最后是人均报名课程数 ， 假使我们发现目前三节课的平均每用户报名课程数量为2堂 ， 而站内每月会同时开出25堂课 ， 且这25堂课间往往都是彼此关联存在逻辑递进关系的 。于是我们可以据此判定了 ， 人均报名课程数这个因子是存在明显可以提升的空间的 。因为三节课目前主要有两个主要的课程体系 ， 且每个体系课程目前已有12堂课 ， 所以我们姑且推断 ， 依靠课程打包、相关课程推荐、站内消息告知、一次性报名多堂课程赠送绝密资料等等一系列运营手段 ， 应该可以把单用户人均报名课程数提升到10堂课左右 ， 整体提升5倍 。
好了 ， 因为我们的命题要求是“预算最低” ， 所以我们的思路一定是优先考虑无预算的指标拉升手段 ， 再考虑有预算的指标拉升手段 。那么基于以上的推断 ， 我们应该可以在不做预算投入的情况下做到以下状态——
课程报名人次=网站流量×(课程转化率×1.5)×(人均报名课程数×5)
即 ， 课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数×7.5
此时我们发现 ， 如果按照这个推断 ， 课程报名人次这个指标 ， 已经被我们提升了将近7.5倍 。也就是说 ， 为了达成10倍的目标 ， 理论上我们只需要再投入一些预算 ， 把网站流量再提升到原有基础1.33倍以上即可有望达成预定目标 。
至此 ， 我们的这个最低成本达成目标的运营方案 ， 算是成形 。
上述这个不断寻找对标数据来反复进行推导思考的过程 ， 也希望可以带给你一些启发 。
(五)下面再看数据的第三类价值体现：极度精细的数据分析可以帮助你通过层层深入 ， 对于用户更了解 ， 也对整个站内的生态更有掌控力 。
还是来看个例子：假如目前所有站内数据可以对我们开放 ， 那么站在运营端 ， 若我们需要对于三节课的用户行为有更加深入精确的理解 ， 从而更好指导我们的运营工作 ， 我们该以何种思路去对于数据进行分析和比对 ， 从而得出一些更有价值的信息?
这里要先引入两个数据分析中的基本概念：维度和度量 。
简单来说 ， 度量就是具体的数据指标 ， 它通常表现为某个量化过后的数据值 。而维度则是去看待这些指标的不同角度 。
举例 ， 网站的UV(用户访问数)是一个数据指标 ， 而我们去看待它的时候 ， 可以从日期的维度去看 ， 以便评估一周或一个月内哪几天流量偏高或偏低 ， 是否存在规律 。
也可以从24小时时间划分的维度去看 ， 以评估每天在不同时间段的流量分布情况是怎样的;还可以从地域的维度去看 ， 了解不同地区的用户访问使用网站的习惯和情况是否存在差异……
理解了这两个词 ， 最终你会发现 ， 所谓数据分析 ， 无非就是界定清楚了你要评估的度量有哪些 ， 然后需要知道你可能有哪些维度去看待这些度量 ， 偶尔可能还需要在不同维度和度量间交叉做一下分析和比对 ， 最后产出结论 ， 把结果用图表等方式呈现出来就好了 。
所以 ， 回归到这个例子 ， 我们如果要结合具体的产品形态 ， 对于三节课的用户生态和使用习惯有更加深入的了解 ， 我们或许可以先界定清楚 ， 我们需要去评估的度量有哪些?这个度量需要结合你的核心产品功能来想 ， 因为三节课网站上目前主要的产品功能就是上课学习 ， 以用户可能会在这个网站上发生的核心行为为主线来看的话 ， 我们要重点关注的是以下三类行为：访问、报名、上课 。于是 ， 围绕着上述3个行为 ， 我们要重点关注的度量就可能包括了：网站访问数 ， 注册数 ， 报名课程数 ， 实际上课用户数 ， 视频停留时间 ， 单视频重复播放数 。

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