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A5創(chuàng )業(yè)項目春季招商 好項目招代理無(wú)憂(yōu)

「數據」向來(lái)是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的命脈。隨著(zhù)運營(yíng)的精細化，「數據運營(yíng)」成為運營(yíng)崗位的一個(gè)分支，專(zhuān)門(mén)從事數據的規劃、采集、分析等工作。而站在思維方式的角度，「數據運營(yíng)」則是運營(yíng)的一項通用技能。通過(guò)數據分析的方法發(fā)現并解決問(wèn)題，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(cháng)，是每一個(gè)用戶(hù)運營(yíng)、活動(dòng)運營(yíng)、內容運營(yíng)或是其他運營(yíng)崗位從業(yè)者實(shí)現自我提升的不二之選。

盡管「數據」是一個(gè)很具象的概念，我們對「數據運營(yíng)」的概念卻不是那么明確。拿我運營(yíng)的這個(gè)公眾號為例，是不是看看微信數據后臺的圖，關(guān)注下每篇文章的閱讀數、點(diǎn)贊數、評論數就是數據運營(yíng)了呢?

做到這一步，頂多算是個(gè)數據分析。我們說(shuō)，數據分析的目的在于通過(guò)數據來(lái)指導我們的下一步運營(yíng)手段。如果只是關(guān)注數據，輸出分析報告，卻沒(méi)有進(jìn)一步的操作，那先前的分析也只是浪費精力的徒勞。

知己知彼，我們首先來(lái)看看招聘部門(mén)對數據運營(yíng)的崗位描述是怎樣的：

某公司數據運營(yíng)崗位描述

梳理了上圖中的信息量，可以說(shuō)，數據運營(yíng)的崗位職責和我們預想的差不多，關(guān)鍵詞不外乎指標體系的建立、分析報告的形成以及實(shí)際業(yè)務(wù)的應用。再來(lái)看看同一崗位的要求——

某公司數據運營(yíng)崗位要求

在崗位要求中，1、2兩條對工作年限、職業(yè)技能的要求屬于硬實(shí)力，而3、4兩條中的數據感知力、邏輯思維能力、分析并解決問(wèn)題的能力等則屬于個(gè)人軟實(shí)力，難以測量卻又是數據運營(yíng)所必須具備的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)。

根據數據運營(yíng)的崗位描述，我們可以將數據運營(yíng)的具體職責分為數據規劃、數據采集和數據分析。

數據規劃：收集、梳理業(yè)務(wù)部門(mén)的具體數據需求，搭建數據指標體系;

數據采集：采集業(yè)務(wù)數據，輸出數據報表;

數據分析：根據具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇數據分析方法，輸出數據分析報告并提供解決方案。

由于數據運營(yíng)對整體運營(yíng)業(yè)務(wù)的指導性影響，大部分運營(yíng)在做有關(guān)數據的工作時(shí)也可以按照這三個(gè)層次來(lái)展開(kāi)。而相對于數據分析師、數據挖掘師來(lái)說(shuō)，數據運營(yíng)弱化了對編程統計的要求，更加強調在現有工具基礎上靈活使用分析方法。因此，數據運營(yíng)的首要核心，是關(guān)鍵數據指標體系的搭建，數據運營(yíng)需要和產(chǎn)品、運營(yíng)、市場(chǎng)等業(yè)務(wù)部門(mén)不斷溝通，做好基本的數據規劃，使得接下來(lái)的數據采集和數據分析更有針對性，更加高效。

可以說(shuō)，數據規劃是整個(gè)數據運營(yíng)體系的基礎，它從指標和維度兩個(gè)方面描繪出我們跑出來(lái)的數據要能傳遞什么信息。因此，指標設定的邏輯和指標取舍的度量，將會(huì )是卓有成效的數據運營(yíng)區別于ppT演示、Excel報表華麗呈現的核心競爭力。

一、指標體系

我們用各項指標來(lái)衡量具體的運營(yíng)效果，比如UV、DAU、ROI等等。搭建指標體系的過(guò)程就是為自家產(chǎn)品和服務(wù)選取關(guān)鍵性指標的過(guò)程，求精不求多。指標的選取源于具體的業(yè)務(wù)需求，從需求中得出關(guān)鍵行為，以關(guān)鍵行為對應指標。

