案例2：分析业务核心指标  
电子邮件营销是现在很多企业仍在采用的营销和运营方式，某互联网金融企业通过EDM给新用户（有邮件地址但是未注册用户）发送激活邮件 。一直以来注册转化率维持在20%-30%之间，8月18日注册转化率暴跌，之后一直维持在10%左右 。  

  
文章插图  
这是一个非常严重的衰退，需要立即排查原因 。EDM渠道注册转化率涉及到太多的因素，需要一个一个排查，数据分析师帮运营罗列了可能的原因：  
技术原因  
ETL（数据抽取、转化、载入）出现问题，导致后端数据没有及时呈现在BI报表中；  
宏观原因  
季节性因素（节假日等），其余邮件冲击（其余部门也给用户发邮件稀释了用户的注意力）；  
微观原因  
邮件的标题、文案、排版设计，CTA设计，注册流程设计 。  
一个简单的业务指标，会影响到它的因素可能是多种多样的，所以我们需要对可能涉及到的因素进行精细化衡量才能不断优化 。最后发现，产品经理在注册环节添加了『绑定信用卡』，导致注册转化率大幅度下降 。  
五、学习：业务、工具和资源  
（一）业务层面  
数据分析并没有想象中的高不可及，掌握好相应的概念、思路、流程，运营都可以做好数据分析 。这里要着重强调一点，数据分析的目的是指导业务实践；脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓 。  
不同于职业的数据分析师和数据科学家，运营人员做好数据分析的前提是娴熟的业务理解 。从业务的角度来说，数据不是数字，它是用户的心声 。运营人员要从数据中发现问题，不断优化，提升用户体验、为用户创造更多的价值 。  
（二）工具层面  
磨刀不误砍柴工，做好数据分析工具必不可少 。我汇总了下面几种工具，运营可以结合自己的实际需要采用 。  
Excel 是最常见、最基础的数据分析工具，Excel 里面的图表、函数、透视表能满足大家基本的需求 。Access 是微软 office 系列套装的一部分，是一种小型的关系数据库；当excel数据量很大、表格之间各种关联、查询、更新频繁的时候，Access就是一种非常不错的选择 。  
Python是一种高级的编程语言，近年来发展很快，它可以用来做数据分析、编程或爬虫；R语言是一种数据分析工具，在统计学中广泛使用 。目前，Python被广泛用来编写爬虫程序，获取网上的信息，这是对运营人员非常有帮助的 。  
Google Analytics、百度统计、友盟是常见的网站流量分析工具，Mixpanel、Heap、GrowingIO属于用户行为数据分析工具，较前者功能更加丰富、分析更细致 。  
（三）资源层面  
运营入门数据分析，并不需要学习多么复杂的数学知识理论，更多的是将业务操作和数据分析结合起来 。我这里推荐两个网站和两本书，希望有帮助 。  
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