大数据产品运营知识体系

大数据产品运营知识体系，涵盖数据运营、用户运营、活动运营、内容运营、产品运营等知识体系，并对各类主流分析模型方法进行介绍！

大数据产品运营知识体系

运营监测

活性

日均活跃用户数

新增用户留存率

沉默用户数占比

月离网用户数

户均在网时长

价值

arpu

高价值用户占比

高价值用户收入占比

规模

新增用户数

通信用户数

质量

通信用户占比

高价值用户占比

活跃用户占比

用户标签

事实标签

模型标签

预测标签

运营体系

用户运营

用户成长系统

一定范围内，按照一定秩序组合而成的体系

用户等级系统

积分

会员

会员系统

与用户行为绑定

不予用户行为绑定

积分系统

分层模型

金字塔模型

划分不同层级

对不同层级实施不同的策略

用户分类

有价值用户

优质用户

VIP用户

问题用户

一般用户

新用户

潜水用户

潜力用户

潜在用户

普通用户

重要性

把运营工作的80%时间应用到顶端的20%的用户

帮助了解最有价值用户的需求

帮助完善对不同层级用户的产品综合能力

验证当前产品体系的构架和功能设计是否合理

指数模型

适用于用户价值指标比较多的情况（大于4的情况）

案例：今日头条

常见的分类模型

生命周期模型

引入

成长

成熟

沉默

流失

波士顿矩阵模型（四象限模型）（时间管理模型）

紧急重要

明星

销售增长率和市场占有率双高的产品群

目标：拉新、促交易、获取收入

不紧急重要

金牛

销售增长率低、市场占有率高的产品群

目标：提高活跃度、提高留存率

紧急不重要

问题

销售增长率高、市场占有率低的产品群

阶段性增长，具有一定周期性：提高留存率、促进交易

持续性增长，周期不明的产品：获取用户、促进进一步传播

提升市场占有率

不紧急不重要

瘦狗

销售增长率和市场占有率双低的产品群

目标：提高留存率、持续导入

提升销售增长率

七大要素

目标用户

运营目标

运营策略

运营载体

运营资源和成本

数据收集

效果评估

RFM模型

低高低

培养，应用于传播端，老带新

低低高

重点培养忠诚度，加强复购

高低高

重点投入资源唤醒

高低低

可放弃

客户生命周期价值模型（CLV）

CLV=P/r（针对群体，P指客户的黏度贡献，r指的是年度流失率）

低投高利

最具获利能力客户

高投高利

可获利客户

低投低利

可获利客户

高投低利

最不获利客户

顾客社交活跃度模型

T，统计在T天内的社交行为

t，行为日期距统计期的t天

顾客影响力模型

转发后直接浏览的人数×转发后的再转发人数，然后开根号

用户品牌中具有影响力的人

活动运营

活动四个阶段

准备

信息收集不充分

策划

方案预审不顺畅

执行

广告投放不精准

复盘

效果评估不周全

活动运营缺乏统一的IT化支持与数据化管理

如何用数据驱动活动运营

数据驱动活动策划与设计

目标确定

用数据做目标量化、测算与分解

确定活动主题

结合多方面做数据分析

目标用户选择与分析

数据分析给出理由

用数据测算规模

用数据洞察用户

活动内容与规则设计

用AB测试决定采取策略

基于用户偏好选择投放渠道

基于用户画像做规则设计

急用用户历史行为分析预测活动效果

基于效果预测成本

开展精准化营销投放

时间定向

地域定向

频次定向

设备定向

兴趣定向

活动效果评估

响应

裂变

价值

成本

内容运营

作用

满足用户内容消费需求

传递产品定位和调性

分类

文案型内容运营

产品型内容运营

资源型内容运营

内容消费需求

阅读资讯

学习知识

消费决策

消耗时间

内容采集

横向采集

纵向采集

内容推荐

基于内容的推荐

会把视野缩窄

优秀的运营者，不仅指导他要什么，还要替他做决定

基于用户的推荐

数据运营

模型

目标客户的特征分析

目的：找准目标客户，才能做好精细化运营

业务场景1：试运营前的虚拟特征探索（大胆假设，小心求证）

业务场景2：试运营后的真实数据探索

运营群体活跃度定义

用户路径分析

交叉销售模型

两个运营方向

延缓客户流失

提高客户消费

四中思路

购物篮分析

对重要商品建立预测响应模型

让重要商品两两组合

决策树

建模技术包括

关联分析

序列分析（再关联分析基础上增加先后顺序）

预测（响应、分类）模型：逻辑回归，决策树

信息质量模型

场景包括

商品Offer优化

网店质量优化

违禁信息的过滤优化

论坛发帖质量优化

策略

专家打分

模型拟合

用户分层模型

根据业务经验，定义不同层级的含义，根据实际经验及数据划分不同层级间的阈值

模型：RFM

卖家（买家）交易模型

主要分析类型

自动匹配

预测买家感兴趣的商品

交易漏斗分析

找出交易环节的流失漏斗，提升交易

买家细分

更好的满足买家的需求

优化交易路径设计

提升买家消费行为

信用风险模型

欺诈预警

纠纷预警

高位用户判断

产品运营工具

数据指标

用户获取

渠道到达量

渠道转化率

CPM：每千人成本

CPC：每用户点击成本

CPA：每行为成本

渠道ROI

日新增用户数

