TOB用户运营之数据分析
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这篇文章讲述了数据分析的五个内容,帮助我们更好地产出有序内容,避免了思维混乱,更好地完成运营工作,助推用户的增长,推荐给从事用户运营工作的小伙伴们阅读。
摒弃思维混乱,产出有序内容。
提醒:本篇文章没有数据分析模型,用最实在的话写点用户运营工作中怎么把数据分析做起来,有料可看。
以我2023年度总结报告来看,数据分析分为以下内容:
- 整体数据篇
- 整体数据对比篇
- 重点数据对比篇
- 客户画像篇
- 内容篇
一、整体数据篇
目标与实际进度,完成率(百分比计算),包括引流和产出等。
所有比率建议统计到小数点后两位,因为tob用户运营是长期的,且波动不是很大,所以数据一般不会特别离谱,统计更精准。
每月数据、年度总结和平均数据,包括每月的引流、产出、产出比。
如果有私域池内所有mql客户数与mql比是最好的,这样这可以分析出每月数据是否正常以及数据增长速度。
年平均数据用来计算每月平均产出,方便下一年定数据。
二、整体数据对比篇
去年与今年数据对比,根据今年整体数据篇,可以对比多方面增长率,而且可以对比月度数据,了解某几个月数据跟历年相差大,说明原因。
三、重点数据对比篇
重点渠道/类型按月度分析,平均率;去年今年数据对比,计算增长率,看看哪些是进步,分析进步原因。
四、客户画像篇
根据标签来看,哪些标签是企业和部门特别看重的。
参照我之前写的标签相关文章,推荐分析行业、地区(包括重点区域)、MDR标签组。另外最重要的私域客户分层也别忘了,包括但不仅限于无效客户、mql客户、老客户、其他,我自己还统计了重点客户。
年度增长分析,按照行业、地区(包括重点区域)
产出分析,可以按渠道,按产出周期,按行业等分析。
产出周期我认为是很重要的,因为这样可以知道所在行业大致的产出周期,根据产出周期重点关注此周期内客户,另外后续添加修改sop等。
其他分析,基于标签和活动分析,比如整体渠道分析,活动产出分析。
五、内容篇
内容阅读率,分享率,如果用了scrm之类的软件对接,是可以知道。分析客户阅读偏好,比如更喜欢阅读案例分析,深度内容等。
今年产出内容分析(这里指的是我们自己产出,我平时也会自己产出内容。)比如分享数、阅读数、其他平台数据等。
本次文章用列表形式标注内容,直观表达~那么,到此结束啦,拜拜!
作者:cici手记
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题图来自Unsplash,基于CC0协议
营销服务型项目的创业最大的痛苦就是要当苦力,还要当着一群苦力的包工头。但好处就是腾挪性比较大,不行了就迅速调转方向,很灵活,不会有任何产品的拖累。如果我要是开局就做互联网产品比如小程序,APP,估计现在只剩骨灰了。
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对于大家都热衷的热点话题,总会去分析别人背后的行为
好希望有一天也能成为博主这样优秀的人。
文章写得很有见地,作者的思考很深入,值得学习。