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之前我一直在從事運(yùn)營(yíng)的工作，所以今天就和大家從運(yùn)營(yíng)的角度看一看數(shù)據(jù)。今天我的分享分為四個(gè)部分。

01 什么是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)

什么是運(yùn)營(yíng)

我們首先來(lái)看一下什么是運(yùn)營(yíng)，就是產(chǎn)品上線以后的拉新和復(fù)活，現(xiàn)在朝著商業(yè)化方向走，成為一個(gè)完整的運(yùn)營(yíng)鏈條，就是把產(chǎn)品玩轉(zhuǎn)，最終實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

原來(lái)BAT時(shí)代更多的是線上產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)，包括滴滴和58這些企業(yè)的興起，然后慢慢地開(kāi)始從線上到線下延伸，這種運(yùn)營(yíng)的范圍和對(duì)象就有了變化，產(chǎn)品可能只是運(yùn)營(yíng)的一個(gè)部分，可能先有一個(gè)業(yè)務(wù)的線下運(yùn)營(yíng)，然后慢慢地轉(zhuǎn)變?yōu)榫€上，運(yùn)營(yíng)的對(duì)象和數(shù)據(jù)的復(fù)雜度也在慢慢地?cái)U(kuò)展。

數(shù)據(jù)如何驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)

關(guān)于數(shù)據(jù)的展現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效果，可能有過(guò)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的朋友都知道，運(yùn)營(yíng)都是用一些指標(biāo)來(lái)限定的，比如轉(zhuǎn)化率和復(fù)購(gòu)率，每一個(gè)環(huán)節(jié)都是數(shù)據(jù)的展現(xiàn)。我們把這些數(shù)據(jù)逐漸積累下來(lái)，展現(xiàn)并在歷史記錄當(dāng)中互相比較，橫向也會(huì)有更多這樣的業(yè)務(wù)，這個(gè)就是數(shù)據(jù)展現(xiàn)的層面。

另外就是數(shù)據(jù)程序化，我們會(huì)有不同的運(yùn)營(yíng)方案，通過(guò)做小流量的測(cè)試，最終決定我們的策略和使用的方案。

后面就是數(shù)據(jù)的挖掘，可能就是基于數(shù)據(jù)的積累，通過(guò)這種數(shù)據(jù)的積累來(lái)做關(guān)聯(lián)的挖掘，不斷地?cái)U(kuò)展我們業(yè)務(wù)的類型和策略。滴滴早期在做出租車業(yè)務(wù)的時(shí)候就是非常雷同，都是分單派單的模式，在平臺(tái)補(bǔ)貼，但在這種非常雷同的情況下怎么來(lái)突出自己的優(yōu)勢(shì)？最終就是效率和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，通過(guò)數(shù)據(jù)的抓取我們看到一個(gè)地方各種各樣的信息，然后配備不同的策略，體現(xiàn)出來(lái)我們運(yùn)營(yíng)的優(yōu)勢(shì)，這些新的用戶進(jìn)來(lái)可能會(huì)拉動(dòng)更多的訂單。

數(shù)據(jù)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)可以帶來(lái)什么效果？主要可以體現(xiàn)在三個(gè)方面：首先是對(duì)運(yùn)營(yíng)策略的優(yōu)化，下一步就是通過(guò)什么樣的數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化。另外就是在做決策的環(huán)節(jié)需要數(shù)據(jù)，還有就是我們的預(yù)測(cè)，用戶畫像通過(guò)用戶屬性的對(duì)比，我們?cè)诖笫袌?chǎng)當(dāng)中找到這樣的用戶，然后精準(zhǔn)地使用我們的拉新工具。當(dāng)然，使用精細(xì)化運(yùn)營(yíng)之后我們企業(yè)毛利的增值水平會(huì)在百分之六左右，這是一個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)。

02 如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵點(diǎn)

如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)？數(shù)據(jù)的內(nèi)控上面有幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：

第一是屬性的定義，包括對(duì)象的年齡、性別、職業(yè)和收入水平，這些都可以反映一個(gè)用戶的流量。

第二是地域的特點(diǎn)，包括很多和O2O相關(guān)的企業(yè)，每個(gè)地方的用戶特點(diǎn)可能都是不一樣的，我們?cè)诔啥嫉臅r(shí)候拼車率就特別高。

