数据报表=升职加薪？运营人员看完这篇就够了！

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」。

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。

整篇文章我将分为如下五个部分详述：

[文章大纲]

01 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。（全文所有数据均经过处理。）

1、原报告（分析师版本）

[分析师PPT]

2、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：

1）部分指标缺失。

2）数据分析的深度不够。

3）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 /微笑）

2）谁看？（制作中）

做报表，首先是自己看。制作者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。

2 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。

*细心地读者可能会发现，在「粉丝分析」这张表中，5/18-5/24的「新关注人数」字体变红，是因为来源部分需要手动填写，难免出错，当所有来源数相加≠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.com）出了「一键获取微信公众号统计数据」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]

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、来源分类、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）社群运营

[社群数据统计]

[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

（编辑：宁德站长网）

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