中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

數據分析在我們日常工作中很常見，掌握了方法之后可以幫助我們做出正確的決策。

有一個很有意思的現象是：我們做數據分析時，雖然說叫做分析數據，其實分析的只是借助數據表達出來的產品現狀。這樣看來，數據的作用好像就只有了輔助表達產品當下的狀態，其次就是提醒我們的工作要進一步調整了。

以流程來說：先看數據（1），接著數據表達產品狀態（2），最后通過數據的反饋，思考決定接下來的行為（3），如此循環。

這樣看來，邏輯似乎沒有什么問題。但有個很關鍵的點在于：當我們思考并決定做何行為時，能給我們做支撐的僅有前一步的數據。換一種說法就是，當數據反饋完我們要做一些行為了，具體做什么取決于我們自己，而不是數據。

有些朋友會說，我們可以看歷史數據，但其實歷史數據也還是數據，我們需要的不僅僅是歷史數據，更多的是歷史行為，只有配合歷史行為才能給我們的決策做到完整的對比支撐。

所以今天就想跟大家聊聊，如何進一步挖掘數據的用途，以幫助我們更好的驅動工作。

一、數據的真正意義在于存檔和記憶

在技術高度發達的今天，我們有著三個十分流行的技術名稱，大數據、云計算和人工智能，這三者都來源于我們人，而就算我們每個人還暫時無法配備這三種技術時，大數據我們可以記錄小數據，云技術我們可以用公式技術，人工智能則可以依靠回我們的大腦。

但二者唯一也同時被忽視的細節還有一個——云存儲。雖然人的大腦開發還很少，但是我們的記憶能力是有限的。就算我們可以把大量的數據處理計算之后，我們記憶的往往不是數據結果，而是對應行為。而當出現多種不同類型的數據結果，或者是行為場景時，例如拉新場景、促活場景時，我們就很難去回憶起之前的歷史行為。而這時候我們才更需要數據的幫助。

前面說數據反饋的是產品的狀態，從某種意義上說，產品的現狀也是上次運營行為的結果，所以數據恰巧銜接了前后兩次運營行為，成為了一個銜接點。

這個時候從數據為節點斷開這個循環，就可以得到一個由數據到行為再到數據這樣的完整單位過程，也就是常說的：起因-過程-結果，這也可以稱之為單位運營流程。

而借由這樣的數據+行為的記錄，可以逐漸形成一個運營行為歷史網，當我們第二次出現類似的情景時，就可以找到之前的歷史行為，然后根據歷史行為迭代，變成新的運營行為。

二、生命周期交叉表

當我們記錄數據時，是行為+數據的形式，數據就可以幫助我們記憶歷史行為，但重點是要以“情景”做區分。而做運營時，我們劃分情景是圍繞著用戶和產品的生命周期進行的。

產品和用戶的生命周期相對比較確定，比較方便用來設計維度。而且比較極端的展示來說，不管產品在什么階段，都有可能出現所有類型的用戶，只是占比多少的區別而已，就以上圖的區分來說，我們運營時用戶會出現的問題場景有4*5=20個，也涵蓋完了用戶和產品由生到死的完整過程。

接下來進一步細化我們的運營行為，常見可以分為內容運營、活動運營、用戶運營等等，以具體的運營行為來劃分。

例如：現在是產品成長期，面對的是引入期的用戶，我們的運營目的是促進活躍度。從內容運營的角度中，最簡單的手段比如是改成下午6點推送消息，之后數據上漲了5W，這就是一個有效果的行為，可以記錄下來。一來可以成為不管是產品成熟期的引入期用戶還是產品成長期的成熟期用戶運營行為的參考，橫向或者縱向發展，二來也是產品啟動期的引入用戶的運營標準。

只有這樣才能幫助產品或用戶，以運營驅動的形式推動到下一環節；同時已經操作過的行為，會成為前一環節的行為規范。

三、分析和復盤都是為了迭代當前的運營行為

其實在日常生活中，數據分析還有另外一種形式存在著，那就是復盤，不管是內容的復盤還是活動復盤，都是一種借助數據，分析之前運營行為的過程。連同數據分析在內，復盤也僅僅完成了復盤這個行為，都沒有對之后的運營產生更為連續性刺激作用。

其實，數據也好，分析也好，根本上來說都是為了提升我們之后的運營手段。但如果運營手段沒有真正地產品化，任何迭代、升級也就無從談起。

這也是為什么，很多運營經歷了內容、用戶、活動等等各式的運營形式，但是感覺自己掌握的運營手段也就是那么一個兩個；或者每次都積極做分析、做復盤，但是PPT做得再好看，沒過多久就忘記了。所以，數據應用驅動的是我們運營行為的產品化，運營行為這個產品的迭代

所以運營人想要擁有所謂的迭代思維，其實最重要的一步就是將自己的運營手段產品化，借助數據去迭代自己的運營。而數據分析呢，不管是數據處理還是分析技巧，前面所謂的存檔和記憶都是為了促進產品化。

四、總結

運營數據應用需要迭代了，這句話最重要的是指代了什么才是運營數據的應用；它不是指數據產品的使用方法，應用就是一個產品，完整的說法是——借助數據，“應”該促進運營手段產品的形成，并“用”來迭代升級，這才是真正的“應”和“用”。

1. 橫向數據應用：從上一次的數據展示開始，數據分析得到這一次的行為，也得到了對應行為的這一次數據，最后復盤數據

2. 縱向數據應用：存檔、記憶，也就是產品化，是以具體運營場景為劃分，結合產品生命周期和用戶生命周期，沉淀下來的運營行為，一來推動進入到下一生命周期，二來成為前一周期的行為標準。

3. 最后形成可以循環的運營行為產品化以及迭代。

作者：外號藥丸，微信公眾號：外號藥丸（nameyaowan），互聯網運營人

本文由 @外號藥丸 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議