一、數(shù)據(jù)的價值

1、數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)運營

從電商平臺的「猜你喜歡」到音樂平臺的「心動模式」，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到了我們生活的每一個場景。不論是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，還是零售業(yè)、制造業(yè)等，各行各業(yè)都在依托互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)）實現(xiàn)企業(yè)價值。

企業(yè)中數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到應用依次要經(jīng)過數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)倉庫層、數(shù)據(jù)建模層，最后到數(shù)據(jù)應用層，經(jīng)過層層加工逐漸支持到上游的應用環(huán)節(jié)。

數(shù)據(jù)應用層是數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的出口，通過數(shù)據(jù)挖掘、用戶畫像建模、推薦算法的制定，可實現(xiàn)千人千面的個性化內(nèi)容推薦?！競€性化」內(nèi)涵是內(nèi)容與用戶的高度匹配，以達到提升體驗、提升高黏性、促進銷售轉(zhuǎn)化的目的。

2、數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品運營

數(shù)據(jù)分析對業(yè)務發(fā)展、產(chǎn)品優(yōu)化、精細化運營也起到了關(guān)鍵支持。

數(shù)據(jù)驅(qū)動產(chǎn)品、數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的關(guān)鍵在于「可以通過數(shù)據(jù)分析提出產(chǎn)品優(yōu)化思路，提出運營提升的舉措，快速上線驗證效果，重新優(yōu)化，進入新的增長循環(huán)」。

數(shù)據(jù)運營的關(guān)鍵應用場景有：

評估產(chǎn)品改版（新功能）效果

發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品改進關(guān)鍵點

構(gòu)建用戶畫像，以便開展精細化運營

優(yōu)化用戶體驗

發(fā)現(xiàn)業(yè)務運營中存在的問題

運營效果分析、ROI分析

數(shù)據(jù)總結(jié)與向上匯報

......

二、如何用數(shù)據(jù)驅(qū)動運營

1、數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的內(nèi)涵

數(shù)據(jù)驅(qū)動運營是一個很寬泛的概念，但拆分下來，數(shù)據(jù)驅(qū)動運營有三個內(nèi)涵：

產(chǎn)品運營人員要具備數(shù)據(jù)意識，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題

產(chǎn)品運營人員可以通過數(shù)據(jù)管理本職工作，用數(shù)據(jù)解決問題

讓數(shù)據(jù)說話，提高各部門的溝通效率

2、數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的工作流程

1）定義數(shù)據(jù)分析目標

明確目標，意味著運營人員（或數(shù)據(jù)分析師）要站在數(shù)據(jù)結(jié)果輸出對象的角度去思考。對于管理層來說，往往會關(guān)注以下幾個結(jié)果：

重大決策最終反應在了哪些指標上

這些指標有什么關(guān)聯(lián)

業(yè)務全局有什么變化趨勢

與過去相比，哪些進步了，哪些退步了

數(shù)據(jù)暴露出了什么問題，需要做什么調(diào)整

產(chǎn)品運營人員則更關(guān)注細節(jié)。整體來看，運營數(shù)據(jù)分析的目標主要有三類——即「解決是什么、為什么、做什么」的問題，具體的數(shù)據(jù)分析目標還要結(jié)合實際工作來定義：

是什么：如運營舉措的效果如何？產(chǎn)品優(yōu)化的效果如何？用戶使用情況是怎樣的？用戶的體驗反饋如何？

為什么：如轉(zhuǎn)化率為什么提升/降低？用戶為什么會產(chǎn)生意料之外的行為？運營舉措和產(chǎn)品優(yōu)化為什么有效/沒有效果？

做什么：如運營策略該如何調(diào)整？產(chǎn)品該怎么優(yōu)化？業(yè)務戰(zhàn)略該怎么調(diào)整？

2）數(shù)據(jù)指標拆解

在確定了分析目標后，就需要進行數(shù)據(jù)指標拆解。明確要分析哪些具體的數(shù)據(jù)指標，為了避免遺漏關(guān)鍵細節(jié)，可以先對業(yè)務（或某一個活動、使用場景）流程做梳理，得出每一個節(jié)點的數(shù)據(jù)指標項，根據(jù)分析目標需要，保留關(guān)鍵項，剔除多余項。

3）數(shù)據(jù)采集

定義數(shù)據(jù)源：在分析數(shù)據(jù)之前，要對數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)計口徑、統(tǒng)計周期加以定義，以便提交「數(shù)據(jù)提取」需求。

數(shù)據(jù)的獲取途徑：數(shù)據(jù)來源包括埋點數(shù)據(jù)、運營平臺、業(yè)務平臺、第三方平臺、回訪調(diào)研等。運營人員要對不同數(shù)據(jù)源的真實性、準確性做把關(guān)。

