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想成为高阶运营?先尝试给自己梳理一下对数据运营的概念

2020-04-30

想成为高阶运营?先尝试给自己梳理一下对数据运营的概念

小马鱼
2020-04-30
在我看来,数据运营不是一个岗位,而是一种sense。
鸟哥笔记,数据运营,小马鱼,用户研究,分析方法,产品分析,用户研究,数据驱动,数据指标,数据分析

很多人是要工作1-2年,甚至3-5年,完成人肉打杂的原始积累后,才有机会打开数据化运营宝藏的大门。我从数据完善的携程销售运作部,然后到数据产品更加完善,且数据更容易为运营所用的阿里,再到创业公司。给大家讲讲我的三段经历分别代表了数据成熟程度不同的3类公司,我在其中的经历可能对于处在不同阶段公司的你有一定参考性。不管你处于什么境遇,当你有了强烈的意识——数据是个好东西,再加上一些基本的思维和方法,你一定不会束手无策的。

 第一段经历:携程旅行网

当时的携程数据化驱动程度:中上。它的特征是数据收集做得很好,该埋点的地方都有埋点,数据库完善,但数据只掌握在少数人手里,要提取数据和分析数据都有一定的门槛,比如说要有BI资源帮你提取,或者自己会SQL(访问和处理数据库的标准的计算机语言)。就好比,进入了一座宝藏,但你搬不动,只能干着急。在这类公司,你作为一枚运营可以做什么呢?充分利用BI帮你提取数据,描述需求时尽可能专业、简洁、精确。对比一下两种说话方式,BI肯定是希望看到第二种提需求的方式。

A:请帮我提取最近这段时间,购买机票的用户一般提前多久购票。

B:请帮我提取12.1日-12.6日期间,所有购买机票的用户,他们的购买时间、出行时间、国际or国内、机票折扣、性别。

B的特点是更清晰更确定,字段比较全。这是BI教给我的一个小技巧,尽可能全面地提需求,因为对于他们来说,提3个字段和提6个字段差不多的时间,如果你只提用户、购买时间、出行时间,想着两个时间一减就是提前的时间了。这里就可能存在不全面,不如一次提取全面,把有可能影响的因素都提出来,自己再处理。

比如购买机票的提前时间就可能和国际or国内机票有关,跟折扣有关,跟购票人的性别有关。拿到数据之后,就要用到必备的Excel技能了。我刚到携程时,只有大学学的一点儿三脚猫功夫,幸好有主管、“表哥”(Excel特别厉害的师兄)手把手教我,课余也在看一本小蚊子的数据分析启蒙书《谁说菜鸟不会数据分析》。

经常有刚毕业的同学问我,Excel需要掌握到什么程度,需不需要学SPSS、SAS等高级统计分析工具。事实证明,Excel可以解决几乎100%一个运营需要解决的问题了,《谁说菜鸟不会数据分析》这本书里的技巧足够用啦,剩下的精力应该回归去懂业务,要不然功力发挥不出来的。Excel功能中用得最多的就是函数if、vlookup等、数据透视表、条件格式。

最后,还要懂一点点的统计学知识,我大学上的是财经类院校,都有学《统计学》,没想到在工作中还能派上用场。比如上面那个购买机票提前时间的案例,有的同学就可能会取平均值,但实际上这里应该取众数。

小常识:平均数、中位数、众数的关系?

平均值是所有数据平均之后的数值,中位数是指所有数值排列起来之后,处于数列中间的数值,众数是指一组数据中出现最多的数据。

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图为均值、中位数、众数的关系

总结一下,在携程这类数据化驱动中上的公司,运营要做的是跟BI搞好关系,它是你和数据之间的桥梁;准确描述数据提取需求;Excel掌握到常用函数和数据透视表;基本的统计学知识。

第二段经历:阿里巴巴

阿里的数据化驱动程度:高。它的特征是有庞大的数据库,有大量数据方向的产品经理在开发数据产品,力图降低数据运用门槛,做成傻瓜式的开放给运营用。

近三年,又通过人工智能实现了千人千面,大量用于首页、活动页面、会员,更大层面的触达到用户。我刚到阿里时被奉为“表姐”(在携程我只能算“表妹”),我发现在阿里,大部分运营的Excel技巧非常普通,因为他们太幸福啦,有数据产品可以用,好用得不得了,强大得不得了!

唯一让人伤心的是我的Excel技术水平退步得厉害。在阿里这样的公司,作为一枚运营可以做什么呢?

