產品運營，如何做出一份優秀數據報表？

01-02

或者說，一份優秀的數據報表，應該涵蓋哪些內容？

謝邀，

之前的工作中的一部分主要工作就是數據分析，因此也產出了較多數據報表，與大家分享一下我在製作數據報表時候的經驗。

一般情況下，我們產出數據報表主要是為了解決以下三部分問題：

整理產品，活動中相關的數據信息，並進行可視化輸出，方便同事或老闆閱讀
分析產品，活動中的效果是否達到預期，
對存在的問題進行梳理，嘗試提供對應的解決方案。

所以，在製作一份正（yōu）式（xiù）的數據報表時，我們可以套用下面的目錄：

一、背景介紹（製作數據分析報告的背景原因，適當回顧目標）

二、數據回顧和關鍵結論（數據羅列，匯總後的關鍵結論）

三、具體活動分析（功能/玩法的介紹與取得的效果，分項的數據整理，可視化，對比，分析）

四、對應的產品原型及體驗（產品/活動的原型圖，效果圖等）

五、經驗沉澱（可以復用的經驗）

考慮到產品的數據報表與活動數據報表有相似之處，所以也可以根據具體情況進行結合。

因為製作出的數據報告肯定不能自己一個人看，會以郵件的形式發送部門同事，抄送leader或者公司全員，所以我建議最終生成的數據報表可以是word或pdf形式，在郵件正文中寫重要的內容即可（當然如果是對很重要的產品功能或者活動分析，直接寫在郵件全文中就可以了）。

下面我對每一點進行詳細解讀：

一、背景介紹

顧名思義，背景介紹就是用來介紹你製作這份「數據報表」的原因，比如產品進行了一個大迭代，APP發布了許多新功能，上線了年度運營活動，圓滿的達成了目標而且超額完成了kpi等等。

在描述清楚背景介紹後，可以捎帶腳的寫一下本次數據報表中分析出的亮點，比如頂峰期達到的PV/UV，新註冊的用戶人數，最終的活動成交金額等。

（因為我的主業是運營，所以就用運營活動來舉例子，比較方便）

舉個栗子，如果是要寫京東618的背景介紹，那應該是這樣：
【京東618全民年中購物節】是京東全體部門年度最大的促銷購物活動，不僅在促銷力度與活動上具有優勢，更在結合了人工智慧與機器人技術的基礎上提升了用戶自下單至收穫過程中的體驗。在吸引用戶同時提升流量轉化是本次活動的關鍵目標。
為此，京東618採用了，ABCDE的方式發放優惠券，利用搶神券及微信好友紅包（滿減優惠券），在優惠券及紅包上線？天后即發放了？張優惠券，有效點擊？，驗證了微信端用戶的自主傳播能力。截至？月？日，累積下單定金？元，最終成交？元，活動UV價值？元，創造了2017年度電商綜合活動峰值！給力的促銷力度，神券與紅包引發引流，貨品配送與支持是本次活動成功的關鍵。

二、數據回顧與關鍵結論

這部分很簡單，就是把最終產品/活動取得的數據進行羅列。

但千萬要記得分輕重緩急，按照一定的邏輯關係（如如整體與階段，大類目與小類目）輸出數據，與同類型的數據進行對比，此後還有分析每一條數據後得出的結論。

舉個栗子，如果還是寫京東618的數據回顧和結論，那應該是這樣：
1. 整體成交數據
整體引入流量UV？萬，成交金額？億元，整體UV價值達？。
· 品類A下單數X，下單金額X萬，成交訂單？筆，成交金額X萬...
· 品類B下單數X，下單金額X萬，成交訂單？筆，成交金額X萬...
· 品類C下單數X，下單金額X萬，成交訂單？筆，成交金額X萬...
...
2. 階段性成交數據

宣傳期（X月X日至 X月X日）
· 專題頁面引入UV，PV？其中上線的H5遊戲引入UV？，佔整體流量？%
預熱期（X月X日至 X月X日）
· 發放優惠券？張，實際有效使用？張，優惠券與紅包引入點擊？萬，
· 預熱期成交金額？，
正式期（X月X日至 X月X日）
· 引入流量？，流量PV？
· 成交訂單？筆，成交金額？萬
...
3. 關鍵結論

· 在宣傳期採用的A活動非常好，可以引入...
· 優惠券設置的使用時間與使用範圍較窄，使用率太低，建議之後...
· 活動頁面被設置成了B形式方便維護，在活動期間滿足了...

