数据运营（网络运营数据分析）的重要性在当今社会变得愈发明显。各行各业都深刻理解数据分析在日常工作中的关键作用，无论是用户运营、产品迭代、网站优化还是营销活动复盘，数据分析都扮演着不可或缺的角色。

如何准确应用数据分析到具体业务中？

在理论和传说中不断摸索之后，数据分析应该如何落地到我们的实际业务工作中？

UV、PV、跳出率；转化、复购、成交量；用户粘性、留存、参与度......面对琳琅满目的数据指标，我们应该如何根据具体业务来准确选择数据指标？如何建立起系统化的数据指标体系？如何发现用户需求所在的场景？如何借助数据反馈实现多部门协作？

易观方舟近日推出的6大行业Demo

面对众多的疑问，是否存在着行业数据分析的模板可以供参考？考虑到越来越多运营、产品、市场从业人员的这一需求，易观方舟近日更新了6大行业Demo（包括银行、证券、零售、电商、社区、教育），通过更丰富的行业用户数据运营场景，带领你深入模拟数据驱动下的真实体验，助力数据运营新手从0到1的进阶。

行业Demo的全面升级

新版Demo更贴近具体行业的业务实际，基于大量的用户调研和易观多年的数据分析经验，对6大主要行业的数据运营Demo进行了丰富的迭代。新Demo更着眼于关注行业场景的业务实际，从数据指标构建到业务场景转化，描绘出了数据驱动智能用户运营的实操路线图。

以零售行业为例

在零售的Demo中，易观方舟设置了数据指标和业务场景的数据运营模式，包括基础业务指标、数据运营指标、产品体验指标，以及动销分析、订单归因分析、活动效果分析等。这些场景不但覆盖了当下广泛应用的推广策略，还提供了更多个性化的数据运营方式，可供用户自行定义解锁。

病毒性营销与订单归因分析

在病毒性营销过程中，除了典型的UV、PV，分享用户数量和分享次数同样是基础指标。同时，对于裂变启动的各渠道场景、裂变趋势和转化漏斗的分析，以及特定商品的分享行为，都是精细化运营分析的重要内容，有助于洞察用户的社交心理和购物偏好。

购买路径的渠道多元化，对于许多零售企业而言，使用归因模型来确认销售贡献渠道是至关重要的。在零售行业Demo的订单归因分析看板中，用户可以获取订单交易数据、订单和销售额的趋势变化，各个渠道的分布情况，甚至包括广告位点击和广告位转化等信息，帮助分析用户购买路径的渠道贡献。

电商、教育、银行、证券、零售、社区等六大行业的数据运营看板，如下图所示，易观方舟正在深入各行业场景，构建更丰富的数据智能运营平台，促进各行业快速上手数据运营。

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