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編輯導語：數據可以驅動業務，同樣的，運營也可以結合數據，幫助企業找到新的增長點，實現數字化轉型。具體而言，什么是數據化運營？本篇文章里，作者就數據化運營的定義、所需知識技能、以及基本流程等方面做了總結，一起來看一下。

互聯網下半場，流量紅利早已消耗殆盡，一方面是泡沫散去后投資人投資更加理性，沒那么多錢可以給到互聯網公司去燒錢拉客戶，另一方面，現在用戶信息過載、產品和服務同質化嚴重，經常是花了錢也得不到客戶，這樣導致企業獲客成本已經非常昂貴。

過去獲取一個新客的成本可能幾毛錢幾塊錢，現在要幾百元，流量洼地幾乎不存在了。于是，大家紛紛把目光投向了大數據，希望利用數據驅動業務，帶來新的增長點，數字化轉型、數據化運營成了近幾年的熱潮。

那么，到底什么是數據化運營，該如何進行數據化運營呢?

一、數據化運營與運營什么關系？

數據化運營：通過數據化的工具、技術和方法，對運營過程中的各個環節進行科學的分析，為數據使用者提供專業、準確的行業數據解決方案，從而達到優化運營效果和效率、降低運營成本、提高效益的目的。

產品和運營是相輔相成無法分割的，舉個通俗的例子，產品誕生就像小孩出生，而運營則是讓孩子茁壯成長，成為有用之才為為家、為國做貢獻的長期過程。而數據化運營，則是將數據的能力貫穿運營的整個過程。

以AARRR的用戶增長框架為例，數據化運營覆蓋：

• 經營管理：從拍腦袋定性決策，到一切用數據說話的定量決策。
• 渠道運營：如何找到流量規模大、留存質量高、又便宜的獲客渠道，渠道投放策略怎樣實現ROI最大化。
• 活動運營：參與活動的用戶具有什么特征，每個活動的轉化效果以及ROI怎樣，是持續擴大流量還是優化調整策略。
• 產品運營：用戶是否可以流暢地完成操作流程，各個業務流程的轉化漏斗如何，哪個環節流失最多，是否可以通過產品優化提升整體轉化率。
• 內容運營：有些業務是商品運營，即哪些內容更受用戶喜歡，如何實現人貨的最優匹配。
• 用戶運營：用戶分層，不同用戶群體的差異化運營策略。

二、數據賦能運營的2個方向

數據在數據化運營過程中的價值概況主要就是兩個方向，一是通過數據進行決策，還有就是把數據應用到運營或產品流程，提升產品智能化能力。

1. 數據決策

業務數據化，把業務過程的數據進行采集處理，用數據呈現業務經營情況是什么、怎么樣、為什么、如何做的問題。

2. 智能應用

又可以分為兩個維度，一是智能營銷運營，二是產品的智能。

智能化運營，典型的案例是基于用戶畫像實現精準營銷。即通過用戶畫像分析挖掘，對用戶進行差異化、精細化運營。產品智能常見的是個性化推薦、AI應用，例如利用機器學習算法，實現內容的自動化審核。

三、數據化運營的基本流程

1. 確定目標

數據化運營第一步，要搞清楚業務的核心目標是什么，用戶運營、產品運營不同的運營場景目標不同，可以圍繞業務的KPI展開。

2. 指標體系

業務目標確定后，基于目標進行數據指標的拆分，構建業務監控或結果評價的指標體系。

3. 數據獲取

需要的數據從哪里來，對于流量、行為類的數據必須要先進行埋點，在數據團隊經常遇到業務產品找數據PM要數據，到頭來卻發現都沒有埋點。

4. 數據分析

利用數據分析方法、數據可視化等方法對采集到的數據進行處理，形成分析報告。

5. 策略建議

基于分析結果，發現業務問題或尋找潛在增長點，支撐業務決策、驅動產品流程改進優化。

6. 評估優化

分析結論或策略建議在產品或運營端實施后，通過AB測試對比、效果分析，持續優化迭代。

四、數據化運營需要掌握的知識體系

1. 數據埋點

數據埋點是互聯網產品數據分析的根基，想要做好數據化運營，需要清楚埋點的流程、埋點方案選擇、數據驗證方法。可以查看：《用戶行為數據采集：常見埋點方案優劣勢對比及選型建議》。

2. 指標體系建設

好的指標體系可以直觀地反應當前業務經營狀況的好壞，并且可以給出可以指導行動的決策建議。數據化運營需要掌握指標體系的構建及管理方法。例如，通過OSM與UJM模型，構建數據化運營指標體系。

3. 數據分析方法

除了專業的數據分析崗位外，現在幾乎各個崗位都要求具備一定的數據分析技能，產品經理掌握分析方法可以更好的做產品決策，運營具備分析能力，可以更高效的運營。目前市面上數據分析的課程非常多。

4. 用戶行為分析

過去數據分析以宏觀的數據指標為主，例如流量、訂單、營收等。隨著用戶增長理論的發展，對個體行為的洞察分析成了新的方向。通過對用戶點擊事件、漏斗轉化、行為路徑、留存分析以及魔法數字分析，找出產品流程上的問題和改進點，從而提升用戶轉化，促進用戶增長。

5. 數據可視化

運營數據分析報告、數據分析平臺都需要以更直觀的方式將分析結果或決策建議輸出，指導業務決策。因此，需要了解數據可視化圖表的應用原則、可視化產品設計理念，以及常用的可視化工具，如Echart、百度圖說，可以查看《數據可視化怎樣才有靈魂》。

6. 用戶畫像標簽體系與精細化運營

精細化運營離不開用戶的分層運營，對用戶進行更細粒度的分群，需要掌握用戶畫像理論、用戶畫像標簽體系建設方法，將業務運營場景抽象成用戶標簽，利用CDP/DMP平臺實現更高效的運營流程。可以查看《CDP、DMP、CRM都是什么，你分得清楚嗎？》、《數據中臺：從0-1，數據服務平臺（DMP）實踐》。

7. 算法挖掘應用

基于運營經驗的規則運營需要和算法能力相結合，才能發揮更大的價值，例如人與商品的精準推薦實現千人千面的個性化產品體驗，或者將業務規則抽象成算法特征，利用AI能力預測用戶行為意向?？梢圆榭矗骸?a href="http://www.aharts.cn/operate/5151926.html" target="_blank" rel="noopener">數據化運營：算法模型可以取代業務經驗嗎？》。

五、總結

這篇文章主要是想讓你對數據化運營有個宏觀的認知。了解數據化運營的流程，以及工作過程涉及的知識及技能，可以更有針對性地準備。數據化運營是不斷實踐和積累的過程，后續也會針對各個方向的知識進行單獨篇幅的介紹。

#專欄作家#

數據干飯人，微信號公眾號：數據干飯人，人人都是產品經理專欄作家。專注數據中臺產品領域，覆蓋開發套件，數據資產與數據治理，BI與數據可視化，精準營銷平臺等數據產品。擅長大數據解決方案規劃與產品方案設計。

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