用戶分享率等數(shù)據(jù)指標，是通過對用戶行為數(shù)據(jù)字段的加工和處理得出的。

用戶行為數(shù)據(jù)字段的準確性，是數(shù)據(jù)分析工作的重要前提。

數(shù)據(jù)的準確性，往往跟數(shù)據(jù)分析工具使用的埋點方式和數(shù)據(jù)更新頻率相關(guān)，我們將從這兩部分進行對比評測，看看哪款工具的準確性更高。

① 數(shù)據(jù)工具的埋點方式對比

首先給大家科普一下，常見的數(shù)據(jù)埋點方式有 3 種，代碼埋點、可視化埋點和全埋點。

這些都是技術(shù)層面的專業(yè)術(shù)語，運營同學(xué)們只需要了解不同埋點方式對數(shù)據(jù)準確度的影響。

代碼埋點可以自定義需要采集的數(shù)據(jù)，精準統(tǒng)計用戶的某一行為，準確度相當(dāng)高。

可視化埋點，數(shù)據(jù)覆蓋面和精準度相對較低，精準度要求不高、追求效率的業(yè)務(wù)可以用可視化埋點。

全埋點，可能會涉及用戶的隱私問題，不做推薦。

6 款工具的埋點方式對比

目前來說，除了百度統(tǒng)計外，另外5款分析工具都支持的代碼埋點。其中，易觀方舟Argo、Minpanel 和友盟統(tǒng)計還可以做可視化埋點。

基于數(shù)據(jù)精準度考慮，建議大家選擇支持代碼埋點的數(shù)據(jù)分析工具，也就是  GA、Mixpanel、易觀方舟Argo、友盟統(tǒng)計和 TalkingData。

不過，GA、Mixpanel 在數(shù)據(jù)采集上沒有針對國內(nèi)手機應(yīng)用的特點進行優(yōu)化，因此在數(shù)據(jù)采集的準確性上可能會受到影響。

② 從數(shù)據(jù)更新的頻率對比

數(shù)據(jù)更新頻率也會影響數(shù)據(jù)的及時性和準確性。

通過體驗這幾款工具的 Demo（演示版本），我發(fā)現(xiàn)除了 TalkingData 免費版是每天更新一次數(shù)據(jù)外，其他幾款工具的數(shù)據(jù)實時性都比較好，基本每個小時更新一次。最讓人驚喜的是易觀方舟Argo，它的數(shù)據(jù)更新是分鐘級的。

綜上所述，從數(shù)據(jù)準確性來看，這 6 款工具得分名如下。

2）哪款工具的數(shù)據(jù)分析功能最豐富？

通過數(shù)據(jù)埋點對用戶行為數(shù)據(jù)做采集，我們可以得到很多的數(shù)據(jù)字段（類似Excel表）。想要通過數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題、得出有用的運營結(jié)論，還需要對這些數(shù)據(jù)字段進行加工。

這幾款工具的數(shù)據(jù)加工能力都蠻強大的，運營在做用戶數(shù)據(jù)加工時可能需要的分析模型，它們都有。接下來，我將通過這幾款工具的數(shù)據(jù)加工模型質(zhì)量和個人行為加工深度、數(shù)據(jù)加工算法精度進行對比。

① 數(shù)據(jù)加工模型質(zhì)量對比

數(shù)據(jù)分析模型越豐富，意味著可以從更多的角度看數(shù)據(jù)。

還是拿小紅書來說，如果只是單一地統(tǒng)計“留存率”這一數(shù)據(jù)，那么得出的結(jié)果就只是“留存率不高”。但是，“留存率不高”的問題出在哪里呢？不得而知。

但是，如果通過人群維度進行留存指標，就能發(fā)現(xiàn)，是“低齡人群”（10-16 歲）拉低了整體留存率。

我總結(jié)了運營工作中經(jīng)常會用到的數(shù)據(jù)分析模型，對 6 款數(shù)據(jù)分析工具的覆蓋情況進行了比較。

6 款數(shù)據(jù)分析工具的數(shù)據(jù)分析模型對比

我發(fā)現(xiàn)易觀方舟Argo 和 Mixpanel 的分析模型是最豐富的。不過，Mixpanel 由于基本沒有本地化，以及 SDK（軟件開發(fā)工具包）的兼容性問題，對于中國公司來講，數(shù)據(jù)接入成本很高。

另外，易觀方舟Argo 還有一個很贊的數(shù)據(jù)分析模型——“下鉆分析查看”，它指的是對數(shù)據(jù)基于同一維度的縱向深入分析。

例如，我們在分析社區(qū)的內(nèi)容瀏覽量時，能夠從內(nèi)容分類的維度進行細分，深入分析某一內(nèi)容分類的瀏覽量。這樣一來，就能更加精準地了解到什么種類的內(nèi)容更受歡迎。

② 用戶行為加工深度對比

前面我們所說的數(shù)據(jù)模型，更多的是基于用戶做整體的分析。在有些情況下，我們也需要對用戶的個人行為進行分析，得出更精細的運營數(shù)據(jù)。那這幾款工具能不能做到呢？我發(fā)現(xiàn)，GA、Mixpanel 和易觀方舟Argo 的表現(xiàn)比較完美。

易觀方舟Argo 有一個功能叫“用戶行為序列”。也就是說，當(dāng)我們完成用戶分析或用戶分群之后，可以點擊列表中任意單個用戶，獲取他的歷史行為記錄。

這個功能，讓我想起小紅書團隊的一件趣事。今年過年期間，小紅書在 App 上做了一個錦鯉活動。結(jié)果，抽獎結(jié)果出來后，他們通過私信、電話等多種方式都聯(lián)系不到這位錦鯉。

后來，通過技術(shù)人員在后臺查看這位錦鯉的歷史行為記錄，發(fā)現(xiàn) TA 每天都有登錄小紅書的記錄，說明通過 App 來聯(lián)系用戶是可行的。于是，他們給錦鯉定制了 20 條 Push 推送......

