在马云宣称的DT时代。
作为一名运营人员，日常与数据指标打交道已经成为一项必不可少的核心技能。
平时多储备一点数据统计分析的基础知识，
无论是日常操作还是面试，都需要拿到Offer。
先明确一个概念，什么是用户运营？
运营就是建立和维护用户之间的关系。
建立和维护用户之间的关系有很多方法。
但是衡量指标，对于互联网产品来说，
他们大多会关注用户的留存。只有用户停留在产品上，才能进一步推动用户变现甚至转化，甚至多次变现转化。
同时可以进一步建立用户与产品的长期关系，方便用户进一步推荐和传播。
我们也将从留存和用户运营两个方面，和大家分享一些用户运营的分析方法。
1.用户保留分析
留存分析，常用的分析方法叫群体分析，即对某一时间范围内具有相同特征的人的行为进行分析。
不同时间来的客户，其产品的生命周期或运营周期不同，产品使用时间也不同。
因此，有必要在时间上对用户进行初步分组。下图是按时间分组的新用户的基本每周保留图表。
从横向对比可以看出后续几周每周新增用户的留存情况。
从纵向对比可以看出不同周的新用户留存表现，比如本周、下周、再下周。
然后，为了进行统计，我们可以按照适当的标准，对某个时期的数据进行加权平均。
最后得到一个标准周期内新用户留存数据的曲线。
然后在这个标准期内，研究分析全局，建立自己的认知。
最后可以通过更有针对性的运营和相应的规划来增加用户留存的数量。
2.用户行为的精细化运营
为了提高留存曲线，我们需要对用户的行为进行一些精细化的操作。
在这个图中，我们以一个论坛产品为例。
用户在论坛上的行为基本包括访问、浏览帖子、回复、评论、发帖、转载、分享等行为。
我们应该为用户的每一种行为建立一个具体的行为指标。
例如，传播行为指数包括用户的转发、分享、申请转载等行为。
我们把这些行为的点击量加起来，就是每个用户的传播类的行为指数。
在得到每一类用户的指标值后，我们就可以根据分布和统计值来检查指标值的分布情况，比如传播行为指标的平均值和中值等等。对每个用户进行分类。
论坛的用户行为有四个维度，
我们可以分为浏览类、评论类、交流类、内容生产类。
根据索引，一个用户可以只有一个标签索引，也可以跨越多个标签索引，用户操作可以根据这些标签分类进行。
如果论坛是推广的话，除了外部渠道建设，还要重点刺激C类用户。比如我们可以分享这种优惠，或者提供一些这样的运营活动，让C类用户方便传播。
那么，除了运营，社区论坛用户的构成需要能够平衡多种类型用户的需求。如果浏览类的用户在一段时间内大量增加，而内容生产类的用户较少，那么论坛可能会逐渐变得不那么活跃。所以更重要的是保持各类用户的平衡结构。
3.损失预防和召回
帮助我们在用户创新和运营的过程中，必然会有用户的流失。
因此，丢失和召回环节是相对必要的。
这一阶段主要是分析流失原因，制定相应的召回方案，用数据指标衡量工作效果。
体现在数据指标上的是流失率和召回率体系，包括流失率、到达率、打开率、打开点击率和返回率。
离职率:离职率和保留率是相互促进的概念。在一定的统计时间后不再使用产品的用户比率。一般两个指标都是按同期组计算的，但由于周转率有一定的滞后性，所以通常通过查询留存率来估算。
到达率:推送到达用户手机或邮箱的速率。
打开率:用户看到推送打开的速率。
打开的点击率:打开后用户点击内容/链接的比率。
回访率:统计周期内回访用户数与流失用户数的比值。
通过数据，我们需要知道的不仅仅是“什么”和“多少”的问题，更重要的是为什么？所以数据体系建立之后，就要用数据来驱动运营。它体现在两个方面:
第一，用数据优化运营策略，比如用户留存率低，留存率与用户质量和产品吸引力有关。通过渠道分析发现用户质量没有问题，而通过用户流失分析发现主要流失阶段在初次接触期，于是找到原因，进而优化产品稳定性、可用性和新用户引导。
二是数据验证运营策略。比如你想在网上推出一个新的用户激励措施，但是你不确定它和原来的方法相比是否会有更好的效果，那么通过合理的测试得到的对比数据可以为你提供决策依据。
最后，相对于其他类型的操作，用户操作对数据分析能力的要求更高，对内外协同工作的要求也更高。
同时，也不用担心自己没有天生的数据敏感度。用户的行为特征其实很容易读懂，制定相应的运营策略也不难。但是不要把自己的想法理解为用户的想法，只要把运营策略保持在思路上，多实践多分析，一切就水到渠成了。