三、具體活動分析

這部分內容就是把產品/活動中各個具體的功能/玩法分別列出並進行仔細的介紹，在解釋清楚之後列出數據並進行數據可視化，結合目標與成果進行解讀，最終從各部分數據中得出共性，做出簡介且清晰的匯總即可。

因為這部分需要根據不同的產品功能或不同的活動形式進行分析，而產品功能與活動形式都因為各自需要完成的目標不同而帶有不同的展現形式，因此就暫不舉例了。但在一般情況下，每一部分的活動分析都以「介紹/講解+數據（羅列）/分析+歸因/（尋找）共性」三部分組成。

四、對應的產品原型及體驗

在上面幾個部分已經比較全面的描寫了產品/活動中取得的效果與出現的問題，但考慮到數據報表的閱讀者不一定會「切身實地」的領會到「為什麼這個效果這麼贊」以及「為什麼會出現這個問題」，所以有必要在此處加入展現方式使閱讀者有機會體驗。

如果是PC或H5網頁的形式，可以直接在這個地方放入「二維碼+對應頁面的截圖」；

而如果是在APP中的某一步，可以加入「到大對應頁面的入口方式+截圖」的形式。

五、經驗沉澱

寫到這裡基本上這份數據報表也就快結束了，這個地方的經驗沉澱則是對整個文檔的匯總，以「問題描述+解決方案」的形式進行描寫就可以了。除去描寫產品/活動中出現的問題，對於因為「人」而出現的問題也可以一併列出，並附上對應的解決方案。

舉個栗子，如果還是寫京東618的數據回顧和結論，那應該是這樣：
問題1：優惠券使用問題
· 問題描述：活動期間共發放了優惠券共計X張，但最終的使用率僅有0.5%，不到1%。經過對數據分析與回訪用戶，發現原因主要有：優惠券設置時間段過短，發放後不能立即使用；優惠券的使用限制較嚴格，部分商品不能使用優惠券購買。
· 解決方案：拓展優惠券的使用方式，如可用於抽獎，分享，資源置換等；降低優惠券面額，保證活動期間所有商品可使用。

以上，一份優秀的數據報表就製作出現了，再次複查確定沒有排版，內容，顯示上的問題後就可以發送啦~

重要的話說三遍：

在報表中體現你的工作價值！

在報表中體現你的工作價值！!

在報表中體現你的工作價值！！！

舉個簡單的例子，你在一家電商公司做新媒體運營，那麼最重要的指標不是你創造了多少篇10萬+，而是你寫的文章帶來了多少個付費轉化。只有付費購買行為，對於電商公司才是最有價值的，因為這是一切市場行為或者運營手段的最終目的。

有的報表雖然也是酷炫美貌屌炸天，讓人分分鐘想抱大腿，但是細細看過就會發現，這些指標並沒有直戳痛點，更準確的說，是你家老闆的痛點。這樣一份報表其實是沒什麼卵用的，不能充分利用數據價值，不能做到數據驅動，違背了數據報表本身的目的。

為了讓你的報表清晰專業，讓看報表的人神清氣爽，分享以下四個設計原則：

1、5秒規則：讓你的KPI打頭陣

你的看板應該在5秒之內，甚至一眼之間，就讓人得到相關的信息。

研究表明，消費者對任何一種商業信息傳播的關注興趣取決於5秒鐘的時間，如果你不能在5秒內讓消費者對你的信息產生興趣，消費者的下一個關注點可能就會落在你的競爭對手身上。

看板也遵循同樣的規則。如果你不能在5秒之內把觀者最關心的信息展現出來，就無法在剩餘的時間裡讓觀者專註地聽你講下去。所以這就是為什麼——99%的看板，都是由KPI打頭陣的。

2、看板邏輯：倒金字塔結構

既然是用看板講故事，那麼就需要一些「寫作」技巧。在這裡千萬不要玩兒意識流或是梨花體了，倒金字塔結構是最好的。

這種寫作方法起源於美國南北戰爭，由於當時電報業務剛開始投入使用，稿件傳輸時常中斷，所以記者們想出一種新的發稿方法：重要的事情寫前面！然後再寫次重要的，最後是其它細節。

用在看板上就是，把你的結論、或最重要的發現、最值得考量的指標放在最前面——又一次符合了「5秒規則」；中間是可以支持、說明觀點的圖表；最後，是一些更高粒度的細節，供觀者鑽得更深，或是探索得更遠。

3、極簡主義：少即是多

每個看板應該包括5-9個可視化圖表。

有些分析師認為，如果想展示全局，應該提供儘可能豐富的細節。然而理想傾向於豐滿，現實卻偏愛骨感——認知心理學發現，人腦一次只能理解7+－2個信息，所以看板中的圖表數量，最好也在5～9之間。超過這個數目，只會造成信息干擾。

