隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，流量越來越貴，花錢砸流量的時(shí)代成為歷史，于是，更多的思考便轉(zhuǎn)入了流量的最大化利用上，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)應(yīng)用而生。而流量紅利逐漸凸底的今天，每個(gè)互聯(lián)網(wǎng)人都在思考的問題便成了：如何使得流量的利用最大化？

過去，“流量為王”的理念使得運(yùn)營人員的職責(zé)聚焦在拉新上，隨著市場(chǎng)環(huán)境的變化，運(yùn)營的渠道和方式不斷增加，有了更加細(xì)致的分類。因此需要利用大數(shù)據(jù)分析能力來指導(dǎo)運(yùn)營人的工作，其實(shí)數(shù)據(jù)的背后，就是邏輯和推理。換句話說，想要讓數(shù)據(jù)可以更好的為你服務(wù)，你需要先有好的邏輯和推理分析能力。

假如連這一層都做不到，即便你看Lin數(shù)君的文章并拍案叫絕，很可能也是只得其形，未得其神。

本文著重探討內(nèi)容：

（1）數(shù)據(jù)來源渠道這么尋找？

（2）無從下手的現(xiàn)有數(shù)據(jù)怎么分析？

（3）數(shù)據(jù)不是數(shù)字，而是用戶

（4）打造產(chǎn)品是需關(guān)注哪些維度？

（5）用戶需求如何進(jìn)行決策驅(qū)動(dòng)？

精細(xì)化運(yùn)營的大背景下，如何用數(shù)據(jù)分析來解決流量運(yùn)營、用戶運(yùn)營、產(chǎn)品運(yùn)營和內(nèi)容運(yùn)營中的增長問題，今天將和大家分享一點(diǎn)Lin數(shù)君在數(shù)據(jù)運(yùn)營方面的心得。

數(shù)據(jù)來源渠道在哪？

流量運(yùn)營主要解決的是用戶從哪里來的問題，過去粗放式的流量運(yùn)營，僅僅關(guān)注PV、UV等虛榮指標(biāo)，在精細(xì)化運(yùn)營的今天是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

所以在做數(shù)據(jù)分析之前，就必須得有多維度的數(shù)據(jù)供我們分析，所以我們就得拿到數(shù)據(jù)，如何拿到呢？

數(shù)據(jù)主要兩種的來源渠道：

1. 自建數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，公司自有的數(shù)據(jù)是最源質(zhì)化的數(shù)據(jù)，也是最安全可靠、最全面完善的；
2. 國內(nèi)外第三方數(shù)據(jù)分析工具，這個(gè)是借助外部工具獲得數(shù)據(jù)。

使用分析工具可以得到以下內(nèi)容：

記錄用戶點(diǎn)擊信息：

• 包括沒有與網(wǎng)站產(chǎn)生交互的信息；
• 直接生成鏈接的百分比、 點(diǎn)擊分布圖及熱力圖；
• 用來統(tǒng)計(jì)用戶的懸停行為并進(jìn)行可視化展現(xiàn)。

獲取數(shù)據(jù)的方式關(guān)鍵在于作為運(yùn)營人員要了解什么樣的數(shù)據(jù)是重要的，對(duì)于這些數(shù)據(jù)的前后關(guān)聯(lián)，是怎樣的，這是一個(gè)聯(lián)動(dòng)的過程，不是一個(gè)單一的行為，因?yàn)楂@取數(shù)據(jù)的方式千變?nèi)f化。

有了這些數(shù)據(jù)之后，哪些是可以為我們所用的？又有哪些是可以剔除掉的？下面Lin數(shù)君談?wù)勅绾稳シ治鲞@些數(shù)據(jù)。

無從下手的現(xiàn)有數(shù)據(jù)如何分析？

從數(shù)據(jù)來源渠道拿到這些數(shù)據(jù)后 ，該怎么去分析呢？Lin數(shù)君相信很多運(yùn)營人在拿到數(shù)據(jù)時(shí)，都是沒多少思路的。要么胡子眉毛一把抓，要么無從下手。單從數(shù)據(jù)層面來說，你要把一大堆數(shù)據(jù)資料給運(yùn)營人，他們也是一臉懵的，所以說缺少分析思路真的很難做分析，需要宏觀的方法論和微觀的方法來指導(dǎo)。

