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數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里?

建站經(jīng)驗(yàn)

導(dǎo)讀:A5創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目春季招商 好項(xiàng)目招代理無憂「數(shù)據(jù)」向來是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的命脈。隨著運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化,「數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)」成為運(yùn)營(yíng)崗位的一個(gè)分支,專門從事數(shù)據(jù)的規(guī)劃、采集、分析等工作。而站

發(fā)表日期:2019-04-28

文章編輯:興田科技

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A5創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目春季招商 好項(xiàng)目招代理無憂

「數(shù)據(jù)」向來是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的命脈。隨著運(yùn)營(yíng)的精細(xì)化,「數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)」成為運(yùn)營(yíng)崗位的一個(gè)分支,專門從事數(shù)據(jù)的規(guī)劃、采集、分析等工作。而站在思維方式的角度,「數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)」則是運(yùn)營(yíng)的一項(xiàng)通用技能。通過數(shù)據(jù)分析的方法發(fā)現(xiàn)并解決問題,促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng),是每一個(gè)用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)或是其他運(yùn)營(yíng)崗位從業(yè)者實(shí)現(xiàn)自我提升的不二之選。

盡管「數(shù)據(jù)」是一個(gè)很具象的概念,我們對(duì)「數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)」的概念卻不是那么明確。拿我運(yùn)營(yíng)的這個(gè)公眾號(hào)為例,是不是看看微信數(shù)據(jù)后臺(tái)的圖,關(guān)注下每篇文章的閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)就是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)了呢?

做到這一步,頂多算是個(gè)數(shù)據(jù)分析。我們說,數(shù)據(jù)分析的目的在于通過數(shù)據(jù)來指導(dǎo)我們的下一步運(yùn)營(yíng)手段。如果只是關(guān)注數(shù)據(jù),輸出分析報(bào)告,卻沒有進(jìn)一步的操作,那先前的分析也只是浪費(fèi)精力的徒勞。

知己知彼,我們首先來看看招聘部門對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的崗位描述是怎樣的:

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里? 怎樣網(wǎng)站建設(shè)

某公司數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位描述

梳理了上圖中的信息量,可以說,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的崗位職責(zé)和我們預(yù)想的差不多,關(guān)鍵詞不外乎指標(biāo)體系的建立、分析報(bào)告的形成以及實(shí)際業(yè)務(wù)的應(yīng)用。再來看看同一崗位的要求——

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里? 怎樣網(wǎng)站建設(shè)

某公司數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位要求

在崗位要求中,1、2兩條對(duì)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(shù)據(jù)感知力、邏輯思維能力、分析并解決問題的能力等則屬于個(gè)人軟實(shí)力,難以測(cè)量卻又是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)所必須具備的專業(yè)素質(zhì)。

根據(jù)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的崗位描述,我們可以將數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的具體職責(zé)分為數(shù)據(jù)規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)規(guī)劃:收集、梳理業(yè)務(wù)部門的具體數(shù)據(jù)需求,搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系;

數(shù)據(jù)采集:采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),輸出數(shù)據(jù)報(bào)表;

數(shù)據(jù)分析:根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇數(shù)據(jù)分析方法,輸出數(shù)據(jù)分析報(bào)告并提供解決方案。

由于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)對(duì)整體運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的指導(dǎo)性影響,大部分運(yùn)營(yíng)在做有關(guān)數(shù)據(jù)的工作時(shí)也可以按照這三個(gè)層次來展開。而相對(duì)于數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘師來說,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)弱化了對(duì)編程統(tǒng)計(jì)的要求,更加強(qiáng)調(diào)在現(xiàn)有工具基礎(chǔ)上靈活使用分析方法。因此,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的首要核心,是關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建,數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)需要和產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)等業(yè)務(wù)部門不斷溝通,做好基本的數(shù)據(jù)規(guī)劃,使得接下來的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析更有針對(duì)性,更加高效。

可以說,數(shù)據(jù)規(guī)劃是整個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系的基礎(chǔ),它從指標(biāo)和維度兩個(gè)方面描繪出我們跑出來的數(shù)據(jù)要能傳遞什么信息。因此,指標(biāo)設(shè)定的邏輯和指標(biāo)取舍的度量,將會(huì)是卓有成效的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)區(qū)別于ppT演示、Excel報(bào)表華麗呈現(xiàn)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里? 怎樣網(wǎng)站建設(shè)

