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一、數據運營是指什么

數據運營（英文：Data Operate）是指數據的所有者通過對于數據的分析挖掘，把隱藏在海量數據中的信息作為商品，以合規化的形式發布出去，供數據的消費者使用。數據運營是一個比較大的范疇，其本質并不限于營銷，更精準的說應該是企業運營，從技術層面講數據運營包含了數據治理、數據管理、數據分析、數據挖掘等工作。

二、數據運營的職能

1、負責數據的提取、處理及分析工作，負責運營數據需求整理與跟進，定期輸出分析報告報告；

2、通過數據分析結果，提供用戶增長、用戶活躍和營收增長等業務發展建議，為運營決策提供數據支持，并參與方案執行；

3、針對運營問題進行深度診斷，發現業務運營問題，輔助制定運營策略，提升運營效率；

4、挖掘數據背后的市場方向、規律、短板，為業務提供決策依據。

三、數據運營的工作內容

1、市場分析

數據是反映業務狀況的最真實的一種方式，數據運營的目的是通過對數據進行分析發現潛藏在海量數據中問題以及對目前的市場環境進行分析，預測市場未來的發展走向，以達到提高工作效率，促進業務增長。

2、數據收集

數據收集是數據運營的基礎，但數據收集并不是越多越好。數據收集不是將所有數據一股腦的收集起來，數據收集要圍繞著運營目標進行。數據有很多種，數據收集收集的主要是哪些數據呢？圍繞運營目標，一般可以將數據分為行為數據、流量數據、業務數據和外部數據4類。

(1)、行為數據：一般以時間為記錄順序，記錄用戶在某一產品上一系列操作行為的***。不同平臺/產品， 對用戶行為的定義標準不盡相同，具體要結合公司的業務類型來展開分析。

(2)、流量數據：流量是用戶行為合集的前提，用戶的個別行為相對獨立無法有效支持決策，由此流量要達到一定的程度才具有支持決策的意義。與行為數據不同的是，流量數據能夠溯源用戶的來源渠道，根據這些數據進行分析可以進行更有效的渠道轉化分析、廣告投放決策等決策。

(3)、業務數據：業務數據解釋起來有點抽象，以電商產品為例，促銷量、優惠券領取量、優惠券使用量等數據都是業務數據。業務數據與企業的生存息息相關，因此企業對其的關注度會比較高。

(4)、外部數據：外部數據顧名思義，來源于公司外部，一般有第三方平臺統計的行業數據等。運營者可以用內部數據與外部數據進行對比，分析公司目前的發展水平，其對決策也能起到很大支持作用。

3、數據分析

在進行數據分析前首先要考慮到影響產品的核心指標是什么，以電商為例，流量就是電商非常重要的指標之一。當確定的核心指標過于宏觀時，我們可以對核心指標進行分維度分析，以獲得更加精細的數據洞察。數據分析的流程大致如下：

數據分析流程

(1)、拆分工作項

運營是一個包含了諸多瑣碎事項的工作，運營人員要會拆分自己的工作項，并根據不同工作項的特點有針對地對特定的運營數據進行分析，才能事半功倍。

可以按照面對的用戶群體分解，通常與用戶分級聯系在一起，將工作拆分成面向所有普通用戶、面向活躍用戶、面向付費用戶等等。也可以按照項目將自己的工作進行拆分。還可以按照時間順序確定不同階段的目標，根據自己的目標來拆分工作項。

(2)、建立指標體系

拆分完工作項后，針對每一個工作項有不同的指標，要根據工作項的特點進一步拆分和細化運營數據指標，然后通過對每一個指標的分析來判斷運營問題并不斷優化運營方案。拆分的維度可以按照數據的包含結構，也可以按照每一個工作項包含的子項進行拆分。

以用戶運營為例，用戶運營包含了用戶的拉新、促活、留存、付費轉化等方面。而就拉新來說，關鍵的指標有注冊用戶的規模、增長速度；渠道質量——注冊渠道有哪些，渠道的注冊轉化率如何；注冊流程質量——完成注冊的用戶數、注冊流程中用戶蹦失節點統計；注冊用戶行為追蹤——完成注冊后用戶的行為統計。

(3)、細化分析目標

細化分析目標是指根據運營目標，確定能夠進行優化的數據點。這一步是為接下來的數據提取處理分析奠基的。

舉個簡單的例子，假如現在做完一場活動，想知道下一次舉辦相同或相似活動時有哪些地方可以優化，需要關心的點除了最終參與效果還有：活動推廣的渠道有哪些，每一個渠道的參與路徑是怎樣的，路徑中的每一步參與人數有多少，轉化率達到多少，等等。明確了分析目標后，就可以確定要提取的數據點有哪些。