获客成本

虚假用户数

用户活跃

日/月活跃用户

PV、UV

用户会话次数

用户访问时长

功能使用率

用户留存

留存率

用户流失率

退出率

用户上瘾模型

最终目的：让用户养成使用产品的习惯，构建用户“习惯区间”，就如同我们无目的性打开卫星，就是习惯促使的。

触发

外部触发

付费型触发

瓜子二手车，没有中间商赚差价

回馈型触发

得到，通过正面媒体报道及热门网络短片

人际型触发

拼多多，“社交+电商”模式

争取新用户

自主型触发（老用户形成习惯）

淘宝

内部触发（特定情绪）

行动

充分的动机

完成这一行动的能力

促使人们付诸行动的触发

多变的报酬

精神报酬

物质报酬

投入

宜家效应

用户画像系统

用户画像，就是用户信息标签化

用户画像的意义

战略分析

业务经营分析

收入分析

竞争分析

用户维护

完善产品运营，提升用户体验

业务运营监控

异动智能分析

金字塔体系

用户路径分析

数据体系

用户体验优化

产品体验分析

口碑监测

用户体验研究

对外服务，提升盈利

精细化营销

个性化推荐

用户生命周期管理

活动效果提升

提取和分析工具

数据服务

数据分析产品化

分析结果可视化

用户画像流程

整体流程

分析结果试试化

目标分析

目标分析的结果

画像的目标，也就是画像的效果评估标准

可用于画像的数据

标签体系构建

画像构建

主要技术：机器学习、统计学、大数据存储、大数据实时计算、NLP、信息检索；

标签体系

主流标签体系都是层次化的

各大类常见底层标签

人口标签

性别

年龄

地域

教育水平

出生日期

职业

兴趣特征

使用App

互动内容

品牌偏好

产品偏好

社会特征

婚姻特征

家庭情况

社交/信息渠道偏好

消费特征

收入状况

购买力水平

最后购买时间

购买频次

各类标签的优先级

原始数据

用户基本信息

行为数据

消费数据

交易数据

事实标签

使用次数

历史趋势

活跃天数

购买次数

模型标签

人口属性

行业兴趣

购物兴趣

地理位置

产品偏好

活跃度

高级标签

人群属性

潜在流失

消费能力

构建用户画像

人口属性

年龄

性别

学历

人生阶段

收入水平

消费水平

所属行业

兴趣属性

用户对每个词的兴趣计算公式

次数衰减的公式

时间衰减的公式

地理属性

常驻地画像

GPS画像

用户画像评估和使用

效果评估

指标

准确率

覆盖率

时效性

ABTest

用户激励体系

常见的激励体系

积分体系

成长体系

荣誉（勋章）体系

财富体系

账户余额

财务积分

社交体系

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激励体系的底层逻辑

用户价值to平台

主次流程营收价值

购买课程：定制学、流量阅读、其他付费课程

广告营收价值/平台流量价值/活动流量价值

新增

邀请好友

活跃

打卡

参与活动

参与课程

留存

打卡

登录

平台（信息）质量价值

分享

圈子UGC

评论、点赞、跟帖

平台价值to用户

产品核心价值

英语课程

附加价值

增值服务价值

水平测试

其他物质价值

返现

优惠

其他物质激励

社交价值/自我表达价值

可转发的图文

大数据产品特征、服务与生态

基本要素

数据

人

数据流的自动化搭建

重视线下和线上评估的设计

选择适合的算法

明确方向和目标

人工干预

建立平衡的数据资产生态

P-政策/法律

数据确权

数据定价

应用维度

场景性

时效性

稀缺性

多维性

成本维度

存储

加工

运维

质量维度

准确性

真实性

完整性

风险维度

合规性

地域性

安全性

建立数据确权机制与定价指导意见

E-经济

数据平台交易模式

数据银行模式

数据信托模式

数据中介模式

探索数据资产商业模式

S-社会

个人数据使用容忍度方面

数据价值的反歧视方面

数据应用的普惠方面

避免数据歧视，实现数据普惠

T-技术

数据安全共享

基于区块链的数据索引

索引

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数据确权与定价

确权

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数据资产生态

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数据生产者

数据要素市场

数据中介

搭建数据资产管理和应用的技术体系

大数据产业的三个层次

基础支撑

方法和工具

云计算资源管理平台

网络、存储和计算等硬件设施

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数据采集和预处理服务

数据分析和可视化服务

数据安全和治理服务

数据交易服务

融合应用

政府大数据

工业大数据

健康医疗大数据

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