第三就是運(yùn)營(yíng)的內(nèi)容，不同的內(nèi)容都有不同的用戶反饋和用戶的記錄。

第四是行為的記錄，用戶在其他因素影響的情況下可以訪問(wèn)線上的一些痕跡，包括搜索行為和點(diǎn)擊行為。我們可以從這幾個(gè)維度看到關(guān)鍵指標(biāo)，在某個(gè)維度研究的時(shí)候可以把其它的幾個(gè)維度固定下來(lái)，然后看另外一個(gè)維度的變化。

我舉的例子可能是和現(xiàn)在從事的工作相關(guān)，因?yàn)楝F(xiàn)在我做的是滴滴的用戶市場(chǎng)。其實(shí)滴滴在做出行的時(shí)候一直有一個(gè)出行的路線，就是做一鍵式的出行服務(wù)，每次點(diǎn)擊進(jìn)去以后都可以到達(dá)想要的地方，然后直接送到目的地，包括我們的三億乘客用戶和我們的司機(jī)車主。現(xiàn)在我們的工作就是圍繞一千五百萬(wàn)的車主來(lái)做后市場(chǎng)的服務(wù)，主要是針對(duì)人的服務(wù)和車的服務(wù)，我們就看這些進(jìn)入的人群，還有前期的服務(wù)模式。當(dāng)然，這樣可能也會(huì)干擾新的服務(wù)模式。我們也會(huì)對(duì)他們深化銷售服務(wù)，這里可能會(huì)衍生出互聯(lián)網(wǎng)的金融服務(wù)。

精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)案例分享

我們的模型是怎么搭建的呢？就是有線上這種實(shí)時(shí)觸達(dá)的目標(biāo)人群和車主，包括用戶的規(guī)模，線下匹配了我們這樣的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，承載的是服務(wù)，周邊的是我們和用戶新增的銷售，還有我們的車型和保險(xiǎn)的銷售。就以車企的一個(gè)案例來(lái)進(jìn)行剖析，包括用戶的畫像、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)監(jiān)控，還有就是我們的培訓(xùn)專員以及漏斗分析。

消費(fèi)者場(chǎng)所可能有線上消費(fèi)，就是京東和淘寶，線下也有一些便利店，它的特點(diǎn)就是品類非常多，型號(hào)非常多，俱樂(lè)部里面其實(shí)是一個(gè)綜合服務(wù)場(chǎng)所，場(chǎng)地可能比較有限，倉(cāng)儲(chǔ)也比較有限。這個(gè)線上也是可以類比的，因?yàn)楫a(chǎn)品空間有限，線上布局也比較有限，在這種情況下怎樣探索或者把業(yè)務(wù)突圍出來(lái)？

用戶畫像

首先需要對(duì)用戶進(jìn)行畫像，車企的用戶是怎樣的，這些車主的年齡層次一般都是三十歲到三十五歲，上有老下有小，他們的需求可能不是消費(fèi)型的產(chǎn)品，而是實(shí)用型的，就是座椅靠背這樣的產(chǎn)品?；谶@些對(duì)用戶的分析，我們就會(huì)把商品縮得極窄，因?yàn)槲覀兊恼故局行谋容^有限，可能需要縮我們的SKU（庫(kù)存量單位），前提就是做海量的SKU測(cè)試，包括線上的產(chǎn)品，基于它的數(shù)據(jù)把SKU縮短到一千個(gè)以內(nèi)。

這個(gè)用戶畫像包括幾個(gè)方面，一方面是平臺(tái)上的數(shù)據(jù)，另一方面就是業(yè)務(wù)本身，到底需要什么樣的產(chǎn)品、喜歡什么樣的產(chǎn)品，到了這里以后銷售的情況是怎樣的，所以我們?nèi)プ隽艘恍┰圏c(diǎn)的工作。前提是把我們?nèi)奉惖臇|西展示出來(lái)，然后逐漸地把這個(gè)范圍縮窄，我們也會(huì)有和價(jià)格相關(guān)的合作，可能也會(huì)做線下的用戶導(dǎo)流，通過(guò)這些方式逐步把這個(gè)群體的畫像清晰起來(lái)，也包括一些商業(yè)數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。

