「數(shù)據(jù)」向來是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的命脈。隨著運營的精細(xì)化，「數(shù)據(jù)運營」成為運營崗位的一個分支，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)運營」則是運營的一項通用技能。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，是每一個用戶運營、活動運營、內(nèi)容運營或是其他運營崗位從業(yè)者實現(xiàn)自我提升的不二之選。

盡管「數(shù)據(jù)」是一個很具象的概念，我們對「數(shù)據(jù)運營」的概念卻不是那么明確。拿我運營的這個公眾號為例，是不是看看微信數(shù)據(jù)后臺的圖，關(guān)注下每篇文章的閱讀數(shù)、點贊數(shù)、評論數(shù)就是數(shù)據(jù)運營了呢?

做到這一步，頂多算是個數(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)我們的下一步運營手段。如果只是關(guān)注數(shù)據(jù)，輸出分析報告，卻沒有進(jìn)一步的操作，那先前的分析也只是浪費精力的徒勞。

知己知彼，我們首先來看看招聘部門對數(shù)據(jù)運營的崗位描述是怎樣的：

某公司數(shù)據(jù)運營崗位描述

梳理了上圖中的信息量，可以說，數(shù)據(jù)運營的崗位職責(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、分析報告的形成以及實際業(yè)務(wù)的應(yīng)用。再來看看同一崗位的要求——

某公司數(shù)據(jù)運營崗位要求

在崗位要求中，1、2兩條對工作年限、職業(yè)技能的要求屬于硬實力，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人軟實力，難以測量卻又是數(shù)據(jù)運營所必須具備的專業(yè)素質(zhì)。

根據(jù)數(shù)據(jù)運營的崗位描述，我們可以將數(shù)據(jù)運營的具體職責(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)報表;

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

由于數(shù)據(jù)運營對整體運營業(yè)務(wù)的指導(dǎo)性影響，大部分運營在做有關(guān)數(shù)據(jù)的工作時也可以按照這三個層次來展開。而相對于數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘師來說，數(shù)據(jù)運營弱化了對編程統(tǒng)計的要求，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)運營的首要核心，是關(guān)鍵數(shù)據(jù)指標(biāo)體系的搭建，數(shù)據(jù)運營需要和產(chǎn)品、運營、市場等業(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)分析更有針對性，更加高效。

可以說，數(shù)據(jù)規(guī)劃是整個數(shù)據(jù)運營體系的基礎(chǔ)，它從指標(biāo)和維度兩個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，將會是卓有成效的數(shù)據(jù)運營區(qū)別于ppT演示、Excel報表華麗呈現(xiàn)的核心競爭力。

一、指標(biāo)體系

我們用各項指標(biāo)來衡量具體的運營效果，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)鍵行為對應(yīng)指標(biāo)。

以電商網(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、注冊賬號、加入購物車、結(jié)算、支付等。

3、對應(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。

在歸納行為這一步我們可以借助漏斗模型，分解用戶的各項關(guān)鍵行為。對電商網(wǎng)站而言，銷售金額即是網(wǎng)站的第一重要指標(biāo);同時，整個銷售金額的指標(biāo)體系包括了訪問流量、下單轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率和客單價四個可操作的指標(biāo)。這樣一來，我們對指標(biāo)的監(jiān)控就能更有針對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：記錄那些可能會對指標(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)、國家

設(shè)備屬性

平臺、設(shè)備品牌、設(shè)備型號、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、頁面來源

行為屬性

活躍度、是否注冊、是否下單

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

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

現(xiàn)在看來，這也是我們在數(shù)據(jù)運營中可能會犯的通?。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)基本覆蓋了用戶運營、內(nèi)容運營、產(chǎn)品運營的各個方面，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)易蝸牛讀書購買閱讀時長。

網(wǎng)易蝸牛讀書-產(chǎn)品業(yè)務(wù)邏輯

因此，該產(chǎn)品的盈利點就在于用戶發(fā)生購買閱讀時長的一系列行為，包括訪問App、登錄/注冊、購買、支付。其對應(yīng)的指標(biāo)即：銷售收入=用戶流量×支付轉(zhuǎn)化率×客單價。

當(dāng)然，其他指標(biāo)也是產(chǎn)品運營中不可獲取的數(shù)據(jù)，比如留存率的高低可以反映出用戶對產(chǎn)品的認(rèn)可程度，同時留存率也是提高用戶購買率和復(fù)購率的關(guān)鍵。但通過「明確需求→歸納行為→對應(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際業(yè)務(wù)的關(guān)鍵性指標(biāo)上，再從這些關(guān)鍵性指標(biāo)的反饋來剖析哪個環(huán)節(jié)還有很大的提升空間，哪個流程出了紕漏等等。指標(biāo)不會是孤立的，我們還要注意各項指標(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，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動運營。