数据运营手册

什么是数据运营？数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长，最后总结就是数据我们要做好数据规划、数据采集、数据分析，欢迎交流。

数据运营手册

• 1.概念
  • 什么是数据运营？
    • 广义：数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长
    • 与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策
    • 属于一种技能，通过数据分析发现解决问题，提升效率促进增长
    • 运用在运营的整个生命周期中
• 2.工作
  • 数据运营的具体工作是做什么？
    • 分析了100篇数据运用招聘JD（职位描述），制作了词云
• 3.方法
  • 互联网产品运营常用的10个数据分析方法
    • （1）来源管理：对于投放的目标链接加上监测参数，实现对网页访问来源，APP下载渠道的监测。主流解决方案是UTM机制。
      • 5个常用参数
    • （2）趋势分析：通过对业务指标的监测研究用户行为规律，寻找增长点
      • 通过数据监测和趋势预测，思考为什么这样，及时发现定位问题
    • （3）维度拆解：对应上面提到的多个维度，拆解指标定位问题
      • 如常见流量指标，可从广告来源、地区、操作系统等维度出发，观察那一类用户比重更多，价值更大
    • （4）转化漏斗：以可视化的方式将转化路径每一步展示出来，运营需要重点关注流失最大的环节，是优化工作ROI最高的地方。
      • 漏斗分析注册转化率
    • （5）留存分析：首次访问后回访，探索用户、产品与回访之间的关联程度
      • 分析不同用户群组的留存差异，使用过不同功能用户的留存差异寻找用户增长点
    • （6）魔法数字
      • 留存分析的延展，与产品的核心功能息息相关，已得到硅谷企业的广泛重视。
    • （7）用户分群：维度和指标的组合条件是目前常用的筛选方法
      • 如，上海电商举行iPhone手机配件促销，将“上海+两次购买+iPhone图用户”
    • （8）用户细查：观察用户行为轨迹，探索用户与产品的交互过程，从中发现问题激发灵感
    • （9）热力图：用高亮颜色展示用户访问偏好。优化网站或页面布局，提高转化率
    • （10）测试：假设检验
• 4.指标
  • 如何选择正确的数据指标？
    • 北极星指标：OMTM，one the metric that matters。唯一重要指标。一旦确立，指引全公司上下向同一个方向迈进。很关键，可以大幅度提升行动力。选择不正确可能导致错误估计形势
    • 衡量北极星指标的6个标准
      • （1）产品的核心价值是什么？这个指标可以让你知道用户体验到了这个价值吗？
      • （2）这个指标能够反映用户的活跃程度吗？
      • （3）如果这个指标变好了，是不是说明整个公司在向好的方向发展？
      • （4）是不是容易被你的团队理解交流？
      • （5）这是一个先导指标，还是一个滞后指标？
      • （6）是不是一个可操作指标？
• 5.运营
  • 用数据分析做运营增长，需要做好四个方面
    • （1）流量运营：多维度分析，优化渠道。解决用户从哪里来的问题
      • 多维度判断流量
    • （2）用户运营：精细化运营，提高留存。
      • 根据不同群体特征，i进行精细化运营促进回访
      • 提高留存
    • （3）产品运营：用数据分析和监控功能
      • 监测异常指标，发现用户对你产品的“怒点”
      • 用新功能留存曲线检验新功能的效果
    • （4）内容运营：精准分析每一篇文章的效果
      • 做内容运营之前先明白你的内容是作为一个产品，还是产品的辅助功能。分析用户感兴趣的内容，内容阅读和传播的比例等
• 总结：
  • 1.数据规划：目的是搞清“要什么”。收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系
    • （1）指标体系：比如UV/DAU/销售金额。来自具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件中对应指标
    • （2）维度体系：对指标进行细分的属性，记录对指标可能产生影响的维度
  • 2.数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表
    • （一）数据采集
      • （1）埋点：在网页、APP中手工添加代码收集。这种方法工程量大，周期长，是痛点。
      • （2）可视化埋点：用可视化交互的当时，提高了效率。
        • 上述两个数据运营起收集业务部门数据需求，撰写需求文档，向工程部门提交需求
      • （3）无埋点：先定义再收集。成本低速度快，是新宠儿。
    • （二）数据报表
      • 日报周报等，数据运营让这部分工作尽量自动化。
      • 搭建数据看板（dashboard）是另一项工作，常常与BI系统连载一起数据数据可视化的部分。大企业常用自己方式搭建数据平台，中小企业借助第三方数据工具。
  • 3.数据分析：通过数据挖掘，数据模型等方式，深入分析业务数据，提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。
    • 常见运营数据分析方法
    • 相对数据分析师，数据运营岗位弱化了对变成的要求，强调在现有工具集成商灵活运用分析方法，一定要及时发现、定位问题，并提出可行的解决方案。