圖片來源：小紅書App 公眾號

值得一提的是，易觀方舟Argo 可以在完成用戶分析與分群后，通過郵件、短信、Push 消息等方式對目標用戶進行精準推送。也就是說，假設(shè)小紅書的運營用了這個工具，就可以自己給錦鯉發(fā)送 Push 了。

易觀方舟Argo “消息推送”功能

③ 數(shù)據(jù)加工算法精度對比

其實，從算法的嚴謹性上看，GA 應(yīng)該是最好的。但是，如果使用的是免費版的 GA，在用戶或者事件量較大時，它會采取抽樣分析。由于樣本是隨機的，運營結(jié)論的準確性就可能會受到影響。Mixpanel 的免費版本也存在類似的問題。

不過，有知乎網(wǎng)友稱，如果網(wǎng)站排名在 Alexa（網(wǎng)站流量排行榜）上是一萬五后的，抽樣帶來的影響很小很小，可以放心使用。

提醒一下，GA 的付費版最少 15 萬美元每年。

在數(shù)據(jù)加工算法上，易觀方舟Argo 支持自定義指標、多維度多人群的指標對比、人群交叉分析、即時數(shù)據(jù)分析（實時分析）等方式。數(shù)據(jù)算法的多樣化，帶來的最大好處就是，得到的數(shù)據(jù)分析結(jié)果更準確，從而能夠精準地發(fā)現(xiàn)運營問題。這一點，我們在上文也提到過了，就不贅述了。

綜上，從數(shù)據(jù)分析功能來看，6 款工具的得分如下：

3）哪款工具的數(shù)據(jù)安全性最有保障？

對于運營來說，有了第三方工具的幫助，確實在數(shù)據(jù)分析上會更加便利。但是，與之相伴的還有一個大家都比較顧慮的問題，就是數(shù)據(jù)安全性問題。目前市場上很多數(shù)據(jù)分析工具提供的都是 SaaS 服務(wù)。

SaaS 服務(wù)是一種 to B 的專業(yè)型軟件租賃使用模式，也就是說，這些工具是安裝在供應(yīng)商的服務(wù)器上的，當(dāng)我們使用工具時，數(shù)據(jù)就會上傳到他們的服務(wù)器上。這樣一來，數(shù)據(jù)的私密性就會受到影響。國內(nèi)有很多大型企業(yè)都不太愿意用 SaaS，就是為了保護核心數(shù)據(jù)。早在 2010 年，阿里巴巴就宣布放棄 SaaS。

在本次評測的幾款 App 中，只有易觀方舟Argo支持企業(yè)私有化部署，對數(shù)據(jù)安全有特殊要求的可以考慮，其他數(shù)據(jù)分析工具都算是一種 SaaS 服務(wù)。

對了，在數(shù)據(jù)采集上，這幾款數(shù)據(jù)分析工具基本都是通過 SDK 嵌入App 中獲取數(shù)據(jù)的。但不同的是，易觀方舟Argo 和 Mixpanel 向企業(yè)開放了源代碼，這樣一來，我們可以看到代碼的內(nèi)容，也就不用擔(dān)心代碼中會夾帶一些其他的東西來竊取信息了。

這樣看來，在數(shù)據(jù)安全性上，易觀方舟Argo 算是完勝其他產(chǎn)品了。

4）哪款數(shù)據(jù)分析工具的用戶服務(wù)最周到？

在服務(wù)方面，工具之間的得分差異比較大：

除了 GA 和易觀方舟Argo 提供社區(qū)服務(wù)支持以外，其他產(chǎn)品目前還沒有完善的用戶服務(wù)支持。社區(qū)服務(wù)其實還是蠻重要的，如果在使用產(chǎn)品的過程中有任何疑問，都可以上社區(qū)尋求幫助。

而從數(shù)據(jù)管理、項目管理、權(quán)限管理這些常用的管理功能來看，這幾款工具都提供了比較友好的支持。不過，只有友盟 提供了手機 App，可以隨時通過手機查看監(jiān)測的數(shù)據(jù)情況；易觀方舟Argo 則支持通過手機瀏覽器訪問查看數(shù)據(jù)看板。

總結(jié)

數(shù)據(jù)分析是解決業(yè)務(wù)問題的關(guān)鍵手段，也是運營提高薪資的利器。運營做數(shù)據(jù)分析不同于技術(shù)或數(shù)據(jù)分析師，關(guān)鍵是要有業(yè)務(wù)思維。

許多公司進行業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析時需要技術(shù)人員參與，這樣的流程存在時效性差的問題。如果是小公司沒有技術(shù)人員，就很難進行數(shù)據(jù)分析了。

在這種情況下，大家不妨嘗試一下市場上的用戶行為分析工具。

我們從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)安全性和用戶服務(wù) 4 個方面對這些工具進行了評測，總的來說，易觀方舟Argo 是綜合功能比較強大的，不過大家可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)進一步選擇。

6款數(shù)據(jù)分析工具的評測總得分

最后，讓我們一起用工具武裝自己，成為高薪運營 er 吧！