一、数据分析对社群的价值：
1、判断社群运营是否健康
社群数据（进群率、 在群率、退群率、召回率、群活率）可以看出群对用户的吸引力，为社群优化提供数据指导
场景数据（转化率、复购率、客单价）反馈社群用户消费能力，指导用户分层，找出核心用户，培养忠实用户群体
2、验证运营策略是否有效
客户数据变化指导引流渠道，引流话术的优化，了解用户喜好，进行内容服务迭代
内控数据变化（响应时长、接待数量、回复占比）：指导社群运营改进工作
销售数据变化，了解社群购买情况，变现能力，指导促销活动和设计
UV、PV：了解推品对于社群用户吸引力，指导后续选品
3、判断客户满意指数NPS
客户满意度指数：衡量客户对业务、购买和互动满意程度的指标
4、判断客户的净推荐值：
计量客户向他人推荐产品或服务意愿的指数
推荐者：铁杆粉丝
被动者：满意但不热心的顾客
贬损者：不满意的顾客
5、判断用户LTV生命周期总价值
用户的忠诚度越高，在用户生命周期内愿意多次购买产品或服务产生的LTV价值就越高。LTV=留存时长*人均客单价*单个用户平均购买次数
二、数据分析通用流程：
1、业务理解：
清楚业务目标，业务逻辑，业务流程及关键动作，关键节点和关键指标，能够有相关的数据作为参考
2、数据监控：
监控数据，发现异常数据，异常数据包括上升或下降
3、发现问题：
发现问题数据，并查看数据的前后关联数据，发现数据间的规律，结合业务进行总结
4、推动改进：
针对问题数据，调整优化运营策略；针对规律数据，大胆假设
5、数据验证：
大胆假设，小心验证，用数据验证假设，进行结果优化，反哺业务理解
三、数据分析维度：
1、日报
客户数据、内控数据、场景数据）：
反映反馈当日社群的人数变动、活跃情况、GMV销售情况，便于了解社群和健康情况
2、周报：
与上周数据对比，可以预估本周运营策略是否有效，指导及时改进运营策略
3、月报：
与去年数据同比、与上个月环比；消除季节因素，了解变动趋势，趋势是什么，变动的原因是什么；以及变化的发展速度
四、常见的数据分析方法：
1、趋势分析
长期跟踪核心指标，有同比（与去年同期）、环比（本月与上月）
趋势数据分析适用于产品核心指标的长期追踪，需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析；从趋势数据上出发得出结论并优化运营
核心分析要点：趋势中的拐点
趋势分析的分类：
现状分析：评判某一个产品卖的好不好，需要当前数据和历史数据
预测分析：预测某个产品能不能继续扩大市场
2、方向类分类：
纵向分析：单个数据进行自身趋势对比
横向分析：对多个数据进行统一维度的趋势对比
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3、对比分析
水平对比：与目标值进行对比
纵向对比：与同行业竞品对比、全站数据对比
4、历史数据对比：
找到数据阈值和平均值，对比筛出异常数据。
通常取核心指标历史几个月或者一年中最大值、最小值做阈值，与以往数据进行对比，当某一时间段的成交率高于或低于这个范围，确定为异常数据，从而查找产生异常的原因。
一般以检查比值为主，例如活跃率、转化率、点击率等，能更直观的反应出数据变化
五、社群运营数据分析和运营优化：
1、客户数据
社群客户变化指导引流渠道，引流话术的优化，了解用户喜好，进行内容服务迭代
2、内控数据
内控数据变化（响应时长、接待数量、回复占比）：指导社群运营改进工作
3、销售数据
销售数据变化，了解社群购买情况，变现能力，指导促销活动和设计
4、访问量、访客量
UV、PV数据变化，了解推品对于社群用户吸引力，指导后续选品
5、社群数据
社群数据（进群率、 在群率、退群率、召回率、群活率）可以看出群对用户的吸引力，为社群优化提供数据指导
6、场景数据
场景数据（转化率、复购率、客单价）反馈社群用户消费能力，指导用户分层，找出核心用户，培养忠实用户群体
六、消费者调研洞察数据模型搭建与分析
1、调研前期：
剖析背景、定义问题、明确目标、梳理思路、模型搭建
2、调研中期：
问卷生成、优化加工、生成结论
3、调研后期：
报告展示、落地执行、复盘 （目标加优化加反思）
七、数据分析注意事项
1、运营角度出发不断丰富数据的逻辑体系和完善程度
我们的目标是什么？做什么可以实现目标？怎么确定做的是对的？
制定核心策略，确定结果数据：提升XX 降低XX
搭建数据逻辑流程：
梳理运营思路（建立数据体系）——制定核心策略（确定结果数据）——拆解运营动作（确定过程数据）——复盘运营结果（迭代数据体系）
2、分析维度
在进行数据分析的时候不能只看单一维度的数据，避免被表象迷惑，从多维度进行结合分析，从直观、复算、趋势数据中找到问题本质
3、数据分析与市场环境
除了看数据本身的变化之外，还要结合行业情况，市场环境变化因素进行综合分析，避免陷入数据海洋，忽略实际的业务场景
4、数据之间的关联性
群欢迎语与退群率之间的关系：
群发频率与退群率之间的关系
群活跃率与转化率之间的关系
社群客服与运营与社群转化率之间的关系
5、数据核查与准确性
数据倒查与纠正倒查：
数据的复制是否正确、
数据计算是否正确、
6、数据统计口径是否统一
取值标准：取值范围、取值格式、计算逻辑
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