在業務運營過程中，無論我們想要獲取線上GMV增長，還是提升線下千萬級銷售額，數據分析都是檢驗運營效果，驅動運營迭代升級的基礎。
數據分析的重要性不言而喻，但同時優質的數據分析又是一件比較繁瑣的事。我們過去操盤一些客戶案例時，會發現在項目前期，往往需要大量的時間用來磨數據，優化運營手段。
比如僅僅一個“加粉”環節，就要拉出十幾組數據做對比，才能最終選定最佳的加粉話術。
為什么要做這么精細？
因為私域運營和常規運營的數據分析方法，在底層邏輯中存在一定區別。
常規的運營數據分析是“轉化邏輯”，一切分析指標都要為最終的轉化成單服務。比如電商運營十分重視投放ROI、銷售額、轉化率等結果數據，ROI能跑正就可以開始大量投放。在這里，數據分析的作用是讓轉化“越快越好”。
而私域運營的底層邏輯是以用戶為中心的“精細化運營邏輯”。精細化體現在數據分析上是更細的分析顆粒度。
當然，做私域的最終目的是為了轉化，但其中包含的是用戶全生命周期的運營。因為當用戶在品牌私域中可被反復觸達時，越急于收割，用戶反而會越快離開你的私域平臺。
那么，如果剛開始做私域，該如何選取合適的數據分析指標，又該如何分析呢？
私域運營既然是以用戶為中心的運營邏輯，那么運營指標關注的，就是對人的運營。
在私域運營初期，數據分析關注的是用戶指標和活動指標。
加粉率
我們先來看一下加粉率。
做私域運營，最重要的當然是將用戶沉淀在自己的私域中，沉淀的第一步，就是加粉。品牌通過多種渠道及方式引導用戶添加自己的企業微信（當然仍有部分品牌選擇添加個人微信），最終計算申請數與加上用戶好友的比例，得出加粉率。
在這一步，很多品牌存在兩個問題。一個是只關注加粉數量，不重視加粉率；另一個就是在加粉率的統計上，十分籠統，僅僅會列出個同比環比，不會下鉆進行分析。
加粉率之所以重要，是因為在“用戶同意添加好友”背后，代表著用戶有同品牌建立進一步聯系的心理預期，能夠為后續運營打下基礎。
在加粉率的統計上，則需要利用數據分析，針對不同渠道、指標變換不同參數，擇優選擇加粉方案。
首先，在加粉渠道上，比較常見的是線上渠道的包裹卡、短信、裂變、人工外呼、AI電話等，以及個人微信轉企業微信。線下渠道主要是以導購添加顧客企業微信為主。
在數據分析上，我們可以針對特定渠道，進行精準控制變量，對加粉率進行分析。
以上是一個簡單的渠道分析案例，在這個案例中，渠道、申請數、發送地區、年齡、性別等保持不變，唯一變量是發送時間。
經過分析可得知，下午18:00進行發送的加粉率效果最佳，加粉率為4.43%。經過多次測試后就可以選定該固定時間段，進行大規模加粉行動。
活躍度
用戶活躍度是一個比較綜合的指標，它表示的是當用戶進入到品牌私域中后，同品牌的互動情況。
廣義來說，用戶進入私域后產生的所有行為都可以算作“用戶活躍”。比如1v1私聊中的回復率，群聊的入群人數、打卡數、回復消息次數，朋友圈點贊數等等。
由于指標較多，所以在進行指標拆解時，需要結合用戶的生命周期、運營周期和特定的節奏頻率等維度。
我們以社群為例，來看一下如何分析用戶活躍度。
社群作為私域運營的主要載體，通過對其進行數據分析，可以挖掘品牌KOL，促活沉默客戶。主要分析維度可以分為用戶行為和內容兩個角度。
在用戶行為角度，又可以分為互動次數、互動時長、互動內容量等。
互動次數包括所有的互動類型，只要是用戶有行動，即使是僅僅發了一個表情包，都代表了用戶的參與感，應該統計在內。
互動時長指的是在數據統計的周期內，用戶實際互動的時長。比如用戶A和B同樣在一周內有30次互動，但用戶A在一天內互動了30次，用戶B每天都會有互動，這就代表著A和B對社群的依賴程度是不同的。
互動內容量也是衡量用戶參與度的一個重要標準。在這個語言匱乏的時代，文字消息更能夠傳達用戶的情感、需求、社群參與度等。對這些細節的分析，更能夠體現出用戶在私域中的參與感。
在內容角度，社群內可發的內容很豐富，包括文字、圖片、小程序、紅包、趣味活動等等。
那么針對社群內容的數據分析應該能夠明確了解，什么樣的內容是受群內用戶喜愛的，比如能夠分析不同類型的消息次數、占比和互動排名情況，通過數據來合理分配社群的內容產出量。
一般對活動進行數據分析時，我們可以按照“前中后”的邏輯來制定分析指標。
首先，在活動前實時監控報名數據，通過觀察總訪問量（PV），總參與人數(UV)等數據，我們可以隨時調整活動進展，發現異常后也可及時進行策略調整。
在活動進行中，品牌可以通過觀察用戶畫像，知曉活動的主要參與人群。同時實時監控當日UV和PV，了解活動過程。
最后可以對到店數、轉化率、活動ROI等進行分析，結合活動前和活動中記錄的數據，對下次活動進行迭代調優。
經過前期私域基礎搭建后，就到了該出成績的時候了。如何制定檢驗成績的數據指標（KPI），是這個階段數據分析的重點。常見的私域業績指標可分為門店到店率、轉化率、轉介紹率等。
對于廣大線下門店來說，到店率是一個十分重要的指標。根據漏斗模型，到店率與轉化率成正比。尤其是現階段很多品牌都力圖打通線上線下的鏈路，更需要提升到店轉化的數量。
對于有些高頻到店的行業，比如餐飲等，還需要關注到店2次、3次及以上的情況以及人均消費等數據，針對不同到店頻率的用戶贈送不同權益。
私域轉化率=成交購買人數/私域總人數。隨著私域運營方法論的發展，以及各大品牌發力布局私域賽道，令私域轉化率節節攀升。
針對轉化率的數據分析，我們可以用人、貨、場的邏輯，拆解在私域中影響收入的指標，同樣用“指標拆解法”快速定位即可。
私域運營中的另一個重要指標就是轉介紹率。私域天然的種草培育用戶屬性，同傳統的廣告投放形式相比，能夠大大提升用戶的裂變傳播效應。
所以反過來看，轉介紹率的高低，也正說明了私域運營的效果。
當前期通過數據分析跑通私域模型后，私域運營就來到了穩定期階段。穩定期所需要關注的是管理效率和人員效率。所以，在這個階段需要關注的數據指標集中在員工的個人考核上，比如員工的加粉數量、加粉率、被刪率、任務執行率等等
對于團隊KPI的設置，可以將平均人效作為衡量私域團隊工作效率的基礎，比如“人均產出營收額”等。
私域運營的核心是數據驅動，完整的用戶體系其實就建立在數據驅動上。所以企業做私域的基礎就是能夠提前布局適合自身的數字化體系，沉淀數據資產，維護好用戶的全生命周期價值。
