数据运营其实是与内容运营、用户运营相辅相成的。做好数据运营分析需要抓住这些点:

　　针对内容而言，数据运营分析需要抓住:

　　1、内容的展示数据:是最基础的数据，意义和价值在于:提供给内容运营者一个直观而基础的数据情况，用来展示内容被点击、查阅的情况，从而分析内容是否为网站或产品提供了对应的帮助，内容的展示数据包括但不限于:内容的点击次数、内容页面的蹦失率、内容页面的停留时长。

　　3、内容的粘性数据:考虑展示数据时，如果进一步分析用户重复观看的次数，那么结合每次观看的停留时间，就可以得到粘性数据。RFM模型分析获得内容或者用户的粘性值和分布。

　　4、内容的扩散数据:又称为“分享”数据，是社会化浪潮中一个新增可监控的数据，内容的分享频次和分享后带来的流量统计，可以说明内容对一类用户的价值和作用情况，对于需要通过分享带来用户的网站或产品，以及需要引爆热点和病毒式营销的运营项目有着重大的意义和价值。

　　针对用户而言，数据运营分析需要抓住:

　　用户注册数据:1、注册用户规模、增长速度;2、渠道质量--注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何;3、注册流程质量--完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计;4、注册用户行为跟踪--完成注册后当时用户的行为统计。

　　用户留存数据:1、留存用户的规模，注册--留存的转化率;2、用户登录时间、频率;3、用户使用产品或网站服务的时间、长短、频率等。

　　用户活跃数据:1、活跃用户的规模、增长速度、注册--活跃的转化率;2、用户登录后的行为统计;3、用户使用产品或网站服务的频率、内容、行为等。

　　用户付费数据:1、付费用户规模、增长速度、注册--付费/活跃--付费的转化率;2、付费金额、频率等;3、付费用户的日常行为跟踪。

　　用户流失数据:1、流失用户的规模、速度;2、流失用户的日常行为跟踪;3、用户流失的原因分析;4、流失用户的挽回策略和效果分析等。

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