4）數(shù)據(jù)可視化

使用圖表工具，將數(shù)據(jù)可視化，更容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢、極值、聯(lián)系。不同圖表類型適用于不同的分析場景。

散點圖：用于描述數(shù)據(jù)之間的規(guī)律

折線圖：描述數(shù)據(jù)隨著時間變化的趨勢

面積圖：折線圖的延伸，更注重數(shù)據(jù)和時間趨勢的變化關(guān)系

柱形圖：類別之間的關(guān)系

餅狀圖：數(shù)據(jù)之間的占比

漏斗圖：轉(zhuǎn)化率分析、占比分析

雷達圖：個體數(shù)據(jù)的屬性和可視化，常用于用戶畫像、CRM

樹形圖：適合數(shù)據(jù)量大、類別多的情況，比如各類電商的SKU

?；鶊D：解釋數(shù)據(jù)復雜變化的趨勢，一對多或者多對一

熱力圖：屬性和維度的規(guī)律組合，有點像折線圖

關(guān)系圖：不同種類的關(guān)系，常用于社交媒體

箱線圖：統(tǒng)計學圖表，用于研究和觀察數(shù)據(jù)分布，對比數(shù)據(jù)分布等

標靶圖：用于業(yè)務銷售完成情況等

詞云圖：文本分析利器

地理圖：數(shù)據(jù)和空間的關(guān)系

5）數(shù)據(jù)分析

解決問題是數(shù)據(jù)分析的最終落腳點。這一環(huán)節(jié)的目標是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征、規(guī)律、數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)，通過對數(shù)據(jù)的洞察解決實際問題。

6）輸出數(shù)據(jù)分析結(jié)論

數(shù)據(jù)分析的結(jié)果可以根據(jù)需要以Word或PPT的形式呈現(xiàn)。

報告應采取總分總的格式：

總述：闡述數(shù)據(jù)分析的背景、目的、目標、分析思路、目錄、關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)。

分述：對業(yè)務按多維度細分分析，用數(shù)據(jù)圖表與相應結(jié)論闡述觀點。

總結(jié)：提出結(jié)論與優(yōu)化建議、行動計劃、對業(yè)務發(fā)展做預測，提出策略與結(jié)論、附錄。

根據(jù)實際工作需要，「報告」不一定是必須的，數(shù)據(jù)分析的結(jié)果是為了下一步的行動計劃作支撐。

7）測試驗證

根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)論，按照計劃開展優(yōu)化測試，對測試效果展開分析，以此開啟新的數(shù)據(jù)分析進程，形成數(shù)據(jù)分析工作的閉環(huán)。

三、數(shù)據(jù)分析的基本指標

1、基礎數(shù)據(jù)指標

基礎數(shù)據(jù)指標參考了增長黑客理論中的AARRR模型，針對用戶從新增到流失的多個環(huán)節(jié)，來定義相應指標。

新增：日/周/月新增。這里有兩個維度，增量與增速。新增用戶增速是產(chǎn)品增長的基礎

傳播：病毒系數(shù)、傳播周期。平均每位老用戶會帶來幾位新用戶？大于 1 的時候，產(chǎn)品才可能出現(xiàn)爆發(fā)式的指數(shù)增長。老用戶一般在注冊（新增）后多長時間帶來新用戶？傳播周期越短，增長速度越快。

活躍：活躍用戶數(shù)DAU/MAU。只有活躍用戶才能為產(chǎn)品帶來價值。

留存：留存率：次日、周、月。使用產(chǎn)品的時間越久（活的長久），對產(chǎn)品的潛在價值越大留存的計算業(yè)內(nèi)有多種方式，但大多數(shù)采用了下方的計算公式

u 次日留存率=（當天新增的用戶中，第2天還登錄的用戶數(shù)）/第一天新增用戶總數(shù)；

u 七日留存率=（第一天新增的用戶中，在往后的第7天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)；

u 月留存率=（第一天新增的用戶中，在往后30天還有登錄的用戶數(shù)）/第一天新增總用戶數(shù)

流失：流失率。

一段時間內(nèi)流失的用戶，占這段時間活躍用戶數(shù)的比例。只有當產(chǎn)品新用戶增長的速度大于老用戶流失的速度時，產(chǎn)品的活躍用戶數(shù)才會是正增長。

2、用戶行為數(shù)據(jù)指標

另一個維度，立足于用戶行為，可以根據(jù)提升黏性、提升參與度、提升轉(zhuǎn)化這三個目標定義具體的數(shù)據(jù)指標。

黏性指標：留存率、周活天留存率反應產(chǎn)品是否滿足用戶需要。周活天反應用戶忠誠度。

參與度指標：活躍度、停留時長、訪問頁面數(shù)量

轉(zhuǎn)化指標：用戶從上一環(huán)節(jié)到下一環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率

這兩種指標體系都具有參考價值，可以根據(jù)自身實際情況適當組合。