无论是互联网运营数据分析还是传统运营数据分析，其本质都是通过利用数据分析达到对商业运营情况的掌握和优化，但各自特点不同，因此其具体思路有所不一样，可以互相借鉴参考。

下面将针对互联网运营数据分析思路进行简述：

一、基本商业逻辑
对商业逻辑的看法如下：

商业组织目标：利益最大化

不同的组织目标不一样，但是对于商业组织来说，大多都是为了其利益最大化。不过其策略则可以不一样，比如有“牺牲短期利益，维护长期市场份额”的以整体效益最大化的策略，也有在不同组织阶段有不同短期目标的组织策略。例如互联网常用的烧钱或免费抢夺市场，后期份额足够大的时候再进行盈利。

但不论何总情况，收益（或常说的“业绩”）最大化是企业的长期生存根基。

组织产品：“服务”——满足用户需求的方式

这里所指的是广义的“服务”，即组织能够满足用户需求所提供的方式。“客户购买钻头，其实他想要的是一个洞”，因此组织产品虽然是钻头，但也可以理解为帮助用户获得“洞”。

这么去理解的“服务”的话，会发现我们的生活中需要各种各样的服务，则是由不同的产品提供的。

连接模式：人——场景——服务

人和服务是通过场景实现的，比如客户一般不会极端到随时随地都需要“洞”，那么就需要一个场景触发人的需求，并通过组织的服务进行满足。在互联网上则有游戏、内容、社交等满足用户在不同场景下不同需求的服务工具。

另外在营销学上，还有一点就是“需求刺激”。比如人们渴了一般喝水，但是可乐的广告则会刺激人们喝可乐的欲望需求。

二、运营数据分析类型

一般运营数据分析粗略分为以下两大类型：

数据监控
利益（一般有“收入”和“利润”两种）作为一般商业组织的北极星指标，是首先需要对收益相关的数据进行监控的。一般会参考杜邦分析法，对收益指标按照不同的维度（产品、渠道、地区、时间）进行拆分，这样才可以进一步看到利益变动的原因，以便后续分析并制定决策。

一般数据监控内容会固化并通过各式报表的方式进行呈现。

项目分析
根据组织运营项目的不同情况，需要利用数据进行专项深入分析。比如某渠道收入突然下滑，那么监控数据一般只能给到结果，无法通过监控数据定位到具体的原因，就需要进行专项分析。

部分项目分析逻辑固化之后，也有可能转化为日常监控的运营内容。

三、互联网运营数据分析
目前互联网运营分析常用的模型为AARRR，即获取用户（Acquisition）、用户激活（Activation）、留存（Retention）、收益（Revenue）、传播（Refer）。

此模型阐述了从用户接触互联网产品、到进入使用、到经常使用、到购买产品付费服务，以及自发传播宣传产品的各类情况，抽象概括了互联网产品的各方面运营内容，因此便以此模型为蓝图阐述数据分析的作用。

1、用户分析
用户分析是个大概念，因为产品是为用户服务的，所以每个分析都多少会跟用户有关系。但一般提到用户分析时，主要提及的是从用户的角度触发来对运营项目进行分析。因此在运营项目分析时，可以利用用户分析的概念，对用户进行群体的划分，观察不同群体的不同行为特征。

用户分析维度：平台、事件、渠道、系统、地区、版本、国家、设备

对用户在上述维度进行划分对比分析关键指标的情况，可以进一步了解不同用户群体的特征。比如新老客户的收益贡献占比等，定位产品的主要服务对象现状，制定未来经营方向。

具体分析方向也包括：新增用户分析、活跃用户分析、断代分析（即对比不同用户的相同指标）、用户生命周期价值分析、用户留存分析等。

2、收入分析
用户接触、下载、安装、激活、活跃和留存的过程，最终完成付费转化，带来收入。这个过程每一步都面临用户的不断流失，以及衡量效果的转化率。因此需要对全流程进行分析，了解用户的付费转化点。并从市场推广和产品运营内外两个要素着手分析。

如计算获客成本、每客户收入，则可以计算ROI。按渠道分别计算ROI，则可以了解渠道收入情况。

常规分析方向包括：宏观收入分析、付费转化率、每用户收入、每付费用户收入、活跃付费用户等。

3、渠道分析
不同渠道有各自的特点，这也就影响了从不同渠道来的用户的特性。因此针对不同的渠道进行指标对比，有助于组织对投放渠道进行优化。

4、内容分析
“内容”是个较为宽广的概念，客户接触到的与产品有关的事物都可以称为产品的相关“内容”。好的内容可以刺激客户需求，从而达到产品目的，如提高用户粘性、增加付费等等。

一般分析包括：营销分析、购买支付流程分析、版本运营分析、活动运营效果分析等。

小结：
针对不同的角度有不同的运营数据分析方向，需要使用专门的分析思路，并辅以相关的分析技术，在其它文章中将进一步阐述分析方法和技术。

(互联网责编：陈峰 )