新媒体运营在做数据分析的时候，往往需要以目标为导向，学会找到核心目标，并将它拆分，用来做运营数据全面的，系统性的分析。
新媒体运营在数据分析中的正确姿势是怎样的呢？
1.确定分析业务目标
在运营工作中，每项业务都会有一个具体的关键指标。对于新媒体运营来说，工作的指标通常围绕着订阅号的阅读量、粉丝量。
每一次运营行为，都会伴随着具体的运营目的。这个业务目标，就是数据分析的起源。在确定这个目标前，就必须从收集现有的运营数据开始。
例如，作为新媒体运营，你背上的业务目标就是“提高读者点击文末的注册量”，首先就要收集过去近三个月（甚至半年）内订阅号的运营数据。通过过往的运营数据进行分析后，可得出初步的业务目标：在这个月内，将读者点击文末的注册量从3%提升至4%。

2.梳理路径拆解指标
数据分析后的业务目标，只是一个结果。
但是想要达成业务目标，并不是简简单单一步就完成的，而是需要运营者策划一系列的运营事件，即完成了一个又一个的步骤，才能让这个结果达成。
因此在我们明确了一个目标后，就需要思考：我们需要监测哪些指标才能完成目标？
我们回到新媒体运营的工作场景里，看看怎么理解梳理业务路径，拆解核心目标。
首先确定了的业务目标是：在这个月内，将读者点击文末的注册量从3%提升至4%，我们先尽可能地列举出和这个业务目标直接相关的所有指标：本月订阅号的发文数量、阅读量、打开率、完读率等等。
想要提升订阅号读者点击文末的注册率，那需要完成哪些步骤？这时候就要从业务流程开始着手思考：如何从零开始完成一篇文章的推送。

再根据“提高读者点击文末注册量”这一目标，因为读者需要看完文章才能看到文末的“阅读原文”，因此可以把“完读率”作为关键指标。

在实际的运营工作中，有哪些是完读率的影响因素呢？一起试想一下：
假如订阅号的推文推送后，在公众号粉丝人数基本不变的情况下，会产生怎样的结果？
如果文章点击率基本不变，文章质量高，完全阅读人数就会增多；如果文章点击率提高，完全阅读人数却不变，完读率反而会下降！
点击率又和推文的标题有关。如果标题取得吸引人，阅读总人数也会随着变多，打开率就会变高。
提高阅读总人数，就得从文章选题、标题撰写、推文封面、文章发布时间这4个主要因素开始分析：
热点选题比常规选题更吸引人眼球，选题可以考虑热点事件。
标题越吸引读者，阅读人数自然而然变多。
封面会影响从订阅号打开推文的读者。
文章发布时间影响阅读人数，最好选在阅读人数最高的时段发。
所以为了完成任务，你需要把“完读率”和“阅读总人数”同时列为关键的核心指标，优化文章标题来提高“点击率”，优化文章选题和质量来提高“完读率”，最终达到“提高读者点击文末注册量”的目标。
拆解到这一步，就知道要从哪些方面去改善了。

3.制造数据埋点
很多小白可能不懂什么叫埋点。先和大家举一个简单的例子：
埋点就像是城市里，某条大马路上的摄像头，这个摄像头就是一条马路上的埋点，监控着马路上发生的一切，并且记录下来。
数据埋点对运营者来说有什么用处呢？
最重要的就是分析用户的动作行为，挖掘运营数据的流失点。
举个新媒体运营工作场景中的例子：
假如当领导问起，为什么最近文末注册转化量这么少？
你在定好“提高读者点击文末的注册量”的运营目标，找到了“完读率”和“阅读总人数”的核心目标后，就提前埋入了阅读量、打开率、完读率及文末跳转注册转化数的监测点。
监测阅读量、打开率、完读率的数据并不难，直接在公众号后台就能找到。

而文末跳转注册转化数，在系统中不能直接提供，该怎么制造监测点呢？这就需要制造专属的渠道二维码、UTM链接，在百度推广后台跟踪数据来源。

这样就能记录到阅读量、完读率等每个运营流程的转化率，埋点背后的数据，就可以分析用户漏斗的哪一个阶段出现了问题，再结合实际的运营情况，就能输出解决方案给领导看。

4.收集运营数据
对新媒体运营来说，收集数据是最简单的一步。
比如：
在完成“提高读者点击文末注册量”这个目标的过程中，会将单篇阅读数、注册转化总数、文章转化数等数据汇总至表格里。

5.发现问题分析原因
通过已经统计好的数据，就能分析观察运营中每个行为的效果，通过实际的反馈找到最优解。留意异常数据，哪个环节用户流失多，该如何召回以及如何优化现有的问题。
比如，注册转化数比较少，是因为推文打开率低。打开率低是通过阅读量这个数据体现的，也就是说阅读量也偏低。

导致阅读量偏低的原因是什么呢？
是选题没有戳中读者用户？
是标题、封面吸引读者用户打开等等……

最后，我们总结一下。当我们在讲「数据分析能力」的时候，我们说的是一个优秀的运营者，在运营工作开展的过程中，新媒体运营在数据分析中的正确姿势是：
1.确定分析业务目标
2.梳理路径拆解指标
3.制造数据埋点
4.收集运营数据
5.发现问题分析原因
除此之外，一个真正懂数据分析的新媒体运营，在工作执行阶段，对业务数据进行监控和分析。能够对数据加工处理，方便发现其中的规律或者数据背后的蹊跷。
当拿到预设的活动目标数据和实际的数据做对比，就能非常快速地知道业务的问题所在。对于异常的数据指标，挖掘背后的原因，给到针对性的解决方案。

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