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CHAPTER 06（第1页）

第6章

数据运营很重要

6.1数据运营的主要工作

数据运营，在众多运营工作中显得比较特殊，其他运营工作更多的是与前端的产品和用户打交道，而数据运营更多的是与后端数字打交道。

通过对各种产品数据和用户数据的分析，找到数据中存在的问题，并提供解决方案，指导产品的发展方向。

数据运营，在移动互联网的各个环节都有着至关重要的作用。

6.1.1数据运营的目的和意义

在日常的产品工作和运营工作中，会经常通过“看数据”

来找到更合理的方案。

很多公司会专门设置相关的数据部门，负责数据统计和数据分析；有的公司会将数据统计放入研发部门，然后将数据分析的人员放到具体的业务部门。

美国麻省理工学院一项针对数字业务的研究发现，大多数情况下进行数据驱动决策的企业，生产率较一般企业高4%，利润则要高6%。

数据运营，也有的公司叫数据分析，主要工作是通过分析产品和用户数据，找出数据变化的原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来的数据走势做出预测，为产品决策提供合理建议，最终目的是使数据得到有效增长。

笔者在最开始就已经指出，运营的目的是增加用户，提升用户的活跃和留存，最终获得更高的收入。

数据运营的目的与运营的目的是一致的，在用户增长、用户活跃、用户留存和增加收入的每个阶段，都需要有严格的数据监控，保证效果最大化。

数据运营的前提是必须要收集尽可能多的数据，这是数据分析的基础。

同时，要设定合理的数据目标，如设定了“用1个月，将某产品的次日留存率提升5%”

的数据目标，之后要分析对数据目标造成影响的因素有哪些。

对次日留存率造成影响的指标，包括新增用户、活跃用户、是否付费用户等。

下面，就要确定是否将这些造成影响的指标进行准确的数据上报；然后持续观察和分析，看看每个指标对最终目标的影响情况；最后，分析各个造成影响的指标的具体情况，如分析出某个渠道用户质量较低，而影响了整体的新增用户留存的原因，并提出可行的方案，提交给产品人员和运营人员，如图6—1所示。

图6—1数据分析

出色的运营人员会在做决策前先分析相关数据，并通过数据来指导产品的发展方向。

6.1.2数据运营的3个维度

作为一名合格的数据运营人员，应该充分了解产品的所有数据。

一款移动端产品的核心数据，基本包括3个维度：用户基础数据、产品使用数据和用户画像数据，如图6—2所示。

下面，我们以一个网络社区为例子，来看看这些数据具体包括哪些内容。

图6—23个维度分析数据

用户基础数据，用来反馈使用产品的用户的整体基本情况，也是数据运营人员日常中接触最多的数据。

这些数据包括日活跃用户、周活跃用户、月用户活跃等用户活跃数据，日新增用户、周新增用户、月新增用户等新增用户数据，启动次数、启动时间、总使用时长，用户留存情况，分渠道的用户数据等。

网络社区的数据运营，更关注新用户数、活跃用户数和用户使用时长，等数据指标。

产品使用数据，基本也是用户的使用数据，一般从各种维度来反馈用户在产品内的使用行为。

比如，产品页面的浏览率、浏览人数、流失率，push推送的到达率和点击率，每个用户进入产品后的行为是什么样的，用户是从哪些页面跳出应用的，用户的订单转化率是怎么样的，支付转化率是什么样的，会员用户和非会员用户的使用习惯有什么差异等。

同时，这部分数据还包括了产品的功能数据，主要指产品内的各个功能的埋点数据，反映出产品内各功能用户的使用情况。

从数据看出哪些功能是用户比较常用的，该功能的使用场景是什么样的，用户从什么场景中点击到这个功能模块等。

以网络社区为例，用户在网络社区的行为包括访问、浏览帖子，回复、评论帖子，以及发帖、转发、分享等。

后期做用户运营时，可以根据用户使用功能的不同，对其进行分类，有针对性地提升某类用户的指标。

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