首先,你以为数据产品做出来了,就大家都会用了,都在一个起跑线上了吗?产品经理肯定希望这样,但实际上数据产品也是个产品,这个产品也是需要被运营被推广出去的,用户就是阿里内部的运营人员。所以数据产品经理经常搞内部培训会、宣讲会、旺旺群答疑等来让运营用,有的运营认知就是要慢一点,就是不用。还有一种,就是用得不好。

作为一名运营,要在强调数据驱动的公司脱颖而出,

首先就要响应公司号召把数据产品用得溜,怎么用得溜呢?同样要和数据产品经理打好关系,成为他的第一批种子用户,帮他测试给他反馈意见,他会非常重视你,就跟我们用户运营要去维护我们的种子用户一样道理嘛。这样的话,如果你有些高级功能请教,或者有些需求想提,都可以优先被满足。

另外,多跟他们打交道也会提升你的逻辑思维能力。

还有,多琢磨产品里面自带的教程、常见问题和数据口径。这里面能解决你百分之九十的问题。数据的口径非常重要,不了解口径,要是老板或客户多追问你几句,你就抓瞎了。

在数据产品页面上通常有个问号的地方,鼠标放上去,就会显示一些指标的定义,下面以微信公众号后台-统计-图文分析为例。鼠标放在右上角的问号上就会出现一个浮层,上面对指标的解释非常清晰,这是很多人可能忽略掉的。

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图为微信公众号后台统计指标解释


把数据产品用溜你已经超过80%的运营了,如果还想精进就要回归业务,多制造可以利用数据的场景,在业务中遇到任何问题都想想能不能利用数据来佐证,能不能利用数据来提高效率,能不能利用数据来验证结果,让数据成为日常。

总结一下,阿里数据给人的感觉就是进入了一座宝藏,而且不用你自己搬运,戒指、项链、头饰、耳环都分门别类摆好的,一键就能启动传送带送到你手上。你需要做的就是了解自己了解出席的场合了解美学后用来打扮自己。

 第三段经历:服务过的初创公司

这类公司数据化驱动程度:低。它们的特征是用户处于原始积累阶段,数据收集层面不全,数据能解决局部的问题,但尚未形成一张网。这时候的运营特别是运营总监的角色承担的任务要重些,在前两个公司,运营是躺在数据宝藏上,伸手拿来用的,而这类公司没有专门负责数据的开发或者产品经理。

有的时候需要你来提需求哪些地方需要埋点,哪些数据需要监测。如果你等着公司成熟后再给你提供,那你初期的很多成绩是得不到量化的,其实害的是你自己。身在这类公司,你作为运营可以做些什么呢?

首先,利用好外部数据。有的公司的业务就是基于微博+公众号+淘宝店+微店+社群,前四项都有各自的数据后台可以看到必要的数据,特别是淘宝店卖家后台,开通“生意参谋”后数据非常齐全。如果你的客户百分之八十来自淘宝,完全可以拿淘宝的用户画像、转化率等当全公司的。

社群工具百度上一搜也有很多了,主要是记录社群成员加入、发言、签到、退出的行为。至于社群里引导成交的统计,可以请技术人员生成社群专用的购买链接再放进群里,可以看到访问次数和成交。如果你有自己的网站和APP,就需要看流量数据和用户在APP上的行为数据,常用的有友盟+、Google Analytics、百度统计。

鸟哥笔记,数据运营,小马鱼,用户研究,分析方法,产品分析,用户研究,数据驱动,数据指标,数据分析图为友盟APP数据demo

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图为友盟Web数据demo


近年来GrowingIO用的人挺多,不过需要付费,据说很好用。他的推广方式也很精准和高大上,一直都在各个互联网人的沙龙里通过知识分享获客,口碑好。部分功能跟阿里的A+(一款阿里内部用的数据产品)类似,比如热力图、漏斗分析、用户分群与细查,产品功能截图如下:

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图为 GrowingIO产品功能截图


接着,看看自己和老板需要看哪些业务数据,请技术人员做成模板,以便你能方便提取,作为日报、周报、月报素材。每家公司的业务数据是没有统一结构的,因业务而定,是之前提到的行为数据和流量数据统计不了的。

