运营经理(数字分析人员)的素养

朋友是一家中国最大的英文生活媒体的负责人,该媒体的收入几乎完全来自广告收入。在聊起他的广告客户时,我问他你们的广告是按照CPM,CPC还是CPA卖的?他笑着告诉我,是按照固定位置的时间来卖的。广告主们只要能在任何投放时间段看到广告就满意了,也好像自己的领导交代了。我听了以后十分惊讶,在数字广告高度发展的今天,依然还有那么多人在这里掉了队。正印证了我们之前说的“网站分析依然是数字营销中技能落差最大的领域。”

花钱谁不会呢?企业数字转型中最重要的数字人才也是最需要进行投资的人才实际上是数字分析人才。他们是企业面对大大小小的决策时的首要参考顾问。国内的企业中,习惯地把这类人员叫做“运营经理”。其实这很不准确,把概念模糊化了。实际上应该叫做“数据分析师”或者“网站分析师”,是数字营销人员中的精英。

运营经理更应该叫做“数字分析师”

运营经理更应该叫做“数字分析师”

本篇,我们要讲讲数字分析人员或者说网站分析人员的素养。希望可以为有志成为这方面人才的行业初心者提供指引。

什么是数字分析?

根据国际数字分析权威Avinash Kaushik的定义

“数字分析”是指对本公司及竞争对手的数据进行定性分析和定量分析,从而不断改善客户和潜在客户的在线体验,进而实现理想的成效(包括线上成效和线下成效)。
这个定义是当前普遍认同的对数字分析的定义。

在理解这个定义的过程中我们要注意几点:

  1. 首先它研究的范围既包括本公司也包括竞争对手。要摒弃闭门造车的习惯,不可忽略同行业竞争对手的数据。在国内环境下获取数据较为不易,但还是有迹可循的
  2. 其次其分析的范畴既包括定性分析又包括定量分析。要不但知道好坏优劣,还要知道好多少差多少,了解差距和机会。
  3. 再次是要将分析的结果转化为可以操作的具体实践,而这种实践的直接目的是提高当前客户和潜在客户的在线体验。“吃着碗里的”同时也要“瞧着锅里”。
  4. 最后是要将这种用户体验的提高转化为收益。这种收益同时包含线上和线下的收益,不可只看一方面,因为线上线下毫无例外地会相互作用。

数字分析人员可能为不同企业工作,其收益并不一定就一定是金钱上的收益,而可能是其他形式的收益(目标)。谷歌数字分析学院就举了以下几个例子:

  • 对于电子商务网站,一个显而易见的目标是销售产品或服务。
  • 对于旨在获取潜在客户的网站,目标则是收集用户信息供销售团队与潜在客户联系。
  • 对于内容发布商,目标则是鼓励互动和频繁访问。
  • 对于在线信息类或支持网站,最重要的目标是帮助用户及时找到所需信息。
  • 对于品牌推广网站,主要目标是培养认知度、促进互动和建立忠诚度。

数据分析师/网站分析师的作用就是为了完成这些目标而提供有价值的建议,它会影响很多具体的方面,回答一些决策性问题:

  • 线上/线下广告该不该投放?
  • 用户满不满意?
  • 该不该做手机版网站/App?
  • 那些是你最重要的合作伙伴?
  • 要不要继续在微博上投入?

知道用什么指标来衡量收益

一个合格的数字分析人员最基本的就是能够熟练运用各种指标来衡量收益。举个例子,对以上五种类型的网站我们就会分别制定相应指标:

网站类型主要指标次要指标
电子商务网站销售量、销售金额唯一顾客数、购物车遗弃率
获取客户网站注册数、着陆页面转化率完整资料数、着陆页面跳出率
内容发布商访问量、页面浏览量分享数、访问停留时间
信息、支持网站平均搜索次数、有用/浏览比外链数、访问量
品牌推广网站访问量、访问停留时间外链数、分享数

此外你还要明白指标数据背后的意义。倘若对其一知半解,就会导致错误的决策。举例来说,如果你发现从iPhone6访问的速度都很慢,打开时间很长。那你首先反映是载入速度这个指标到底是根据多少个样本采集而得来的。假设目前iPhone6刚刚上市只有3次访问,那这个数据就没有太多意义。反之,如果样本数较大,数据就比较可信。你还要看看具体的地理位置是哪些。

提供简洁的、具有行动和操作指南的报表

我们做分析的目的不只是对数据进行抓取和收集,更要对数据进行归纳整理并给出可供操作的建议。一般来说在一个公司人员结构中越是高层他面对的数据级别就越高,你的报表需要帮助他们对数据进行理解对问题进行说明。具体可以通过两方面的努力:

  • 其一是仅提供较为宏观的数据以说明运营情况,如果微观数据上有值得注意的地方用文字加以说明。
  • 其二是运用图表进行辅助说明,数据的视觉化可以极大地帮助受众理解数据的变化和意义。

最后最重要的是提供解决问题或者抓住机会的操作方法。这是你的报告中的最重要的一环。

数字分析师是网站、线上业务乃至整个企业的医生,只会诊断不会下药显然是不合格的。你可以从微观的各个方面来改善网站的用户体验,密切地和产品经理和IT经理一同工作整理探索出解决问题的方式。在这个过程中,数字分析师是核心人员。因为“提出假设”、“设计实验”、“结果分析”都要围绕数字分析师来进行。在一个优秀的互联网企业中往往都是以数字分析师为主导而不是产品经理为主导,这就是因为产品经理只能说出“感觉”,而数字分析师可以证明或者推翻这种“感觉”。