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如何做數據運營？有以下幾個步驟：

從設定目標、提出假設開始

確立目標提出假設，選擇一些關鍵指標，收集數據對比分析，然后在曲線中假設，最后再迭代改進。做運營，確立目標很重要，要規劃好階段性任務，要知道在不同階段的運營目的，然后根據這個目標提出不同運營方向上的假設，所以收集數據，應該是前提。比如在上線初期，可能我們的運營目標是，測試產品是否能被用戶普遍接受，用戶使用方式是否與產品設計初衷相符，產品是否存在較嚴重的設計缺陷等。

當有了基本假設，就要用數據做驗證，從而找出問題，而如何去驗證，這涉及到一個關鍵指標。我們觀測數據不是只觀測一組數據，比如說解決用戶使用某個功能的問題，是一個系統性的工程，涉及到很多指標，涉及到我們對產品對功能的設計，所以如何找到問題涉及的指標，然后去關注這些指標。

比如說驗證用戶行為的時候，肯定要關注新用戶使用的屬性， APP剛上線，希望是白富美和高富帥在用我的APP，但實際上是怎么樣，不知道，到最后發現，用的人大多數是年輕人。所以新用戶屬性非常重要。再比如，一個視頻類應用的用戶肯定經常用Wifi，或有3G流暢的網絡，如果是2G的聯網速度肯定慢，使用APP 會非常吃力，那么要去關注新用戶的屬性是不是跟產品的定位一致，包括關注用戶活躍的行為留存率這些指標。當這些指標滿足到一定要求后，才能知道結果是否跟我當時設計時一樣，預期一天千個新用戶，留下八百，但實際上只留下一兩百，跟預期差距特別大，那么這個時候就一定要去看產品和設計初衷到底是否一致，是不是有什么問題。

當我們關注用戶忠誠度和行為時，我們同樣會選用統計上面的一些指標，包括活躍率留存率，以及使用的間隔。因為每個APP不一樣，需要借助添加的監控事件，包括用戶行為的模型，比如從登錄到真正注冊，注冊以后會收藏什么內容，是否分享，使用漏斗模型，可以監控每一步的流失情況，可以把用戶一系列的行為精細的展示出來，然后來分析每一步的轉化，每一步的問題，包括訪問深度。包括做推廣時，要關注各個推廣渠道用戶來的新增情況，一般來講，推廣都是說新增，但實際上更希望大家去關注推廣獲得用戶的活躍， 以及它的留存率，因為真正活躍和留存用戶，才是推廣獲得真正效果。

收集數據

在營銷和推廣的時候，一定要關注關鍵行為指標。設定假設，選擇關鍵指標后，就要進入到收集數據的環節，根據指標對應的數據，去發現問題。欲善其事，必先利其器，選一個好的數據統計分析工具很重要。

友盟統計分析平臺，是通過友盟這個分析平臺，方便收集和分析相關數據，包括活躍率、留存率、用戶行為等，用友盟統計分析能準確輕松的獲取數據。因為每個APP不一樣，所以通用的統計肯定無法滿足所有APP的需求，友盟據此推出了重要的功能—自定義事件。即大家可以根據APP功能點布置的情況，來自己去定義，哪些方面需要統計，哪些方面要看使用次數，用戶收藏的類別內容是什么，通過搜集的數據了解你用戶的喜好，了解你的用戶才能夠更好的去指導運營。

對比分析

當收集數據后，要把這些數據進行對比。如何分析這里看重三個方向的對比：

1.時間維度對比，比如在一段時間里做推廣，推廣來的新用戶，要看用戶行為跟以前行為是否一樣。比如一個女性類APP，最近在女性社區獲得很多新用戶，就要看這些新用戶的行為是否有改變，某些指標是不是有新增，監測的關鍵指標是不是真的有提升，那么這些方面就需要在時間維度上去做對比。

2.產品維度對比，當產品在不斷增大，甚至全新改版，那不同產品版本的流程，用戶體驗的優化是不一樣的，我們一定要通過新舊版本的用戶行為去對比來看，看新版的優化是不是真的起到運營目標的作用，如果沒有，一定要再去分析原因，是不是還有其他地方存在問題。

3.不同用戶群對比，從80、20定律來看，可能20%的用戶貢獻了80%的價值，那么我們在APP運營的時候，更應該關注的是這20%的用戶，那么這20%的用戶可能是你的忠實用戶，它會非常關注你的產品，他們會在微博上跟大家去聯系，會提交用戶反饋。如果是一個UGC應用，用戶會在里邊提交新內容，去給它的好友分享，那么這些用戶的價值，對于每一個 APP來講都是最核心的。那么務必通過一定的指標，將這樣的用戶鑒別出來。

驗證或推翻假設

對比分析收集到的數據后，就能夠得出一個階段性的結論，就是說這個數據和假設或目標是否相符，如果相符，說明這個假設正確，如果說不相符，說明這樣的工作有了意義，通過數據對比分析找出了產品存在的問題。當我們把這些流程或功能上的問題解決優化后，再觀察到的數據指標就會有所提升。所以說通過數據分析發現APP中存在的問題就是運營的核心，就是我們能夠通過數據，把這個問題甄別出來然后解決，或者說我們能把用戶的關注點挖掘出來，并且擴大其影響力，最終讓APP被用戶所喜愛，創造更多價值。

所以說通過數據分析發現APP中存在的問題就是運營的核心，就是我們能夠通過數據，把這個問題甄別出來然后解決，或者說我們能把用戶的關注點挖掘出來，并且擴大其影響力，最終讓APP被用戶所喜愛，創造更多價值。

迭代改進、繼續觀察

當改進了產品，或優化流程以后，不意味事情處理完了，還需繼續觀察數據的變化。像之前說的，一個漏斗模型里，可能需涉及到五六步，一定要觀察每一步數據變化的情況，然后不斷的去調整， 直到把這個流程優化到最好。因為可能修正一個步驟后不會有明顯的提升，可能每個步驟可能只占5%，或者10%的比重，但五個步驟可能加起來就是30%，只有到了這個階段，這個假設驗證算是完成。

最后總結還是那句話，做運營不是獨立環節，不同階段運營的目標不同，所以提出的假設不一樣，從提出假設到用數據驗證，然后提出新的假設，應該是一個循環運轉的體系。

數據是最有效的驗證工具，因為可以對比，可以傳遞，可以跟別人去交流，而不是純經驗的東西，更多的是客觀的存在，所以它是最有效的驗證工具，有了這個工具后，可以說：做自己的運營讓別人說去吧！

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