(4)、提取處理數據

在提取數據這里涉及一個數據埋點的問題，在產品設計的早期，運營人員就要規劃好運營關鍵點，列出埋點清單提交給開發人員，以免后期運營過程中想要查看某一個數據但卻沒有數據記錄信息。，提取出來的數據要經過一系列的處理后方可進入分析階段。

(5)、數據分析總結

(5.1)、數據分析方法

常見的數據分析方法有對比分析法、結構分析法、平均分析法、權重分析法、杜邦分析法等等。

(5.2)、造成數據波動的原因

常見造成數據變化的原因：時間、推廣與觸達、運營活動、關聯特性、用戶屬性和構成、故障、業界趨勢。

(5.3)、總結

分析了那么多數據，最終是要將分析后的結論匯報給老板的。一般來說，要說明問題出現在什么地方，哪些地方是可以進行優化改進的。

首先要選取合適的圖表，比方說如果想看的是不同項目在總的項目中的占比情況，可以用餅圖，如果想看數據的變化趨勢，當項目只有幾個的時候可以采用條形圖或柱狀圖，如果數據項非常多，則可以采用折線圖。

其次，圖表要完整，應包含：標題、坐標軸及單位、圖例（、腳注、資料來源），等等。

此外，一張圖反映一個觀點，且標題要直截了當說明數據反映的問題。

(6)、反饋及投入應用

仔細觀察可以發現，以上數據分析流程實際上形成了一個閉環。總結匯報完畢，我們需要將得出的結論運用到實踐中，繼續觀察數據的變化并不斷優化我們的運營策略。

四、數據運營的能力要求

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。

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，數據運營掌握分析方法才可以更好的做決策，從而更高效的運營。

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。

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。

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。

五、數據運營的工作流程

數據運營的核心是構建一個完整的產品數據運營體系，這個體系的建立可以通過以下11個步驟完成。

1、制訂產品目標

這是數據運營的起點，也是產品上線運營后進行評估的標準，以此形成閉環。制訂目標絕不是拍腦袋出來的，可以根據行業發展，競品分析，往年產品發展走勢，產品轉化規律等綜合計算得出。產品目標的表現，往往是一個關鍵數字，例如在2021年10月，某產品日均登錄用戶數達到100萬，制訂目標常常用SMART原則來衡量。

2、定義產品數據指標

產品數據目標是反產品健康發展的某一個具體的數字，數據指標則是衡量該產品健康發展的多種數據。例如：

● PV, UV, VV, YV

● ARPU（Average Revenue Per User）

● Attrition rate

● PCU

● DAU、MAU、DAU/MAU

● Entry Event

● Exit Event

● K Factor

● Lifetime Network Value

● Re-Engagement

● Retention

根據產品目標來選擇數據指標，例如網頁產品，經常用PV、UV、崩失率、人均PV、停留時長等數據進行產品度量。定義產品指標體系，需要產品、開發等各個團隊達成共識，數據指標的定義是清晰的，并且有據可查，不會引起數據解讀的理解差異。

3、構建產品數據指標體系

在數據指標提出的基礎上，按照產品邏輯進行指標的歸納整理，使之條理化。

新用戶的次日留存率是我們訂制的一個核心目標，但實際上，只看次日留存率還是不夠的，還需要綜合考察影響用戶留存率的多種因素，才能更準確的了解產品的健康發展。如圖1所示，是常用的一種指標體系，包含：用戶新增、用戶活躍、付費、其他數據。

互聯網產品常用數據指標體系

一般的客戶端產品，我們可以分為帳號體系、關系鏈、用戶狀態、用戶溝通等四個方面進行數據指標的分類整理。

4、提出產品數據需求

產品指標體系的建立不是一蹴而就的，產品經理根據產品發展的不同階段，有所側重的進行數據需求的提出，一般的公司都會有產品需求文檔的模板，方便產品和數據上報開發、數據平臺等部門同事溝通，進行數據建設。創業型中小企業，產品數據的需求提出到上報或許就是1-2人的事情，但同樣建議做好數據文檔的建設，例如數據指標的定義，數據計算邏輯等。

5、上報數據

這個步驟的關鍵是數據通道的建設，原來在騰訊工作時候，沒有體會到這個環節的艱辛，因為數據平臺部門已經做了完備的數據通道搭建，開發按照一定規則上報就可以了。現在創業型公司，則是從上報通道開始進行建設，也讓我得到更多鍛煉提升的機會。其中很關鍵的一個環節，就是數據上報測試，曾經因為該環節的測試資源沒到位，造成不必要的麻煩。

6、采集數據

采集數據涉及接口創建，要考慮數據字段的拓展性，數據采集過程中的ETL數據清洗流程，客戶端數據上報的正確性校驗等。

7、數據存儲

數據存儲對象包括數據流在加工過程中產生的臨時文件或加工過程中需要查找的信息。在數據存儲過程中，因很多數據是不可恢復的，所以數據存儲的安全可靠永遠是最重要的。一定要投入最多的精力來關注。