一、指標(biāo)體系

我們用各項(xiàng)指標(biāo)來衡量具體的運(yùn)營(yíng)效果,比如UV、DAU、ROI等等。搭建指標(biāo)體系的過程就是為自家產(chǎn)品和服務(wù)選取關(guān)鍵性指標(biāo)的過程,求精不求多。指標(biāo)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(duì)應(yīng)指標(biāo)。

電商網(wǎng)站為例,選擇關(guān)鍵性指標(biāo)的過程如下:

1、明確需求:網(wǎng)站主要業(yè)務(wù)是銷售商品,需要通過數(shù)據(jù)分析來提高銷售金額。

2、歸納行為:用戶購(gòu)買是一連串關(guān)鍵行為的結(jié)果,包括訪問網(wǎng)站、瀏覽商品、注冊(cè)賬號(hào)、加入購(gòu)物車、結(jié)算、支付等。

3、對(duì)應(yīng)指標(biāo):銷售金額=訪問流量×下單轉(zhuǎn)化率×支付轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)。

在歸納行為這一步我們可以借助漏斗模型,分解用戶的各項(xiàng)關(guān)鍵行為。對(duì)電商網(wǎng)站而言,銷售金額即是網(wǎng)站的第一重要指標(biāo);同時(shí),整個(gè)銷售金額的指標(biāo)體系包括了訪問流量、下單轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)四個(gè)可操作的指標(biāo)。這樣一來,我們對(duì)指標(biāo)的監(jiān)控就能更有針對(duì)性地指向提高銷售金額這一最終目的。

二、維度體系

維度是表示指標(biāo)細(xì)分的屬性,比如人口屬性、設(shè)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(duì)指標(biāo)產(chǎn)生影響的維度。

維度類別

具體維度

人口屬性

性別、年齡、職業(yè)、愛好、城市、地區(qū)、國(guó)家

設(shè)備屬性

平臺(tái)、設(shè)備品牌、設(shè)備型號(hào)、屏幕大小、瀏覽器類型、屏幕方向

流量屬性

訪問來源、廣告來源、廣告內(nèi)容、搜索詞、頁(yè)面來源

行為屬性

活躍度、是否注冊(cè)、是否下單

還是以電商網(wǎng)站為例,我們需要監(jiān)測(cè)不同訪問用戶的訪問來源(廣告還是自然流量)、平臺(tái)(pC還是移動(dòng)端)、活躍度(瀏覽購(gòu)買頻次)等等。

我曾經(jīng)基于AARRR模型對(duì)網(wǎng)易蝸牛讀書的指標(biāo)進(jìn)行如下分析:

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現(xiàn)在看來,這也是我們?cè)跀?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中可能會(huì)犯的通?。宏P(guān)聯(lián)指標(biāo)過多,找不準(zhǔn)關(guān)注重心。腦圖中的指標(biāo)基本覆蓋了用戶運(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面,但就產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)邏輯來說,用戶和網(wǎng)易蝸牛讀書的關(guān)聯(lián)在于,由網(wǎng)易蝸牛讀書向用戶提供正版電子書的閱讀,用戶向網(wǎng)易蝸牛讀書購(gòu)買閱讀時(shí)長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力在哪里? 怎樣網(wǎng)站建設(shè)

網(wǎng)易蝸牛讀書-產(chǎn)品業(yè)務(wù)邏輯

因此,該產(chǎn)品的盈利點(diǎn)就在于用戶發(fā)生購(gòu)買閱讀時(shí)長(zhǎng)的一系列行為,包括訪問App、登錄/注冊(cè)、購(gòu)買、支付。其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)即:銷售收入=用戶流量×支付轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)。

當(dāng)然,其他指標(biāo)也是產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)中不可獲取的數(shù)據(jù),比如留存率的高低可以反映出用戶對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)可程度,同時(shí)留存率也是提高用戶購(gòu)買率和復(fù)購(gòu)率的關(guān)鍵。但通過「明確需求→歸納行為→對(duì)應(yīng)指標(biāo)」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(biāo)上,再?gòu)倪@些關(guān)鍵性指標(biāo)的反饋來剖析哪個(gè)環(huán)節(jié)還有很大的提升空間,哪個(gè)流程出了紕漏等等。指標(biāo)不會(huì)是孤立的,我們還要注意各項(xiàng)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián),保證數(shù)據(jù)收集的有效性,再通過數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析,真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)。

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