TOB用户运营之数据分析

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。

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

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。

 

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。)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!

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