如果真的需要怎麼辦？可以藉助過濾器。舉個例子，比起製作一套華東銷售指標、一套華南銷售指標，不如只做一套銷售指標，並根據地域添加過濾器，讓觀者自己選擇。

或是利用下鑽功能，表面上是一張圖表，但可以通過滑鼠的點擊，可以不斷深究，直到回答所有問題。

總之，好的看板只講一個故事，一次講述就讓人聽懂。

4、為數據選擇合適的圖表類型

為了「正確表達數據的意義」，合適的圖表類型非常重要。

在選擇之前，先問自己想要用數據表達什麼？

（1）如果是關聯：可選擇氣泡圖，用來表示兩個、或更多變數之間的聯繫；

（2）如果是比較：可選擇條圖，按照強調的方式可以排列任何順序，適用於高亮Top3或Top5數據；

（3）如果是構成：可以選擇餅圖，展示每一部分所佔全部的百分比；

（4）如果是分布：可以選擇柱圖，展示有多少項目（頻率）會落入一個具有一定特徵的數據段中，也可以用來表示含有較少數據值的趨勢變化關係。

希望大家都能做出優秀的報表：

能把複雜變得簡單；
講述一個清晰的故事；
正確表達數據的意義；
按照需求揭示細節。

如果還想精益求精，可以讀讀這篇 5個細節，讓你的圖表更專業

如果想用上圖的製表工具，點這裡數據觀

作為運營，拿一次活動來說，一份比較完整的數據報告應該包括活動背景、活動回顧總結和未來活動計劃（預期）。活動回顧總結是最多的部分，需要用數據圖表來展示直觀的活動數據，然後得出什麼結論，好的吸取，不好的改進，每次報告就是這樣不斷優化進步的。比如，某次我們的活動數據總結是這樣的：

從PV/UV、頁面訪問、註冊、訂單成交額等情況去了解活動進行的情況，是否達到預期，是否完成KPI......圖表方面，有指標卡、計量圖（看完成進度）、折線圖（看走勢）、漏斗圖（看轉化情況）、柱狀圖（看數據對比情況）......平均值等輔助線可作為數據參考。

可參考營銷活動數據分析，希望對你有所幫助~~~

數據問題一直是很多運營人員頭疼的問題。之前的回答說了一些，但都沒有展開說，我也不知道進階篇能說到啥程度，但先說著吧。

1 數據的定義

數據，其實就是一堆數值。

但這些數值，是從用戶的行為統計而來。用來便於需要使用數據的同學進行研究和分析之用的基礎素材。

2 有哪些數據

我們在入門篇的最後，列出了一些核心數據，我用一張腦圖來簡單的歸納一下，並進入我們這一節的內容：

這張腦圖，僅僅簡單的展示了可能是通用的部分運營數據，但如果我們仔細去看，會發現三個數據類型，是所有運營都需要具備的：

渠道、成本、收益。

如果要我簡化上面這張腦圖，我會告訴你，做運營，需要獲取的數據，就是這三大類數據：

渠道數據、成本數據、收益數據。

渠道數據，是用來衡量渠道質量、渠道作用的，它由產品本身的定位的客群和產品的特性所決定。我們其實很容易可以推倒，一個理財產品如果投放遊戲社區這種渠道，其運營效果可能並不會太好，可如果換成彩票、博彩，可能效果就很好；同理，傳奇這一類的遊戲的宣傳與活動如果投放到女性社區平台，其效果幾乎也可以無視，而如果換成一款Q版小遊戲，或許效果就很好。

成本數據和收益數據，則會從不同層面反映出運營的效果。

在這裡插一句，千萬不要相信網上流傳的各種《XX高管教你不花錢做運營》這種雞湯文，運營一定有成本，必然有成本，如果認為運營高手可以不花錢辦成事兒，那不如去相信男人可以懷孕生孩子。運營的效率可以通過經驗、熟練度、創意等各種手段來提升，但運營的成本是必然存在的，並且和運營效果一般來說是成正比關係的。很簡單的一個道理：

兩個活動，一個活動送100台iPhone6，一個活動送1台iPhone6，哪個效果會好？

做運營的同學，請一定要認真的去評估每一個運營動作背後的成本。

而所謂「收益」，並不等價於「收入」，獲得金錢是收益，獲得用戶也是
收益，獲得口碑同樣是收益。

如果我們了解了渠道、成本、收益這三類數據，是指導運營的核心數據，我們就可以根據自身的產品特性去設定需要獲取哪些數據。

我們拿最近很火的那個App——足記來舉個例子吧。

「足記」因為一個非核心功能火了，但作為這樣的應用，它會關注哪些數據呢？
從產品的層面，它會去關註：
1）App每日的打開數
2）各種功能的使用次數和使用頻次
3）各種Tab的點擊次數和對應頁面的打開頻次
從運營的層面，它可能會去關註：
1）App每日的活躍用戶數
2）每日產生的UGC數量（區分新老用戶）
3）每日分享到社會化媒體的UGC數量（同時考慮單位用戶的產生內容數）
4）分享出去的UGC帶來的迴流新裝機、新激活用戶數

