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盡管數(shù)據(jù)是一個(gè)很具象的概念，我們對(duì)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的概念卻不是那么明確。拿我運(yùn)營(yíng)的這個(gè)公眾號(hào)為例，是不是看看微信數(shù)據(jù)后臺(tái)的圖，關(guān)注下每篇文章的閱讀數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)就是數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)了呢?做到這一步，頂多算是個(gè)數(shù)據(jù)分析。我們說(shuō)，數(shù)據(jù)分析的目的在于通過(guò)數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)我們的下一步運(yùn)營(yíng)手段。如果只是關(guān)注數(shù)據(jù)，輸出分析報(bào)告，卻沒有進(jìn)一步的操作，那先前的分析也只是浪費(fèi)精力的徒勞?？梢哉f(shuō)，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的崗位職責(zé)關(guān)鍵詞不外乎指標(biāo)體系的建立、分析報(bào)告的形成以及實(shí)際業(yè)務(wù)的應(yīng)用。我們可以將數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)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(bào)表;

 

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

 

由于數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)對(duì)整體運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的指導(dǎo)性影響，大部分運(yùn)營(yíng)在做有關(guān)數(shù)據(jù)的工作時(shí)也可以按照這三個(gè)層次來(lái)展開。而相對(duì)于數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘師來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)弱化了對(duì)編程統(tǒng)計(jì)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(yùn)營(yíng)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(yùn)營(yíng)需要和產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)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(lái)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析更有針對(duì)性，更加高效?？梢哉f(shuō)，數(shù)據(jù)規(guī)劃是整個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)體系的基礎(chǔ)，它從指標(biāo)和維度兩個(gè)方面描繪出我們跑出來(lái)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(huì)是卓有成效的數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)區(qū)別于PPT演示、Excel報(bào)表華麗呈現(xiàn)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

 

一、指標(biāo)體系

 

我們用各項(xiàng)指標(biāo)來(lái)衡量具體的運(yùn)營(yíng)效果，比如UV、DAU、ROI等等。搭建指標(biāo)體系的過(guò)程就是為自家產(chǎn)品和服務(wù)選取關(guān)鍵性指標(biāo)的過(guò)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(duì)應(yīng)指標(biāo)。

 

以電商網(wǎng)站為例，選擇關(guān)鍵性指標(biāo)的過(guò)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(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)提高銷售金額。

 

2、歸納行為

 

用戶購(gòu)買是一連串關(guān)鍵行為的結(jié)果，包括訪問(wèn)網(wǎng)站、瀏覽商品、注冊(cè)賬號(hào)

 

加入購(gòu)物車、結(jié)算、支付等。

 

3、對(duì)應(yīng)指標(biāo)

 

銷售金額=訪問(wèn)流量×下單轉(zhuǎn)化率×支付轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)。

 

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(xiàng)關(guān)鍵行為。對(duì)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(shí)，整個(gè)銷售金額的指標(biāo)體系包括了訪問(wèn)流量、下單轉(zhuǎn)化率、支付轉(zhuǎn)化率和客單價(jià)四個(gè)可操作的指標(biāo)。這樣一來(lái)，我們對(duì)指標(biāo)的監(jiān)控就能更有針對(duì)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(huì)對(duì)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(guó)家

 

設(shè)備屬性：平臺(tái)、設(shè)備品牌、設(shè)備型號(hào)、屏幕大小、瀏覽器類型、屏幕方向

 

流量屬性：訪問(wèn)來(lái)源、廣告來(lái)源、廣告內(nèi)容、搜索詞、頁(yè)面來(lái)源

 

行為屬性：活躍度、是否注冊(cè)、是否下單

 

還是以電商網(wǎng)站為例，我們需要監(jiān)測(cè)不同訪問(wèn)用戶的訪問(wèn)來(lái)源(廣告還是自然流量)、平臺(tái)(PC還是移動(dòng)端)、活躍度(瀏覽購(gòu)買頻次)等等。我們?cè)跀?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)中可能會(huì)犯的通?。宏P(guān)聯(lián)指標(biāo)過(guò)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(yùn)營(yíng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的各個(gè)方面，但就產(chǎn)品的核心業(yè)務(wù)邏輯來(lái)說(shuō)，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(gòu)買閱讀時(shí)長(zhǎng)。因此，該產(chǎn)品的盈利點(diǎn)就在于用戶發(fā)生購(gòu)買閱讀時(shí)長(zhǎng)的一系列行為，包括訪問(wèn)APP、登錄/注冊(cè)、購(gòu)買、支付。其對(duì)應(yīng)的指標(biāo)即：銷售收入=用戶流量×支付轉(zhuǎn)化率×客單價(jià)。

 

通過(guò)明確需求→歸納行為→對(duì)應(yīng)指標(biāo)這樣的操作，我們的注意力能更加聚焦到影響實(shí)際業(yè)務(wù)的關(guān)鍵性指標(biāo)上，再?gòu)倪@些關(guān)鍵性指標(biāo)的反饋來(lái)剖析哪個(gè)環(huán)節(jié)還有很大的提升空間，哪個(gè)流程出了紕漏等等。此外，我們還要注意各項(xiàng)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(guò)數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)。