比如以下是亚马逊2005年时的一个用户数据采集表的截图,其中有一项“距最近商场的账单地址”是最为特别的,其他电商公司可能并未关注。它通过这个数会发现这个用户在我这儿买东西少,是不是因为他周边有足够的商店供他消费了。距离和金额之间有某种关联。“愿望单内物品数?(类似收藏夹)”、“购物车内物品数”这两个亚马逊关注的指标阿里同样很关注,其实双11预热阶段的核心就是在刺激用户加购物车。车品觉(原阿里巴巴副总裁/数据委员会会长,现红杉资本中国基金专家合伙人)先生在一次分享中说,通过双11前三周内购物车内商品的新增情况,就能预测双11的销售额,这其实是可以理解的。从购物车到购买的转化率在前几届的双11中能拿到。

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图为年亚马逊的用户数据采集表部分截图


最后,可能还是有很多技术人员顾不上的你的小场景的临时需求,这时可以发挥自己的主观能动性,在Excel表上记录数据、处理数据、分析得出结论,用最小可行性原则来完成一次数据化运营的过程。

比如之前在为一家旅行公司做内容运营,我们在马蜂窝上发布了很多自由行攻略,获得了很高的阅读量,但是我们不太确定带来多少订单,马蜂窝不能提供(我们在马蜂窝自由行商城总的订单能看到,但看了攻略再下单的用户区分不出来),我们的技术也监测不了。

在这个场景下,我可以人肉记录每天新增的攻略阅读数、浏览攻略后成交的订单数(请客服人员回访后记录)、金额做成一张表,看到大概的转化率。下一步,我们想通过优化攻略的写法提升引导成交的转化率,就可以以此为基准值,看看优化写法后转化率是否有所提高。不用担心数字不精确,因为是自己跟自己比,只要前后自己的统计口径是一致的,能在这个比率上提升就达到目的了。

洞悉数据化运营体系

上面我经历的三类公司,代表三种数据化运营体系的成熟程度。这边再列举一下, 从无到有,从弱到强,一家公司的数据化体系到底是怎么建立起来的。

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图为数据化运营体系,图片作者秦路


所有公司都要经历数据收集层-数据产品层-数据运营层-运营触达层。

  • 数据收集层。数据收集的核心是尽可能收集一切的数据,它有两个原则:宜早不宜晚,宜全不宜少。需要收集的数据能划分成四个主要类型:行为数据、流量数据、业务数据、外部数据。我经历的创业公司通常在第一个阶段停留比较久。

  • 数据产品层。原始数据并不能直接为运营所用,通常脏乱差,我们需要按照一定的标准整合、加工。数据产品是对数据的加工和利用,行成一张张可视化的报表,减低运营的使用门槛。这一点在阿里是尤其突出的。

  • 数据运营层。是运营人员将数据转化成运营策略,是真正的把数据用起来了。数据产品让运营用数据变得简单容易,但是用不用、怎么用就是思维和能力上的问题了。阿里大部分运营人做得很好,在自己的工作中的都尽可能会用到,比如我们在写活动总结时都会去数据产品提取数据来分析。

  • 用户触达层。经历了漫长的积累,只有在一家公司对自己的数据非常有信心时,才会开放给用户感知到——你在我这里是有标签的!。比如阿里在把千人千面第一次用到双11的那一年,内部经历了大量的测试和调试才敢上。面向用户的东西出不得错,如果推送的东西牛头不对马嘴,就会被吐槽、无视、甚至怒删。2016年、2017年的双11让广大用户感知到了每个人在活动会场上看到的banner、楼层顺序、商品、会员权益都不一样。

并不是说你所在的公司在第一层你就只能做低级的运营,其实自己弄张Excel表收集数据,也能做到第三层数据运营。没有数据产品之前,阿里运营做活动选品选商家就是这么干的,几十个指标请开发人员提取出来,在Excel表上用公式算出来排序,再填到活动页面上。现在完全自动化了。其实①③阶段是最锻炼运营人的,②④阶段是最锻炼产品经理的,到四阶段就没运营啥事了,基于算法模型,服务器实时计算后直接将推荐结果给用户,高度自动化。

所以珍惜你所处的阶段,发挥出你最大的价值,是高阶运营的第一步!