6、數據運算

數據運算是指對數據實施的操作，數據運算最終需要在對立的存儲結構上用算法實現，所以數據運算分為運算定義和運算實現兩個層面。運算定義是運算功能的描述，是抽象的，是基于邏輯的。運算實現是程序員完成運算的實現算法，是具體的，是基于存儲結構的。

9、獲取數據

就是產品經理，數據分析人員從數據系統獲得數據的過程，常見的方式是數據報表和數據提取。報表的格式，一般會在數據需求階段明確，尤其是有積累的公司，通常會有報表模板，照著填入指標就好了。強大一些的數據平臺，則可以根據分析需要，自助的選擇字段（表頭）進行自助報表的配置和計算生成。

數據提取，在做產品運營中，是很常見的需求，例如提取某一批銷量較好的商品及其相關字段，提取某一批指定條件的用戶等。同樣，功能比較完備的數據平臺，會有數據自助提取系統，不能滿足自助需求，則需要數據開發寫腳本進行數據提取。

10、觀測和分析數據

這里主要是數據變化的監控和統計分析，通常會對數據進行自動化的日報表輸出，并標識異動數據，數據的可視化輸出很重要。常用的軟件是EXCEL和SPSS，可以說是進行數據分析的基本技能，以后再分享個人在實際工作中對這兩款軟件的使用方法和技巧。

需要注意的是，在進行數據分析之前，先進行數據準確性的校驗，判斷這些數據是否是你想要的，例如從數據定義到上報邏輯，是否嚴格按照需求文檔進行，數據的上報通道是否會有數據丟包的可能，建議進行原始數據的提取抽樣分析判斷數據準確性。數據解讀在這個環節至關重要，同一份數據，由于產品熟悉度和分析經驗的差異，解讀結果也大不一樣，因此產品分析人員，必須對產品和用戶相當了解。

11、產品評估與運營優化

這是數據運營閉環的終點，同時也是新的起點，數據報表絕不是擺設，也不是應付領導的提問，而是切實的為產品優化和運營的開展服務，正如產品人員的績效，不僅僅是看產品項目是否按時完成，按時發布，更是要持續進行產品數據的觀測分析，評估產品健康度，同時將積累的數據應用到產品設計和運營環節，例如亞馬遜的個性化推薦產品，例如騰訊的圈子產品，例如淘寶的時光機產品等等。

六、數據運營常用指標

1、用戶運營指標

用戶運營只是運營的職能之一，貫穿在各種產品的運營中。用戶運營所關注的數據指標，不同行業、不同平臺等等都有不同的側重點。用戶運營常用指標有：

(1)、拉新階段：關注用戶來源的類型：純新用戶（靠前次注冊）還是老用戶（再注冊）；貼片廣告的用戶來源有多少，彈窗廣告的用戶來源有多少等等。

(2)、轉化階段：關注轉化率：200個用戶瀏覽了你的宣傳頁面，注冊的有100人，這100人就是實現了轉化，轉化率為50%（=100/200）；同樣的除了注冊轉化率還有付費轉化率等等。

(3)、活躍階段：關注用戶在產品內的活躍量，不同的產品表現形式不同。例如，貼吧：發帖量、回帖量等等；視頻網站：點擊量，觀看量等等。

(4)、留存階段：關注留存或流失的用戶量。例如，靠前天新增的用戶有300人，300人中第二天還在活躍的有100人，第三天還在活躍的……依次類推。

2、平臺運營指標

(1)、網站運營

(1.1)、流量方面需要關注

PV（page view）訪問頁面產生的數據。 一個用戶訪問了5個頁面，那么就產生了5個 PV。

UV（user view）某個特定頁面的訪客數。一個頁面一個賬號無論點進去幾次，UV都是1，因為只有一個訪客。

VV（visit view）針對于全站的訪客數。一個賬號進入一個網站，無論這個賬號瀏覽了這個網站多少個網頁，VV都是1 ，因為這個網站只有一個訪客。

IP：針對于全站的網絡IP數。你在家用電腦登錄了這個網站，之后你表哥也用同一臺電腦登陸了他的賬號，訪問了同一個網站，但這個時候IP還是只有1，因為你和表哥用的同一臺電腦，網絡的IP地址也是一個。

(1.2)、訪問方面需要關注

跳出率：頁面停留訪客有300人，但是有150人不喜歡這個頁面，選擇離開，那么跳出率就是50%（=150/300）

二跳率：首頁頁面停留訪客有300人，有150人覺得這個網站很喜歡，于是點擊瀏覽下一個頁面，那么二跳率就是50%（=150/300）。以此類推還有三跳率，四跳率等等。

