TOB用户运营之数据分析
这篇文章讲述了数据分析的五个内容，帮助我们更好地产出有序内容，避免了思维混乱，更好地完成运营工作，助推用户的增长，推荐给从事用户运营工作的小伙伴们阅读。
摒弃思维混乱，产出有序内容。
提醒：本篇文章没有数据分析模型，用最实在的话写点用户运营工作中怎么把数据分析做起来，有料可看。
以我2023年度总结报告来看，数据分析分为以下内容：
- 整体数据篇
- 整体数据对比篇
- 重点数据对比篇
- 客户画像篇
- 内容篇
一、整体数据篇
目标与实际进度，完成率（百分比计算），包括引流和产出等。
所有比率建议统计到小数点后两位，因为tob用户运营是长期的，且波动不是很大，所以数据一般不会特别离谱，统计更精准。
每月数据、年度总结和平均数据，包括每月的引流、产出、产出比。
如果有私域池内所有mql客户数与mql比是最好的，这样这可以分析出每月数据是否正常以及数据增长速度。
年平均数据用来计算每月平均产出，方便下一年定数据。
二、整体数据对比篇
去年与今年数据对比，根据今年整体数据篇，可以对比多方面增长率，而且可以对比月度数据，了解某几个月数据跟历年相差大，说明原因。
三、重点数据对比篇
重点渠道/类型按月度分析，平均率；去年今年数据对比，计算增长率，看看哪些是进步，分析进步原因。
四、客户画像篇
根据标签来看，哪些标签是企业和部门特别看重的。
参照我之前写的标签相关文章，推荐分析行业、地区（包括重点区域）、MDR标签组。另外最重要的私域客户分层也别忘了，包括但不仅限于无效客户、mql客户、老客户、其他，我自己还统计了重点客户。
年度增长分析，按照行业、地区（包括重点区域）
产出分析，可以按渠道，按产出周期，按行业等分析。
产出周期我认为是很重要的，因为这样可以知道所在行业大致的产出周期，根据产出周期重点关注此周期内客户，另外后续添加修改sop等。
其他分析，基于标签和活动分析，比如整体渠道分析，活动产出分析。
五、内容篇
内容阅读率，分享率，如果用了scrm之类的软件对接，是可以知道。分析客户阅读偏好，比如更喜欢阅读案例分析，深度内容等。
今年产出内容分析（这里指的是我们自己产出，我平时也会自己产出内容。）比如分享数、阅读数、其他平台数据等。
本次文章用列表形式标注内容，直观表达~那么，到此结束啦，拜拜！
作者：cici手记
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题图来自Unsplash,基于CC0协议
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