设计并制作一份运营报告：我踩过的坑和换来的思考

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1、设计并制作一份运营报告：我踩过的坑和换来的思考这篇文章，分享一些我在设计运营报告时的做法和思考，希望能让你变得牛b。人们常说：「报表做得好，升职加薪少不了」。这句话奠定了数据报告的两个重要作用，第一是可指导性，是内核，让人看完报表之后恍然大悟「哦，原来问题出在这里」；第二是美观性，是包装，让人看第一眼就赞叹「哇塞，这报告真牛b」。以下为文章大纲：一、为什么运营比分析师更应该制表由于部门分工原因，最开始所有数据工作都是「数据分析师」主导，每周出一份运营报告，明示进度并提供改进建议。时间久了我就发现一些很尴尬的事，于是申请接手制表工作，开始按照业务分类修正原有报表，新旧版本对比如下。

2、（全文所有数据均经过处理）1.原报告（分析师版本）分析师PPT2.新报告（运营者版本）运营者PPT-因私模糊处理之所以说尴尬是因为大多数据分析师并不直接接触部门业务（或者是人手不够，专精在其他方面，运营数据只做辅助支持），这就导致运营报告：部分指标缺失数据分析的深度不够报表的优化不及时这三点是分析师制表时最常见的问题。想要解决这些问题，当然可以和分析师进行不断的修改磨合，但是我更愿意直接接手。那么在接手制作运营报告的前期，需要思考哪些问题呢？3.前期思考运营者确定制表后，可以用「前中后」三部曲思维分解问题。（1）谁做？（制作前）运营人（其他人也一样）不要把制表类任务当做累赘，甩锅

3、给分析师。自己部门的东西不搞清楚弄明白，指望分析师帮你捋清楚，别做梦了。（附赠一条不管你信不信的「潜规则」，做报表的人有管理层光环:)）（2）谁看？（制作中）做报表，首先是自己看。制必须清楚的从数据中发现问题，才能提出指导性建议，制作报表和一般看数据的区别等同阅读文章和抄写文章；其次是领导看，这个是大头，领导时间宝贵，学会节约他人时间，快速的指明关键问题和你准备好的解决办法；最后，团队成员也会看，团队成员起到的是监督作用，监督制表人是不是忽悠。我也提醒我自己，报表或许可以忽悠领导，但是你能忽悠群众吗？（3）谁维护？（制作后）如果是你来做表，那么你能维护多久？什么时候能达到稳定版本

4、并交接给其他人呢？多在制表途中记录「操作步骤」和「更新内容」，有助于复盘和交接。二、如何设置基础表格和关键数据为什么说制作总表考验人？因为总表只是高层建筑，它是由一张张基础数据表堆叠起来的。这就要求制表人必须清楚部门分工和不同小组、不同责任人分别背负了哪些关键指标，出问题的时候可以点对点找到人。我以常规业务举例。1.业务划分（1）微信运营微信图文分析微信用户分析橙底：拖拽填充即可。灰底：从后台数据表复制粘贴。蓝底：手动填写。粉字：备注栏填「加转」，自动变色。灰字：公式计算，非重要项，减轻阅读压力。红字：「星期」栏凡周末变红字。细心的读者可能会发现，在「粉丝分析」这张表中，5/18

5、-5/24的「新关注人数」字体变红，是因为部分需要手动填写，难免出错，当所有数相加≠新关注人数时，字颜色会变红，用于提醒填表人。（运用「本质安全」法）Poka-Yoke理念（本质安全）：如果在系统设计的时候，把所有构成危险的因素全部去除（如果可能的话），那么意外就不会发生。在实践中，我们可以通过“自动完成任务、区域划分、利用形状，密码等进行校验、将流程编号，依次执行、通过形状，颜色指引”等方法减少出错。微信运营的报表设置了3张Sheet，分别是图文数据、图文数据明细、粉丝增长分析，数据可以直接从后台获取。不想手动这么麻烦，考拉新媒体助手（xu1s.）出了「一键获取微信公众号统计数

6、据」功能，大大简化了普通运营者获取后台数据的成本，有兴趣的朋友可以试一下。（2）微博运营微博数据统计（3）外网推广SEO综合报表备注：橙底：对比前一天数据差绿底：对比前一天数据好红字：「星期」栏凡周末变红字官网流量报表设置了6张Sheet，分别是趋势分析、分类、来路页面、受访页面、访问明细、搜索词，数据可以直接从统计平台下载。特别提醒的是Sheet的命名最好和统计软件后台的名称一致，这样一眼就能知道该表的数据从后台的哪个栏目获取。竞价数据概况竞价流量概况表设置了4张Sheet，分别是推广概况、客服成功率、竞价后台数据、分时转化数。竞价对数据分析要求高，表格众多，本文不详述。（4）

7、社群运营社群活跃统计上图列出表格是我为部门各小组设计的部分基础表格，设计的思路是，当前工作中你能获取到的数据有哪些，在人力允许的范围内尽可能的增加量化条件，然后在实际情况中增减。基础表是日后所有报告的源头，一定要注重数据的完整性和真实性。2.类型划分（1）流量分析a.产品流量自有产品的流量统计，如果暂时没有数据后台，可以使用像「百度统计」、「友盟」、「诸葛IO」之类的三方软件。官网流量-ZZAPP流量-ZZb.广告流量EDMSMSDSPSEM线上投放广告都会有后台，直接导出数据分