2023 年，并非仅限私域，增长亦为关键！

3、数据驱动业务增长

数据驱动业务增长，在实际项目中所涉及的数据包括哪些呢？数据中台搭建、日常运营报表设计。

倘若你身处一个较为成熟的平台，数据报表或许是完备的，可以直接取用。倘若在一个尚未搭建运营数据报表的团队，你该如何设计数据报表？

1、后台数据搭建

数据报表后台的搭建通常围绕用户、产品、渠道、活动几张报表。用户报表侧重于流量来源、新增用户数量等；产品报表，可以理解为商品品类的数据情况；活动报表，主要用于分析活动数据；渠道报表侧重于各类渠道价值的高低。数据报表实际上并不能直接解决运营问题，数据侧重于协助运营在日常工作中“发现问题”。

以渠道报表设计逻辑进行简单分析，仅供参考，具体以实际业务为准。

对于数据报表的理解，如果涉及到转化数据的报表，一定要有三个维度的分析：前端流量数据、用户行为数据、用户转化数据。拥有完整的流量数据和转化数据，就能够得出成本，计算 roi。报表的价值在于帮助运营迅速得出结论性的成果，辅助运营决策。

1）前端流量数据

如果你从事过广告投放，“展点消”必然不陌生。

展示，即渠道的流量曝光，比如渠道 1 在某日的展示次数为 1000 次，展示量就是 1000，其实就是 pv 数据。

点击，就是 uv（独立访客数据），也许 1000 个用户浏览了这个渠道，实际点击查看的仅有 100 人，那么点击率就是 10%。

消耗，某个渠道的每日预算投放数据。分析前端流量数据，能够清晰地得出各个渠道的流量质量。重点关注能产生转化效果的渠道。

2）用户行为数据

依据不同的考核指标，用户行为分析有所不同。可拆解为有效用户数和付费用户数。用户来到平台，产生了某个特定行为（以平台考核标准为准），即可被判定为有效用户。如果某个用户产生了付费行为，即可识别为付费用户。

通过对渠道的展示流量、有效用户数、付费用户数进行分析，能够得出大致的转化漏斗模型。

3）用户转化数据

某个渠道带来了多少实际收入，这是最为直观的。在转化数据中，还有用户的客单价分析，如果做得更为细致，甚至可以将 LTV 数据植入表中。这样能够获取用户的首单、复购数据，进行更细致的分析。

仅仅依靠单一报表，未必能够解决所有问题。围绕用户、产品、渠道、活动的思路设计符合业务特点的报表，尽可能从多维度分析业务。

2、日常运营报表

数据报表设计偏向中后台，一线执行人员未必参与。与运营紧密相关的是日常的运营报表。运营报表所涉及的内容较为广泛，以具体业务进行分析。

在具体讲解报表之前，先来普及一下开展增长工作需要关注的几个核心指标，这也是私域运营实践的心得体会。

转化率：能够了解平台的整体转化情况，比如平台有 1 万人，其中 1000 人付费，那么转化率可以简单理解为 10%。在实际操盘项目中，高峰期实现平台月活近 1%的用户转化为付费用户。

复购率：复购率高意味着平台付费用户的粘性较高。老客的持续复购，其价值不言而喻，也是平台利润的重要来源。

转介绍率：用户的口碑是最佳的传播途径。只有用户信任平台，认可产品，才能形成较好的转介绍率。

在项目运营中，围绕转化率和复购率设计了上述报表格式。其中表头“品类”指的是某个业务线，如果平台有手机、电脑、家电等等，品类可以是手机、电脑、家电。由于平台项目的产品较为单一，所以报表的设计相对细致，整体的计算量不大。

1）转化率

用户首次购买某款商品，涉及到 gmv、订单量、平均客单价。通过基础数据的分析，了解各个维度的详情。

2）复购率

复购情况可以进行拆解（二次购买、二次以上购买），这样能够获取首购转二购的比重，首购转多购的比重。拥有这些数据，就能够知晓每月有多少新客转化，每月有多少二次购买，每月有多少多次购买。有了新客转化率、复购转化率，就能够有针对性地解决问题。

数据报表的设计并非一成不变，报表的设计除了上述的月维度，还可以进一步细分到周维度、日维度。业务不同，报表形式就不同，重点在于理解其背后的逻辑。一切围绕业务需求进行设计。