营销推广数据分析本来是一份枯燥的工作，它需要你有较好的逻辑分析能力，熟练的业务能力，敏锐的行业洞察力，最终才能做到用数据驱动商业化决策。

        数据分析岗位经常被称为数据运营，我认为这是除了PM和客服之外又一个接触用客户的岗位。好的数据运营甚至可以成为一名优秀的产品经理、公司管理层：不仅对客户的行为做到心中有“数”，对于活动及效果监控也能做到面面俱到；甚至可以预测到行业发展趋势，对公司重大决策给出决定性建议。

        关于营销推广数据运营日常数据分析工作，我认为可以从一下几个角度着手：

        流量监控：流量监控是需要从产品诞生之日起就要着手去做的一件事，因为它不仅涉及到产品迭代的方向发展，同时也可以用数据告诉我们哪些功能好用，哪些功能不好用需要优化，甚至哪些功能是没用的需要舍弃。对于活动运营而言，流量监控也是活动效果总结最重要的参考依据之一。

        无论是内部技术团队自行埋点还是利用第三方工具进行数据监控，一定要趁早做，而且要尽可能做的精细。

        对于网站而言，完整的网站地图就是必不可少的功能之一，每个页面都需要放置正确的监控代码，用以监控到用户访问、跳出率、页面停留时间、页面访问深度、访问渠道来源、留存率等。关键流程一定要部署正确，如注册流程（涉及到新用户）、流程涉及到转化等等，这时候转化漏斗就是帮助我们做页面分析的重要工具。通过漏斗看到各个关键页面的流量进入与转化，用户离开比例，如果一个漏斗的某一个流程数据发生异常，就需要着重看一下是否是产品功能上出现问题。如果使用GA等监控工具，可以做到广告投放与用户访问行为数据互通，利用归因模型分析出射手渠道和助攻渠道，不仅可以做到广告优化提升转化率，还可以发现新的合作渠道甚至于新的用户集中群体。

        率分析：

        率分析是衡量业务商业化水平的重要依据，业务的目标形态是实现商业化，所以不同类型的产品都要要求有持续的可变现能力，否则会逐渐被市场竞争所淘汰。

        日常监控的数据有收入流水、盈利、盈利率、补贴、补贴率、用户首次付费、再次付费数、留存率等等。这类数据一般来讲都是直接写入后台数据库的，也就是说产品内部员工才可以查看，同时可能会被分配不同的查看权限。

        以上是简单介绍了营销推广数据运营日常的监控工作及我自己在工作中的一些思考。数据分析工作本身需要员工对于行业的熟知，同时在工作中不断积累经验，利用好一些资源将数据进行整合分析，单纯的只看某一项或者某一方面获取到的信息肯定是片面的。

能够在数据中发现问题，形成产品优化的有效建议，再到最后的商业化产品的指导意见，数据产品运营的工作还有很多很多。