實(shí)時(shí)監(jiān)控

關(guān)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，有時(shí)候我們?cè)谧龌顒?dòng)上線之后發(fā)現(xiàn)活動(dòng)的點(diǎn)擊不高，只有百分之五左右，和以前的數(shù)據(jù)做了對(duì)比，第二天就回到了百分之十二。這個(gè)就是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控，每個(gè)決策周期必須能看到前面的數(shù)據(jù)，然后可以影響到下一步的決策，這個(gè)是我們對(duì)數(shù)據(jù)的要求。因?yàn)槲覀冇芯€上和線下的業(yè)務(wù)，對(duì)實(shí)時(shí)性的要求特別強(qiáng)，純線上可能引起數(shù)據(jù)的鏈接，涉及到線下更多的是用系統(tǒng)化的工具來(lái)解決。

關(guān)聯(lián)分析

數(shù)據(jù)分析是電商的情況下經(jīng)常用到的，百分之三十的用戶去買車的時(shí)候可能就要買一個(gè)車體包，這個(gè)時(shí)候也會(huì)衍生出關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品，然后我們就做關(guān)聯(lián)的推薦，這也是一個(gè)完整的產(chǎn)品體系。

再講一講漏斗模型，其實(shí)可以基本符合我們營(yíng)銷的心理過(guò)程，產(chǎn)生了興趣和欲望，最后再有行動(dòng)，對(duì)應(yīng)線上訪問(wèn)點(diǎn)擊下單到支付，其中每個(gè)動(dòng)作、每個(gè)環(huán)節(jié)都有一個(gè)轉(zhuǎn)化率。漏斗模型界定的過(guò)程可以分為幾個(gè)方面，首先就是數(shù)據(jù)的應(yīng)用流程，包括我們的目標(biāo)體系，找不到我們的關(guān)鍵因子來(lái)做優(yōu)化。這里包括購(gòu)買率、復(fù)購(gòu)率和購(gòu)銷率，關(guān)注的主要是這些指標(biāo)。

03 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)實(shí)施步驟

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)流程

如果面對(duì)一個(gè)新的業(yè)務(wù)和一個(gè)新的產(chǎn)品，我們?cè)趺唇?qiáng)大的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的流程？包括數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心路徑，因?yàn)橛械臅r(shí)候大家在運(yùn)營(yíng)中每天都在做這樣的事情，可能就會(huì)感覺(jué)這是日常的工作，所以這個(gè)過(guò)程非常關(guān)鍵，就是我們整個(gè)數(shù)據(jù)出來(lái)，用戶的界面到底是怎么樣的，然后就是銷售的環(huán)節(jié)。

接下來(lái)我們就要圍繞我們的目標(biāo)來(lái)做可量化，就是用可量化的方式分析目標(biāo)體系?；谶@種業(yè)務(wù)邏輯來(lái)做量化，量化完成以后就要做數(shù)據(jù)的采集，需要建立起來(lái)整套的數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈，數(shù)據(jù)到底從哪里來(lái)，應(yīng)該通過(guò)什么樣的方式來(lái)采集，然后就是多個(gè)維度的分析，剛才也提到了一些分析的方面。分析了之后最重要的是跟我們的運(yùn)營(yíng)工作匹配，每個(gè)數(shù)據(jù)的表現(xiàn)運(yùn)營(yíng)動(dòng)作是怎樣的，這樣的運(yùn)營(yíng)動(dòng)作產(chǎn)生了好的結(jié)果還是差的結(jié)果，如果好的話可以繼續(xù)堅(jiān)持，如果差的話就可以進(jìn)行調(diào)整。

驅(qū)動(dòng)更多的可能是對(duì)數(shù)據(jù)重視的心態(tài)，是不是每天都要看數(shù)據(jù)，或者堅(jiān)持看專業(yè)指標(biāo)，每天的工作是不是圍繞看的數(shù)據(jù)情況來(lái)開(kāi)展，這個(gè)可能是前期需要做的事情，而且是一個(gè)最關(guān)鍵的事情。

04.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)化運(yùn)營(yíng)遇到問(wèn)題

其實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的過(guò)程當(dāng)中我們也會(huì)面臨幾個(gè)難題：首先是數(shù)據(jù)太多，不僅體現(xiàn)在量上，而且體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的最優(yōu)化。我們可能會(huì)面臨著一個(gè)非常龐大的數(shù)據(jù)體系，怎樣把它盡量結(jié)構(gòu)化地采集出來(lái)？也可能不是一個(gè)維度的數(shù)據(jù)，很雜亂，還有就是數(shù)據(jù)采集的流程比較慢，數(shù)據(jù)監(jiān)控不準(zhǔn)也會(huì)影響到數(shù)據(jù)的效率，包括數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確，也有可能真正采用這種情況。