以電商網(wǎng)站為例，選擇關(guān)鍵性指標的過(guò)程如下：

1、明確需求：網(wǎng)站主要業(yè)務(wù)是銷(xiāo)售商品，需要通過(guò)數據分析來(lái)提高銷(xiāo)售金額。

2、歸納行為：用戶(hù)購買(mǎi)是一連串關(guān)鍵行為的結果，包括訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站、瀏覽商品、注冊賬號、加入購物車(chē)、結算、支付等。

3、對應指標：銷(xiāo)售金額=訪(fǎng)問(wèn)流量×下單轉化率×支付轉化率×客單價(jià)。

在歸納行為這一步我們可以借助漏斗模型，分解用戶(hù)的各項關(guān)鍵行為。對電商網(wǎng)站而言，銷(xiāo)售金額即是網(wǎng)站的第一重要指標;同時(shí)，整個(gè)銷(xiāo)售金額的指標體系包括了訪(fǎng)問(wèn)流量、下單轉化率、支付轉化率和客單價(jià)四個(gè)可操作的指標。這樣一來(lái)，我們對指標的監控就能更有針對性地指向提高銷(xiāo)售金額這一最終目的。

二、維度體系

維度是表示指標細分的屬性，比如人口屬性、設備屬性、行為屬性等等。選擇維度的原則是：記錄那些可能會(huì )對指標產(chǎn)生影響的維度。

維度類(lèi)別

具體維度

人口屬性

性別、年齡、職業(yè)、愛(ài)好、城市、地區、國家

設備屬性

平臺、設備品牌、設備型號、屏幕大小、瀏覽器類(lèi)型、屏幕方向

流量屬性

訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源、廣告來(lái)源、廣告內容、搜索詞、頁(yè)面來(lái)源

行為屬性

活躍度、是否注冊、是否下單

還是以電商網(wǎng)站為例，我們需要監測不同訪(fǎng)問(wèn)用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)來(lái)源(廣告還是自然流量)、平臺(pC還是移動(dòng)端)、活躍度(瀏覽購買(mǎi)頻次)等等。

我曾經(jīng)基于A(yíng)ARRR模型對網(wǎng)易蝸牛讀書(shū)的指標進(jìn)行如下分析：

現在看來(lái)，這也是我們在數據運營(yíng)中可能會(huì )犯的通?。宏P(guān)聯(lián)指標過(guò)多，找不準關(guān)注重心。腦圖中的指標基本覆蓋了用戶(hù)運營(yíng)、內容運營(yíng)、產(chǎn)品運營(yíng)的各個(gè)方面，但就產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)邏輯來(lái)說(shuō)，用戶(hù)和網(wǎng)易蝸牛讀書(shū)的關(guān)聯(lián)在于，由網(wǎng)易蝸牛讀書(shū)向用戶(hù)提供正版電子書(shū)的閱讀，用戶(hù)向網(wǎng)易蝸牛讀書(shū)購買(mǎi)閱讀時(shí)長(cháng)。

網(wǎng)易蝸牛讀書(shū)-產(chǎn)品業(yè)務(wù)邏輯

因此，該產(chǎn)品的盈利點(diǎn)就在于用戶(hù)發(fā)生購買(mǎi)閱讀時(shí)長(cháng)的一系列行為，包括訪(fǎng)問(wèn)App、登錄/注冊、購買(mǎi)、支付。其對應的指標即：銷(xiāo)售收入=用戶(hù)流量×支付轉化率×客單價(jià)。

當然，其他指標也是產(chǎn)品運營(yíng)中不可獲取的數據，比如留存率的高低可以反映出用戶(hù)對產(chǎn)品的認可程度，同時(shí)留存率也是提高用戶(hù)購買(mǎi)率和復購率的關(guān)鍵。但通過(guò)「明確需求→歸納行為→對應指標」這樣的操作，顯然我們的注意力能更加聚焦到影響實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)鍵性指標上，再從這些關(guān)鍵性指標的反饋來(lái)剖析哪個(gè)環(huán)節還有很大的提升空間，哪個(gè)流程出了紕漏等等。指標不會(huì )是孤立的，我們還要注意各項指標之間的關(guān)聯(lián)，保證數據收集的有效性，再通過(guò)數據采集和數據分析，真正實(shí)現數據驅動(dòng)運營(yíng)。