-END-

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很多人是要工作1-2年,甚至3-5年,完成人肉打杂的原始积累后,才有机会打开数据化运营宝藏的大门。我从数据完善的携程销售运作部,然后到数据产品更加完善,且数据更容易为运营所用的阿里,再到创业公司。给大家讲讲我的三段经历分别代表了数据成熟程度不同的3类公司,我在其中的经历可能对于处在不同阶段公司的你有一定参考性。不管你处于什么境遇,当你有了强烈的意识——数据是个好东西,再加上一些基本的思维和方法,你一定不会束手无策的。

 第一段经历:携程旅行网

当时的携程数据化驱动程度:中上。它的特征是数据收集做得很好,该埋点的地方都有埋点,数据库完善,但数据只掌握在少数人手里,要提取数据和分析数据都有一定的门槛,比如说要有BI资源帮你提取,或者自己会SQL(访问和处理数据库的标准的计算机语言)。就好比,进入了一座宝藏,但你搬不动,只能干着急。在这类公司,你作为一枚运营可以做什么呢?充分利用BI帮你提取数据,描述需求时尽可能专业、简洁、精确。对比一下两种说话方式,BI肯定是希望看到第二种提需求的方式。

A:请帮我提取最近这段时间,购买机票的用户一般提前多久购票。

B:请帮我提取12.1日-12.6日期间,所有购买机票的用户,他们的购买时间、出行时间、国际or国内、机票折扣、性别。

B的特点是更清晰更确定,字段比较全。这是BI教给我的一个小技巧,尽可能全面地提需求,因为对于他们来说,提3个字段和提6个字段差不多的时间,如果你只提用户、购买时间、出行时间,想着两个时间一减就是提前的时间了。这里就可能存在不全面,不如一次提取全面,把有可能影响的因素都提出来,自己再处理。

比如购买机票的提前时间就可能和国际or国内机票有关,跟折扣有关,跟购票人的性别有关。拿到数据之后,就要用到必备的Excel技能了。我刚到携程时,只有大学学的一点儿三脚猫功夫,幸好有主管、“表哥”(Excel特别厉害的师兄)手把手教我,课余也在看一本小蚊子的数据分析启蒙书《谁说菜鸟不会数据分析》。

经常有刚毕业的同学问我,Excel需要掌握到什么程度,需不需要学SPSS、SAS等高级统计分析工具。事实证明,Excel可以解决几乎100%一个运营需要解决的问题了,《谁说菜鸟不会数据分析》这本书里的技巧足够用啦,剩下的精力应该回归去懂业务,要不然功力发挥不出来的。Excel功能中用得最多的就是函数if、vlookup等、数据透视表、条件格式。

最后,还要懂一点点的统计学知识,我大学上的是财经类院校,都有学《统计学》,没想到在工作中还能派上用场。比如上面那个购买机票提前时间的案例,有的同学就可能会取平均值,但实际上这里应该取众数。

小常识:平均数、中位数、众数的关系?

平均值是所有数据平均之后的数值,中位数是指所有数值排列起来之后,处于数列中间的数值,众数是指一组数据中出现最多的数据。

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图为均值、中位数、众数的关系

总结一下,在携程这类数据化驱动中上的公司,运营要做的是跟BI搞好关系,它是你和数据之间的桥梁;准确描述数据提取需求;Excel掌握到常用函数和数据透视表;基本的统计学知识。

第二段经历:阿里巴巴

阿里的数据化驱动程度:高。它的特征是有庞大的数据库,有大量数据方向的产品经理在开发数据产品,力图降低数据运用门槛,做成傻瓜式的开放给运营用。

近三年,又通过人工智能实现了千人千面,大量用于首页、活动页面、会员,更大层面的触达到用户。我刚到阿里时被奉为“表姐”(在携程我只能算“表妹”),我发现在阿里,大部分运营的Excel技巧非常普通,因为他们太幸福啦,有数据产品可以用,好用得不得了,强大得不得了!

唯一让人伤心的是我的Excel技术水平退步得厉害。在阿里这样的公司,作为一枚运营可以做什么呢?

首先,你以为数据产品做出来了,就大家都会用了,都在一个起跑线上了吗?产品经理肯定希望这样,但实际上数据产品也是个产品,这个产品也是需要被运营被推广出去的,用户就是阿里内部的运营人员。所以数据产品经理经常搞内部培训会、宣讲会、旺旺群答疑等来让运营用,有的运营认知就是要慢一点,就是不用。还有一种,就是用得不好。

作为一名运营,要在强调数据驱动的公司脱颖而出,

首先就要响应公司号召把数据产品用得溜,怎么用得溜呢?同样要和数据产品经理打好关系,成为他的第一批种子用户,帮他测试给他反馈意见,他会非常重视你,就跟我们用户运营要去维护我们的种子用户一样道理嘛。这样的话,如果你有些高级功能请教,或者有些需求想提,都可以优先被满足。

