編輯導(dǎo)語：數(shù)據(jù)可以驅(qū)動業(yè)務(wù)，同樣的，運營也可以結(jié)合數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)找到新的增長點，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體而言，什么是數(shù)據(jù)化運營？本篇文章里，作者就數(shù)據(jù)化運營的定義、所需知識技能、以及基本流程等方面做了總結(jié)，一起來看一下。

互聯(lián)網(wǎng)下半場，流量紅利早已消耗殆盡，一方面是泡沫散去后投資人投資更加理性，沒那么多錢可以給到互聯(lián)網(wǎng)公司去燒錢拉客戶，另一方面，現(xiàn)在用戶信息過載、產(chǎn)品和服務(wù)同質(zhì)化嚴(yán)重，經(jīng)常是花了錢也得不到客戶，這樣導(dǎo)致企業(yè)獲客成本已經(jīng)非常昂貴。

過去獲取一個新客的成本可能幾毛錢幾塊錢，現(xiàn)在要幾百元，流量洼地幾乎不存在了。于是，大家紛紛把目光投向了大數(shù)據(jù)，希望利用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)，帶來新的增長點，數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)化運營成了近幾年的熱潮。

那么，到底什么是數(shù)據(jù)化運營，該如何進行數(shù)據(jù)化運營呢?

一、數(shù)據(jù)化運營與運營什么關(guān)系？

數(shù)據(jù)化運營：通過數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法，對運營過程中的各個環(huán)節(jié)進行科學(xué)的分析，為數(shù)據(jù)使用者提供專業(yè)、準(zhǔn)確的行業(yè)數(shù)據(jù)解決方案，從而達到優(yōu)化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。

產(chǎn)品和運營是相輔相成無法分割的，舉個通俗的例子，產(chǎn)品誕生就像小孩出生，而運營則是讓孩子茁壯成長，成為有用之才為為家、為國做貢獻的長期過程。而數(shù)據(jù)化運營，則是將數(shù)據(jù)的能力貫穿運營的整個過程。

以AARRR的用戶增長框架為例，數(shù)據(jù)化運營覆蓋：

• 經(jīng)營管理：從拍腦袋定性決策，到一切用數(shù)據(jù)說話的定量決策。
• 渠道運營：如何找到流量規(guī)模大、留存質(zhì)量高、又便宜的獲客渠道，渠道投放策略怎樣實現(xiàn)ROI最大化。
• 活動運營：參與活動的用戶具有什么特征，每個活動的轉(zhuǎn)化效果以及ROI怎樣，是持續(xù)擴大流量還是優(yōu)化調(diào)整策略。
• 產(chǎn)品運營：用戶是否可以流暢地完成操作流程，各個業(yè)務(wù)流程的轉(zhuǎn)化漏斗如何，哪個環(huán)節(jié)流失最多，是否可以通過產(chǎn)品優(yōu)化提升整體轉(zhuǎn)化率。
• 內(nèi)容運營：有些業(yè)務(wù)是商品運營，即哪些內(nèi)容更受用戶喜歡，如何實現(xiàn)人貨的最優(yōu)匹配。
• 用戶運營：用戶分層，不同用戶群體的差異化運營策略。

二、數(shù)據(jù)賦能運營的2個方向

數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)化運營過程中的價值概況主要就是兩個方向，一是通過數(shù)據(jù)進行決策，還有就是把數(shù)據(jù)應(yīng)用到運營或產(chǎn)品流程，提升產(chǎn)品智能化能力。

1. 數(shù)據(jù)決策

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化，把業(yè)務(wù)過程的數(shù)據(jù)進行采集處理，用數(shù)據(jù)呈現(xiàn)業(yè)務(wù)經(jīng)營情況是什么、怎么樣、為什么、如何做的問題。

2. 智能應(yīng)用

又可以分為兩個維度，一是智能營銷運營，二是產(chǎn)品的智能。

智能化運營，典型的案例是基于用戶畫像實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。即通過用戶畫像分析挖掘，對用戶進行差異化、精細化運營。產(chǎn)品智能常見的是個性化推薦、AI應(yīng)用，例如利用機器學(xué)習(xí)算法，實現(xiàn)內(nèi)容的自動化審核。

三、數(shù)據(jù)化運營的基本流程

1. 確定目標(biāo)

數(shù)據(jù)化運營第一步，要搞清楚業(yè)務(wù)的核心目標(biāo)是什么，用戶運營、產(chǎn)品運營不同的運營場景目標(biāo)不同，可以圍繞業(yè)務(wù)的KPI展開。

2. 指標(biāo)體系

業(yè)務(wù)目標(biāo)確定后，基于目標(biāo)進行數(shù)據(jù)指標(biāo)的拆分，構(gòu)建業(yè)務(wù)監(jiān)控或結(jié)果評價的指標(biāo)體系。

3. 數(shù)據(jù)獲取

需要的數(shù)據(jù)從哪里來，對于流量、行為類的數(shù)據(jù)必須要先進行埋點，在數(shù)據(jù)團隊經(jīng)常遇到業(yè)務(wù)產(chǎn)品找數(shù)據(jù)PM要數(shù)據(jù)，到頭來卻發(fā)現(xiàn)都沒有埋點。

