分享

【文力营销笔记】一份合格的数据报表,按照这三步走!

 扫地僧一一 2020-05-25

做运营的同学,数据报表每天自然少不了一顿操作。

在互联网的江湖有很多关于“表哥”、“表姐”的传说。经常也能在抖音、头条刷到很多关于学习制作表格的广告视频,有关于学习excel的,也有很多关于学习python的。当然技能高超一点效率自然高一些,但对于运营来说,很多时候通过普通的excel就能解决日常工作中的大部分数据问题。当然网上其实也有很多关于如何制作优秀报表的文章,我更多的是结合自己的工作经历,整理的一些方便快捷的思路,快速上手分析业务。不花哨,简洁明了。

01/ 什么是数据报表?

02/ 为什么要做数据报表?

03/ 怎么通过数据报表分析业务?

01

什么是数据报表

顾名思义,一份报表。市面上很多培训的视频材料把图表渲染的特别花哨,看的眼花缭乱的,给人一种错觉,以为运营工作中的报表都是炫酷吊炸天,其实谁干过运营谁知道,那真是「苦逼」。

实际日常运营工作中的报表个人觉得越简洁越好,方便自己快速查看数据。

以我曾经操盘过的日预算消耗10w 的SEM账户为例,选取其中一张日报作为展示,选取广告投放核心维度“展示 — 点击 — 消耗 — 预约人数”,知道了展示、点击、消耗、预约,其他数据根据公式就可以计算出来。比如CPC=消费/点击,CPA=消费/预约人数,这样单次点击价格和实际转化成本就能一目了然。

SEM账户部分日报数据

有了日报作为基础,同样的思路制作周报、月报都是可以的,结合数据透视表基本在二维平面视角就可以处理日常大部分数据。

02

为什么要做数据报表

不同的公司所拥有的基础条件不一样,有些公司体量较大,有些公司数据基础薄弱。不管公司能否实现数据报表自动化还是需要人工全方位多角度360°手动制作。做数据报表肯定是围绕业务需求开展。

以SEM广告投放为例,展示、点击、消耗这些广告系统后台可以直接导出,后端转化数据一般有对应的客服报表,如果公司技术实力允许,可以把前端流量数据和后端转化数据结合,方便运营同学快速导表做分析。流量运营的一个核心原则:开源节流。作为互联网最烧钱的一种运营手段,一般有规模的互联网公司,SEM日消耗10w 还是比较常见的。这样每天看账户消耗就是一件很重要的事情,作为运营,要清楚每天的钱花在哪儿呢,效果怎么样。细化到哪个账户,哪个计划,哪个单元,哪条创意/关键词,把这些效果好的或者不好的部分重点分析。一般常见的数据分析方法有四象限法则二八原理,把钱花在能带来效果的地方。

如果是APP用户增长,可能需要列出的维度就更多了。涉及增长部分,如果是投放外部H5活动,H5页面的浏览量—领券量—下载量—注册量—激活量;涉及留存部分,用户次日留存、3日留存、7日留存、14日留存、30日留存等;涉及用户运营,需要对用户进行分层,不活跃用户,一般活跃用户,中度活跃用户,重度活跃用户,核心活跃用户。不同的标准就需要按照不同的维度去剖析和分解。如果不制作成报表,只是凭空想象,可想而知对业务的理解和分析难度有多大。

制作成数据报表,正是将业务数据进行「可视化」

03

怎么通过数据报表分析业务

说的再多,不来点实际分析,不进行实际操作怎么能有感觉呢?

SEM账户部分日报数据

以这份SEM日报部分数据进行分析,其实也能找到一些思考的方向。

首先可以看到的是报表由横向和纵列两部分组成的。通过每日展示、点击、消耗这些数据可以看得出来每日数据情况,表中明显的看的出来4.6号的转化效果较差,转化率明显低于其他日期。通过数据可以看到的是4.6号的预约人数明显下降很多,造成CPA过高。4.8号的效果最好,CPA成本最低。

通过数据直观的能看到的是这些,然后就要去分析为什么会出现这样的结果。后端转化效果不好,从前端流量环节到后端转化一层一层去往里剖析,是否调整了账户预算?是否修改过创意?客服话术是否有调整?

4.6号前后的4.5号和4.7号的展示量、点击量、消费相差不大,4.6号主要是预约人数降低明显。那就需要针对这个点去发散思考,因为那天是周末还是什么?高转化的计划做了调整?金牌客服请假呢?还是仅仅因为当天流量质量不好?把能想到的原因都列出来一一排查。

4.8号效果明显好转,最直观的感受就是展示、点击、消耗增加了不少,而且4.9号和4.10号的数据也验证了这点,说明运营做了放量的操作,但是后端转化在4.9号和4.10号有所下降,后续数据需要持续观察。

仅仅是抛出一些思考的方向,任何形式的数据报表分析都是离不开一家公司的实际业务的。不同行业、不同领域的互联网运营水平参差不齐,结合实际业务制作合适的报表。如果公司技术实力雄厚可以提供多维度的数据分析,通过分析数据驱动业务。如果数据本身就不是那么充足的话,建议把握最关键的维度。

以上,今日叨逼叨结束。

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多