解決方案

我們一直在探討這個(gè)過(guò)程，就是數(shù)據(jù)能不能全部通過(guò)一張屏幕顯示，要是有這樣一個(gè)非常給力的系統(tǒng)，可以把我們常規(guī)的數(shù)據(jù)用一些固定的模型體現(xiàn)出來(lái)，不用每天去跑這種數(shù)據(jù)的分布，就非常好了。我們對(duì)數(shù)據(jù)的要求是擴(kuò)展性好，通過(guò)一定標(biāo)準(zhǔn)化的東西界定用戶的流量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)提取的過(guò)程中能打開(kāi)一個(gè)口子，然后運(yùn)用一些語(yǔ)句提取自己最想要的數(shù)據(jù)。當(dāng)然，整體來(lái)說(shuō)就是可靠、簡(jiǎn)單、易用和美觀，這是我們對(duì)于一個(gè)好的數(shù)據(jù)系統(tǒng)下的定義，我們自己也在朝著這個(gè)方向努力。

Q&A

能不能把應(yīng)用分析詳細(xì)地講一下？

基于原來(lái)存量數(shù)據(jù)的應(yīng)用分析主要就是把數(shù)據(jù)的鏈條做得盡量長(zhǎng)，比如只讓他買的這種東西有轉(zhuǎn)化率，但是沒(méi)有往下延伸，這個(gè)跟數(shù)據(jù)系統(tǒng)也有關(guān)系，可以采集到全鏈條的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的時(shí)候做關(guān)聯(lián)分析就是一個(gè)水到渠成的事情，自然而然地就從另外一個(gè)視角來(lái)看買的東西的轉(zhuǎn)化，但從用戶垂直的角度來(lái)看就買了這個(gè)東西。

實(shí)際上數(shù)據(jù)分析的一個(gè)大前提是我們需要完整的數(shù)據(jù)收集過(guò)程，現(xiàn)在很多公司會(huì)有一個(gè)困惑，就是我們真的需要很多原始數(shù)據(jù)，但是收集注冊(cè)的過(guò)程當(dāng)中我們要求用戶留下很詳盡的信息，比如年齡、收入和愛(ài)好，這些是非常困難的，困擾運(yùn)營(yíng)人員的問(wèn)題在于如何在收集原始數(shù)據(jù)困難的情況下導(dǎo)出運(yùn)營(yíng)策略？

這個(gè)可能就是我們流通的數(shù)據(jù)來(lái)源，主要包括幾個(gè)方面，主動(dòng)調(diào)研是一方面，通過(guò)用戶本身的后臺(tái)體現(xiàn)也是一方面，機(jī)構(gòu)也可以提供一些數(shù)據(jù)過(guò)來(lái)，盡量把這個(gè)鏈條豐富起來(lái)，越是豐富價(jià)格就會(huì)越高，或者是通過(guò)產(chǎn)品里面設(shè)計(jì)的意向表達(dá)來(lái)做這樣的模型。很多時(shí)候如果用戶覺(jué)得一個(gè)東西是假的話就不會(huì)去做，所以盡量是在有價(jià)值的情況下，比如讓他自己購(gòu)買自己感興趣的東西，購(gòu)買過(guò)程當(dāng)中就會(huì)表現(xiàn)出來(lái)自己的一些行為特征，并不是發(fā)一個(gè)問(wèn)卷問(wèn)他喜歡什么。

剛才提到用戶畫像的時(shí)候有很多用戶的屬性，你們的時(shí)效性是怎么保證的？比如我的收入去年和今年也不一樣，去年可能賺一萬(wàn)塊錢，今年就賺兩萬(wàn)塊錢。

因?yàn)槲覀冇幸惶讓?shí)時(shí)數(shù)據(jù)反映用戶的收入水平是什么樣的，只是拿他當(dāng)時(shí)的收入水平進(jìn)行匹配，而不是說(shuō)用他當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)他的未來(lái)，現(xiàn)在他的收入水平我都可以看到，包括年齡結(jié)構(gòu)等等。這個(gè)數(shù)據(jù)不是一個(gè)預(yù)測(cè)性的數(shù)據(jù)，不是拿歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)。

最后，告訴大家一個(gè)好消息：

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本文根據(jù)神策沙龍演講嘉賓分享講稿整理而成。演講者：韓振威，滴滴出行快車事業(yè)部運(yùn)營(yíng)總監(jiān)，由@神策數(shù)據(jù)整理。

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