等等。

而我們需要注意的是，這些關注的數據點，並不是一成不變的，它會因為產品的不同階段而調整，如果我們假設未來足記有盈利模式，那麼它關注的核心數據，就會從內容轉向收入，這時候，轉化率相關數據就會變的重要了。

同樣，我們在本篇的第二章舉過這樣一個例子：

某個旅遊網站，發起了老用戶邀請新用戶加入，老用戶和新用戶都可以獲得100元的代金券，如果活動期間，新用戶完成了一筆旅遊訂單，不論金額大小，作為邀請人的老用戶還可以獲得100元的代金券。

我們當時分析了活動流程，並針對活動流程做了關鍵點梳理，這些關鍵點就是需要獲取的數據：

[圖片]

我們需要的數據，根據實際的需求來進行設計，並沒有一個完全通用的標準，當然，如果你做的越多，你會發現，你的數據感覺在不知不覺中獲得了提升，這一點，非常重要。

3 如何獲取數據

獲取數據的渠道有很多，而方式基本就是自己做和使用外部工具兩種方式。

自己做的話，App可以選擇「埋點」、log等方式，而Web可以通過log、日誌與按鈕埋點等方式去做記錄。

外部工具，則有很多第三方會提供服務。

獲取數據的方式其實各種各樣，而關鍵在於，作為運營人員要了解什麼樣的數據是重要的，對於這些數據的前後關聯，是怎樣的，這是一個聯動的過程，不是一個單一的行為。

4 如何分析數據

對於數據的解讀，每個人都有不同的方式。如果我們要簡單的總結，數據分析的方法，無非是：

1）確定數據的準確性

這裡包含了選擇數據維度的合理性、數據統計的準確性。如果數據維度選擇不合理、數據統計結果不精確，我們可能是無法得出正確的分析結果的。這是基礎。

2）明確影響數據的因素

一個數據，會收到多種因素的影響，這些因素有內部的，有外部的，運營人員應當儘可能多的了解所有層面的影響因素，以利於我們對於數據的解讀是在一個相對正確的範圍內。

3）重視長期的數據監測

在運營數據分析中，經常會使用環比和同比方式來對比數據。簡單的說，環比是本日與前一日的對比、本月與上月的對比、本季度與上季度的對比；同比是今年當日與去年當日的對比、今年當月與去年當月的對比、今年當季度與去年當季度的對比。環比幫我們看短期的數據波動，而同比幫我們了解大環境下的數據波動。

4）保持客觀的視角

數據分析的過程中，客觀非常重要，不以物喜不以己悲，做了錯誤的操作，帶來了不利的影響要承認，獲得了超出意料的成果要心平氣和，切忌挑選有利於自身的結論。這是職業道德的問題，也是職業發展中非常常見的問題。

5）注意剔除干擾項

實際的工作中，我們會碰到很多問題，這些問題是干擾項，例如，在一個相對平穩的曲線中，突然出現了一個點上的強烈波動，這時候我們需要全面的了解個波動產生的原因，如果無法確認原因，就剔除這個波動，否則我們很難去獲得一個正確的結論。

關於數據的內容，我個人其實說不出更多有價值的東西，抱著負責任的態度，寫到這裡，希望對此感興趣的同學通過專業渠道去認真學習，並在實操中提高水準。

轉化註冊率

訪問時間

平均訪問時長

訪問時間規律

頁面分析

受訪頁面

訪問軌跡

平均訪問頁面數

跳出率

退出頁面

訪問來源

搜索引擎

關鍵詞

外鏈

訪客屬性

地域分布

系統環境

新老訪客

財務數據

付費率

重複購買率

平均消費金額

在線諮詢量

任何做運營的第一步都是：

功能細分和KPI細分。

學會細分才能有針對性的工作，不東一榔頭西一棒子。運營需要有章法，每一次動作都有目標。比如當你想到要提升PV的時候，做的第一件事不是改版。而是梳理流量的來源和方式，細分每個來源的佔比。然後針對其中高佔比的來源做源頭分析。比如說是來自於A、B、C三個按鈕，然後再細分A是什麼原因造成的。

做報表要從KPI倒推，從根本原因出發。

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