另外,多跟他们打交道也会提升你的逻辑思维能力。

还有,多琢磨产品里面自带的教程、常见问题和数据口径。这里面能解决你百分之九十的问题。数据的口径非常重要,不了解口径,要是老板或客户多追问你几句,你就抓瞎了。

在数据产品页面上通常有个问号的地方,鼠标放上去,就会显示一些指标的定义,下面以微信公众号后台-统计-图文分析为例。鼠标放在右上角的问号上就会出现一个浮层,上面对指标的解释非常清晰,这是很多人可能忽略掉的。

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图为微信公众号后台统计指标解释


把数据产品用溜你已经超过80%的运营了,如果还想精进就要回归业务,多制造可以利用数据的场景,在业务中遇到任何问题都想想能不能利用数据来佐证,能不能利用数据来提高效率,能不能利用数据来验证结果,让数据成为日常。

总结一下,阿里数据给人的感觉就是进入了一座宝藏,而且不用你自己搬运,戒指、项链、头饰、耳环都分门别类摆好的,一键就能启动传送带送到你手上。你需要做的就是了解自己了解出席的场合了解美学后用来打扮自己。

 第三段经历:服务过的初创公司

这类公司数据化驱动程度:低。它们的特征是用户处于原始积累阶段,数据收集层面不全,数据能解决局部的问题,但尚未形成一张网。这时候的运营特别是运营总监的角色承担的任务要重些,在前两个公司,运营是躺在数据宝藏上,伸手拿来用的,而这类公司没有专门负责数据的开发或者产品经理。

有的时候需要你来提需求哪些地方需要埋点,哪些数据需要监测。如果你等着公司成熟后再给你提供,那你初期的很多成绩是得不到量化的,其实害的是你自己。身在这类公司,你作为运营可以做些什么呢?

首先,利用好外部数据。有的公司的业务就是基于微博+公众号+淘宝店+微店+社群,前四项都有各自的数据后台可以看到必要的数据,特别是淘宝店卖家后台,开通“生意参谋”后数据非常齐全。如果你的客户百分之八十来自淘宝,完全可以拿淘宝的用户画像、转化率等当全公司的。

社群工具百度上一搜也有很多了,主要是记录社群成员加入、发言、签到、退出的行为。至于社群里引导成交的统计,可以请技术人员生成社群专用的购买链接再放进群里,可以看到访问次数和成交。如果你有自己的网站和APP,就需要看流量数据和用户在APP上的行为数据,常用的有友盟+、Google Analytics、百度统计。

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图为友盟Web数据demo


近年来GrowingIO用的人挺多,不过需要付费,据说很好用。他的推广方式也很精准和高大上,一直都在各个互联网人的沙龙里通过知识分享获客,口碑好。部分功能跟阿里的A+(一款阿里内部用的数据产品)类似,比如热力图、漏斗分析、用户分群与细查,产品功能截图如下:

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图为 GrowingIO产品功能截图


接着,看看自己和老板需要看哪些业务数据,请技术人员做成模板,以便你能方便提取,作为日报、周报、月报素材。每家公司的业务数据是没有统一结构的,因业务而定,是之前提到的行为数据和流量数据统计不了的。

比如以下是亚马逊2005年时的一个用户数据采集表的截图,其中有一项“距最近商场的账单地址”是最为特别的,其他电商公司可能并未关注。它通过这个数会发现这个用户在我这儿买东西少,是不是因为他周边有足够的商店供他消费了。距离和金额之间有某种关联。“愿望单内物品数?(类似收藏夹)”、“购物车内物品数”这两个亚马逊关注的指标阿里同样很关注,其实双11预热阶段的核心就是在刺激用户加购物车。车品觉(原阿里巴巴副总裁/数据委员会会长,现红杉资本中国基金专家合伙人)先生在一次分享中说,通过双11前三周内购物车内商品的新增情况,就能预测双11的销售额,这其实是可以理解的。从购物车到购买的转化率在前几届的双11中能拿到。

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图为年亚马逊的用户数据采集表部分截图


最后,可能还是有很多技术人员顾不上的你的小场景的临时需求,这时可以发挥自己的主观能动性,在Excel表上记录数据、处理数据、分析得出结论,用最小可行性原则来完成一次数据化运营的过程。

比如之前在为一家旅行公司做内容运营,我们在马蜂窝上发布了很多自由行攻略,获得了很高的阅读量,但是我们不太确定带来多少订单,马蜂窝不能提供(我们在马蜂窝自由行商城总的订单能看到,但看了攻略再下单的用户区分不出来),我们的技术也监测不了。