轉化率：轉化到最終產品目的頁面的比率。如果是電商的話，最終目的就是下單，那么就是新增用戶和轉化到下單頁面的用戶 的比率。以此類推，還有付費轉率，注冊轉化率等等。

(1.3)、活躍方面需要關注

DAU(daily active user)即 日活躍用戶量。

MAU(monthly active user)即 月活躍用戶量。

相關的，還可以有周活躍用戶量、年活躍用戶量等等。

(1.4)、轉化方面需要關注（僅指電商運營方面）

成單量：用戶共成了多少單。

付費金額：用戶共付費多少元。

客單價：付費金額/成單量=客單價。這里需要的是，每***均多少錢的數據。

付費率：走到付費這一步的轉化率。

(2)、APP運營

新增：新增的設備數（按手機型號分）；新注冊的設備數（注冊新用戶。）

活躍：活躍的設備數；活躍的用戶數

留存：次日留存率：例如，靠前天新增300人，第二天還登錄的有150.那么次日的留存率就是50%（=150/300）。以此類推，還有三日留存率（第三日登錄數/靠前天新增數）……n日留存率等等。

TAD：比如，7日TAD=靠前天留存量+第二天仍在留存的數量……+第七天仍在留存的數量。用于計算七天內，一臺設備活躍過幾天。

3、行業平臺重點關注指標

內容型行業：關注PV,UV,V V，帖子數，頁面停留時間，分享數等等；

社交類行業：關注發帖量，發言數，PV,UV，活躍占比等等；

電商類行業：關注銷售收入，成單量，客單價等等；

游戲類行業：關注活躍用戶量，付費率，收入，ARPU（每用戶平均收入）等等；

除了運營平臺和運營行業兩個劃分角度外，還有很多劃分角度，其中用戶運營所要關注的數據指標都是有不同側重的。

七、數據運營的作用

數據在企業中的作用是巨大的。不同層面的人，需要對數據做不同的操作。

1、決策層：商業智能=戰略，電子商務的運營策略

2、管理層：商業智能=戰術，商務運營的計劃

3、運營層：商業智能=操作，電子商務運營具體的實施

當有了足夠的數據之后，可以不再依賴主觀判斷，而讓數據成為公司里的裁判。理想情況下，如果能夠追蹤一切數據，那么所有的決策都可以理所當然地基于數據。

八、數據運營常用模型和方法

1、漏斗分析法

漏斗模型是一套流程式數據分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況，是一種重要的分析模型。漏斗分析模型已經廣泛應用于網站和APP用戶行為分析的流量監控、CRM系統、SEO優化、產品營銷和銷售等日常數據運營與數據分析的工作中。

漏斗分析最常用的是轉化率和流失率兩個互補型指標。用一個簡單的例子來說明，假如有100人訪問某電商網站，有30人點擊注冊，有10人注冊成功。這個過程共有三步，靠前步到第二步的轉化率為30%，流失率為70%，第二步到第三步轉化率為33%，流失率67%；整個過程的轉化率為10%，流失率為90%。 該模型就是經典的漏斗分析模型。

2、AARRR分析模型

AARRR又稱為海盜模型，是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Referral五個英文單詞的縮寫，是DaveMcClure2007提出的，核心就是AARRR漏斗模型，對應客戶生命周期幫助大家更好地理解獲客和維護客戶的原理。

AARRR分別代表了五個單詞，又分別對應了產品生命周期中的五個階段：

Acquisition[獲取]：用戶從不同渠道來到你的產品；

Activation[激活]：用戶在你的產品，上完成了一個核心任務(并有良好體驗)；

Retention[存留]：用戶回來繼續不斷的使用你的產品；

Revenue[收益]：用戶在你的產品，上發生了可使你收益的行為；

Referral[推薦]：用戶通過你的產品，推薦引導他人來使用你的產品。

總結

優化猩SEO：數據充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基于數據的。在運營的各個環節，都需要以數據為基礎。數據運營就是以數據為導向，不再憑經驗盲目運作，做到有的放矢。

參考鏈接：

數據運營_百度百科

https://baike.baidu.com/item/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%BF%90%E8%90%A5/1679697

數據運營的6個步驟，從方**到案例帶你入門 - 姑婆那些事兒

http://www.gupowang.com/article/view/5536

什么是數據運營？數據運營是做什么的？

https://zhuanlan.zhihu.com/p/450723925

數據運營的6個步驟，從方**到案例帶你入門

http://www.woshipm.com/operate/418011.html

從招聘需求看各個運營職能的分工與要求

http://www.woshipm.com/zhichang/735675.html

關于數據運營，你知道多少？ _ 人人都是產品經理

http://www.woshipm.com/operate/826562.html

數據化運營需要什么知識技能？

https://3g.163.com/dy/article_cambrian/GM7948R50511805E.html

修改于2023-12-19

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