SEO运营必会的数据分析高端思路和主流方法

为什么要进行数据分析？

因为数据分析是产品运营中极具战略意义的一环。从宏观到微观分析，通过表层数据和底层监控并发现产品或运营的问题，是每个SEO主管和运营人员的必备技能。明月SEO多年的网络运营数据分析经验，基于数据分析进行针对性的策划和布局，带领团队走向正确的方向，让项目走向成功。

数据分析是基于商业目的，而商业离不开用户和市场，说白了就是结合不同维度进行有目的的数据收集、整理、加过和分析，他的存在价值就是通过数据提取有价值的信息去优化产品从而拉更多人，赚更多钱

数据分析的核心是什么？

就产品运营而言，以数据为支持，不因某个元素而动整体；从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析。

数据分析的核心不在于数据，而在于分析能力；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变。——明月SEO

怎么进行数据分析？

产品数据的发掘不应该仅仅拘泥于产品，大环境下的娱乐产物必须综合产品、市场、用户进行不同切入点分析。 所以多方面采集数据，多方面分析数据，对数据进行立体式的多维度的整理分析，是我们数据分析的一个基本思路。

多维度的数据分析思路又是如何？（高端思路）

（1）、为什么分析？

首先，你得知道为什么分析？付费同比、环比波动较大？

（2）、分析目标是谁？ 数据波动，目标是谁？付费总额波动，付费用户数据如何？

（3）、想达到什么效果？ 通过分析付费用户，找到问题，解决问题从而提升收入？

（4）、需要什么？ 想做出分析，需要什么？付费总额，付费人数？付费次数？付费人数各等级占比？

（5）、如何采集？ 直接数据库调取？或者交给程序猿导出？

（6）、如何整理？ 数据出来，如何整理付费等级、付费次数报表？

（7）、如何分析？ 整理完毕，如何对数据进行综合分析，相关分析？用户资源是否饱和？市场其他明星产品充值活动更具吸引力？产品付费系统是否出现问题，是否失去新鲜感？

（8）、如何展现？ 找准问题，老付费用户流失了很多，低端付费转化低；很多是多少？转化低是什么概念？如何用图表表现？

（9）、如何输出？ 找准问题，如何输出？如何将这份知识报表转换为产品商业价值体系？如何说服程序？如何说服策划？如何具体执行？如何将知识转换为生产力？等等都是我们要分析要处理的问题

上述是比较系统的分析思路了，细化而言；对于数据分析，又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型；例如流失模型、流失特征；充值模型等等。

有没有高效实用的数据分析方法？（主流方法）

当然有，而且我们必须会！

上文已经提到，数据分析核心在于分析，那么明月SEO将会对数据的分析方法，进行针对性的重点讲解。做到全面而细致。分析方法将包含：5W2H分析法，SWOT分析法，AARRR模型，杜邦分析法，奥卡姆剃刀等、本文主要介绍5W2H分析法
1、5W2H分析法

Who（我们的用户是谁？）

Where（我们的用户在哪儿？）

What（我们的用户要什么？）

Why（为什么要？）

When（什么时候要？）

How（怎么给予用户？）

How much（我们能给予用户多少？多少钱？）

以上是通用版5W2H分析方法，我们进行需求的转换，以游戏产品为例：

（what）用户要极品装备！（why）因为他们要增强战力（where）装备从BOSS身上得到；（when）我们国庆节做这个活动！（who）针对所有玩家！（how much）BOSS爆率设定为XX（how）活动以怪物攻城形式进行。

就此游戏产品分析手法，又可以有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等。

比如：某款游戏下载量高，注册量低；是否因为服务器登陆问题或注册流程繁琐，是否近期网络出现故障？

如果某款游戏数据一直良好，某段时间数据突然跌落；是否因为市场宣传力度减弱？是否因为用户生命周期上限？是否因为其他竞品冲击？