在这个场景下,我可以人肉记录每天新增的攻略阅读数、浏览攻略后成交的订单数(请客服人员回访后记录)、金额做成一张表,看到大概的转化率。下一步,我们想通过优化攻略的写法提升引导成交的转化率,就可以以此为基准值,看看优化写法后转化率是否有所提高。不用担心数字不精确,因为是自己跟自己比,只要前后自己的统计口径是一致的,能在这个比率上提升就达到目的了。

洞悉数据化运营体系

上面我经历的三类公司,代表三种数据化运营体系的成熟程度。这边再列举一下, 从无到有,从弱到强,一家公司的数据化体系到底是怎么建立起来的。

鸟哥笔记,数据运营,小马鱼,用户研究,分析方法,产品分析,用户研究,数据驱动,数据指标,数据分析

图为数据化运营体系,图片作者秦路


所有公司都要经历数据收集层-数据产品层-数据运营层-运营触达层。

  • 数据收集层。数据收集的核心是尽可能收集一切的数据,它有两个原则:宜早不宜晚,宜全不宜少。需要收集的数据能划分成四个主要类型:行为数据、流量数据、业务数据、外部数据。我经历的创业公司通常在第一个阶段停留比较久。

  • 数据产品层。原始数据并不能直接为运营所用,通常脏乱差,我们需要按照一定的标准整合、加工。数据产品是对数据的加工和利用,行成一张张可视化的报表,减低运营的使用门槛。这一点在阿里是尤其突出的。

  • 数据运营层。是运营人员将数据转化成运营策略,是真正的把数据用起来了。数据产品让运营用数据变得简单容易,但是用不用、怎么用就是思维和能力上的问题了。阿里大部分运营人做得很好,在自己的工作中的都尽可能会用到,比如我们在写活动总结时都会去数据产品提取数据来分析。

  • 用户触达层。经历了漫长的积累,只有在一家公司对自己的数据非常有信心时,才会开放给用户感知到——你在我这里是有标签的!。比如阿里在把千人千面第一次用到双11的那一年,内部经历了大量的测试和调试才敢上。面向用户的东西出不得错,如果推送的东西牛头不对马嘴,就会被吐槽、无视、甚至怒删。2016年、2017年的双11让广大用户感知到了每个人在活动会场上看到的banner、楼层顺序、商品、会员权益都不一样。

并不是说你所在的公司在第一层你就只能做低级的运营,其实自己弄张Excel表收集数据,也能做到第三层数据运营。没有数据产品之前,阿里运营做活动选品选商家就是这么干的,几十个指标请开发人员提取出来,在Excel表上用公式算出来排序,再填到活动页面上。现在完全自动化了。其实①③阶段是最锻炼运营人的,②④阶段是最锻炼产品经理的,到四阶段就没运营啥事了,基于算法模型,服务器实时计算后直接将推荐结果给用户,高度自动化。

所以珍惜你所处的阶段,发挥出你最大的价值,是高阶运营的第一步!

-END-

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南星2

2020-05-28 16:01

对于运营数据分析很重要,学习了
张颖

2020-05-19 17:01

学习了,厉害

2020-05-18 21:56

数据只有一定量的时候才有价值,作者很全面的写了不同阶段的公司对于数据的使用。希望广大运营同学也多少学点起码的excel的知识,毕竟自己最懂自己的需求
砥砺前行

2020-05-08 11:27

学习了😊
快乐人生

2020-05-01 16:30

这个好
晨晨

2020-05-01 13:05

数据还有这么些工具🔧可用,阔以阔以。
陈新辉

2020-04-30 21:22

学习了
晶dou云

2020-04-30 20:03

都在说数据运营很重要,但作者说出了不同阶段该如何利用现有的资源进行数据运营。
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南星2

2020-05-28 16:01

对于运营数据分析很重要,学习了

张颖

2020-05-19 17:01

学习了,厉害

2020-05-18 21:56

数据只有一定量的时候才有价值,作者很全面的写了不同阶段的公司对于数据的使用。希望广大运营同学也多少学点起码的excel的知识,毕竟自己最懂自己的需求

砥砺前行

2020-05-08 11:27

学习了😊

快乐人生

2020-05-01 16:30

这个好

晨晨

2020-05-01 13:05

数据还有这么些工具🔧可用,阔以阔以。

陈新辉

2020-04-30 21:22

学习了

晶dou云

2020-04-30 20:03

都在说数据运营很重要,但作者说出了不同阶段该如何利用现有的资源进行数据运营。
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