运营，是为缔结及维护产品和用户之间关系所需要运用的手段或方式。在运营过程中，数据为每一步的选择和规划提供着有力支撑。而精细化的数据分析，更是能显著提高运营效率。以下为一些运营过程中应用精细化数据分析的方式和目的。
基础数据结构常见的关键指标有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累计留存率（7日、14日、30日累计留存率），新增用户，有效新增用户，活跃转化率，付费转化率，收入指标，ARPU人均收入，渠道效果数据等
一、流量
在运营过程中，拉新是重要的一环，为了降低成本、尽快圈入市场用户，就要使这个环节的转化率最大化。对流量进行多维度的数据分析，能有有效找到症结并明确优化的方向。
1.流量来源
根据流量来源可以细分为：直接访问、外部链接、搜索引擎、社交媒体四大类，统计并对比各来源的占比，再细分到同一大类中的不同平台，来调整投放重心，修正推广策略。数据的记录和统计包括各页面的PV、UV、页面平均停留时长、访问深度、跳出率，根据这些数据有针对性的优化对应的环节。
2.渠道
对于APP来说，流量来源的主要维度是分发渠道（分发渠道：应用市场）。通过统计不同渠道下载量、用户访问量、新用户访问量、停留时长、不同版本使用用户占比、整体流程转化率来针对下载量大的分发渠道进行ASO优化。
3.入口
落地页是用户进入的第一个的页面，这个页面的转化情况会直接影响后续留存量。根据落地页的PV、UV、页面平均停留时长、访问深度、跳出率，可以判断流量质量，以及该页面是否需要优化。
二、产品
监控产品各路径的转化率、停留时长、包括每个交互细节的流失情况，来了解用户在使用过程中会出现的“绊脚石”，以及可以强化运营、推广的节点，然后采取对应的策略。
三、用户
1.留存
对具有相同特征的用户群体在运营周期内的行为数据进行分析，观察留存变化，对比同一批用户在不同时间的留存情况，以及不同用户在同一阶段下的留存情况。根据阶段性的留存曲线，去确定需要介入重点提升的时间点。
2.行为数据
不同用户有不同的使用习惯，我们需要根据使用习惯划分用户类别，再按照用户类别去做不同的运营，越精细越好。无论是用户使用，还是传播，要根据他的每一个动作记录行为数据。数据帮助我们分类用户，分类后的差异化运营再提供更为丰富的数据，推送更精细的差异化运营。
四、内容
针对内容，主要考量阅读量（PV、UV）、在线时长、点赞量、评论量、转发量，以及带有目的性的文章最终转化率这几方面，去进行对应的标题、主题、文风、排版、转化引导等部分的调整，最好根据用户口味和喜好进行对应的推送或文章更新，从而提升用户的活跃及留存，进行更高效的转化。
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