4. 數(shù)據(jù)分析

利用數(shù)據(jù)分析方法、數(shù)據(jù)可視化等方法對采集到的數(shù)據(jù)進行處理，形成分析報告。

5. 策略建議

基于分析結(jié)果，發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題或?qū)ふ覞撛谠鲩L點，支撐業(yè)務(wù)決策、驅(qū)動產(chǎn)品流程改進優(yōu)化。

6. 評估優(yōu)化

分析結(jié)論或策略建議在產(chǎn)品或運營端實施后，通過AB測試對比、效果分析，持續(xù)優(yōu)化迭代。

四、數(shù)據(jù)化運營需要掌握的知識體系

1. 數(shù)據(jù)埋點

數(shù)據(jù)埋點是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的根基，想要做好數(shù)據(jù)化運營，需要清楚埋點的流程、埋點方案選擇、數(shù)據(jù)驗證方法?？梢圆榭矗骸?a href="http://theventurebank.com/data-analysis/5153200.html" target="_blank" rel="noopener">用戶行為數(shù)據(jù)采集：常見埋點方案優(yōu)劣勢對比及選型建議》。

2. 指標(biāo)體系建設(shè)

好的指標(biāo)體系可以直觀地反應(yīng)當(dāng)前業(yè)務(wù)經(jīng)營狀況的好壞，并且可以給出可以指導(dǎo)行動的決策建議。數(shù)據(jù)化運營需要掌握指標(biāo)體系的構(gòu)建及管理方法。例如，通過OSM與UJM模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)化運營指標(biāo)體系。

3. 數(shù)據(jù)分析方法

除了專業(yè)的數(shù)據(jù)分析崗位外，現(xiàn)在幾乎各個崗位都要求具備一定的數(shù)據(jù)分析技能，產(chǎn)品經(jīng)理掌握分析方法可以更好的做產(chǎn)品決策，運營具備分析能力，可以更高效的運營。目前市面上數(shù)據(jù)分析的課程非常多。

4. 用戶行為分析

過去數(shù)據(jù)分析以宏觀的數(shù)據(jù)指標(biāo)為主，例如流量、訂單、營收等。隨著用戶增長理論的發(fā)展，對個體行為的洞察分析成了新的方向。通過對用戶點擊事件、漏斗轉(zhuǎn)化、行為路徑、留存分析以及魔法數(shù)字分析，找出產(chǎn)品流程上的問題和改進點，從而提升用戶轉(zhuǎn)化，促進用戶增長。

5. 數(shù)據(jù)可視化

運營數(shù)據(jù)分析報告、數(shù)據(jù)分析平臺都需要以更直觀的方式將分析結(jié)果或決策建議輸出，指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。因此，需要了解數(shù)據(jù)可視化圖表的應(yīng)用原則、可視化產(chǎn)品設(shè)計理念，以及常用的可視化工具，如Echart、百度圖說，可以查看《數(shù)據(jù)可視化怎樣才有靈魂》。

6. 用戶畫像標(biāo)簽體系與精細化運營

精細化運營離不開用戶的分層運營，對用戶進行更細粒度的分群，需要掌握用戶畫像理論、用戶畫像標(biāo)簽體系建設(shè)方法，將業(yè)務(wù)運營場景抽象成用戶標(biāo)簽，利用CDP/DMP平臺實現(xiàn)更高效的運營流程?？梢圆榭础?a href="http://theventurebank.com/operate/5131997.html" target="_blank" rel="noopener">CDP、DMP、CRM都是什么，你分得清楚嗎？》、《數(shù)據(jù)中臺：從0-1，數(shù)據(jù)服務(wù)平臺（DMP）實踐》。

7. 算法挖掘應(yīng)用

基于運營經(jīng)驗的規(guī)則運營需要和算法能力相結(jié)合，才能發(fā)揮更大的價值，例如人與商品的精準(zhǔn)推薦實現(xiàn)千人千面的個性化產(chǎn)品體驗，或者將業(yè)務(wù)規(guī)則抽象成算法特征，利用AI能力預(yù)測用戶行為意向?？梢圆榭矗骸?a href="http://theventurebank.com/operate/5151926.html" target="_blank" rel="noopener">數(shù)據(jù)化運營：算法模型可以取代業(yè)務(wù)經(jīng)驗嗎？》。

五、總結(jié)

這篇文章主要是想讓你對數(shù)據(jù)化運營有個宏觀的認知。了解數(shù)據(jù)化運營的流程，以及工作過程涉及的知識及技能，可以更有針對性地準(zhǔn)備。數(shù)據(jù)化運營是不斷實踐和積累的過程，后續(xù)也會針對各個方向的知識進行單獨篇幅的介紹。

#專欄作家#

數(shù)據(jù)干飯人，微信號公眾號：數(shù)據(jù)干飯人，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。專注數(shù)據(jù)中臺產(chǎn)品領(lǐng)域，覆蓋開發(fā)套件，數(shù)據(jù)資產(chǎn)與數(shù)據(jù)治理，BI與數(shù)據(jù)可視化，精準(zhǔn)營銷平臺等數(shù)據(jù)產(chǎn)品。擅長大數(shù)據(jù)解決方案規(guī)劃與產(chǎn)品方案設(shè)計。

本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議