下面Lin數(shù)君羅列下一般進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)經(jīng)常會(huì)使用到方法論，這些方法論在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)扮演宏觀指導(dǎo)的角色。在分析前應(yīng)先找到適合自己的方法論進(jìn)行指導(dǎo)。主要會(huì)用到的方法論：

1. PEST分析法：用于對(duì)宏觀環(huán)境的分析，包括政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和技術(shù)四方面。
2. 7何分析法：何因、何事、何人、何時(shí)、何地、如何就、何價(jià)。
3. 邏輯樹分析法：把問題的所有子問題分層羅列。
4. 基礎(chǔ)營銷理論：分析公司的整體營運(yùn)情況，包括產(chǎn)品、價(jià)格、渠道、促銷四大要素。
5. 用戶行為理論：主要用于網(wǎng)站流量分析，如回訪者、新訪者、流失率等，在眾多指標(biāo)中選擇一些適用的。
6. 增長黑客的海盜法則：精益創(chuàng)業(yè)的重要框架，從獲取、激活、留存、變現(xiàn)和推薦5個(gè)環(huán)節(jié)增長。

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的用戶都具有明顯的生命周期特征，Lin數(shù)君以一個(gè)APP為例闡述一下。

首先通過各種線上、線下的渠道拉新。安裝完APP后，通過運(yùn)營手段激活用戶；比如說首單免費(fèi)、優(yōu)惠券、零錢紅包等方式。通過循序漸進(jìn)的運(yùn)營手段促使部分用戶留存下來，并且?guī)Ыo企業(yè)帶營收。特別在這個(gè)過程中，如果用戶覺得產(chǎn)品質(zhì)量okay，也有可能推薦給朋友。當(dāng)然這5個(gè)環(huán)節(jié)并不是完全按照上面順序來的；運(yùn)營可以根據(jù)業(yè)務(wù)需要靈活應(yīng)用。增長黑客的海盜法則的五個(gè)環(huán)節(jié)都可以通過數(shù)據(jù)指標(biāo)來衡量與分析，從而實(shí)現(xiàn)精益化運(yùn)營的目的；每個(gè)環(huán)節(jié)的提升都可以有效增長業(yè)務(wù)。

使用數(shù)據(jù)分析方法論時(shí)要明確目標(biāo)作用：

• 理順分析思路，數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化；
• 把問題整理出關(guān)聯(lián)性的點(diǎn)；
• 為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開展指引方向；
• 驗(yàn)證分析結(jié)果的有效性及正確性。

數(shù)據(jù)不是數(shù)字，而是用戶

數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)建立的基礎(chǔ)是數(shù)據(jù)在組織中的文化和觀念，所以定義我們?nèi)绾慰创龜?shù)據(jù)的先決條件就是數(shù)據(jù)在商業(yè)中的功能。

過去數(shù)據(jù)被認(rèn)為是冰冷的數(shù)字，純粹被看做是一個(gè)測(cè)量工具，根據(jù)要求提供統(tǒng)計(jì)數(shù)字。因此我們往往會(huì)被要求提供一些事實(shí)數(shù)據(jù)，例如：我們?cè)诎屠栌卸嗌俜吭?在意大利排名前10的目的地是哪里?

回答這些問題和測(cè)量效果肯定是工作的一部分，但是還有一種更加人性化的數(shù)據(jù)特征，這就是我們用戶的聲音。在網(wǎng)站上一個(gè)動(dòng)作或者事件的記錄，在大多數(shù)情況下反映了一個(gè)人做出的決定，如果你能找出做出這個(gè)決定之前用戶的行為，這是用戶在用間接的方式告訴你他們喜歡什么，不喜歡什么。

這種反饋可以幫助我們做社區(qū)發(fā)展的決策、產(chǎn)品開發(fā)以及資源的調(diào)配，但是前提是你要能夠破譯它。因此數(shù)據(jù)科學(xué)是一種解釋，必須把用戶的聲音轉(zhuǎn)換成更適合決策的語言。

所以數(shù)據(jù)成為我們的盟友。我們用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來了解個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)，匯總這些經(jīng)驗(yàn)，以確定整個(gè)社會(huì)的發(fā)展趨勢(shì)，這些趨勢(shì)告知我們?cè)搹哪膩韥眚?qū)動(dòng)業(yè)務(wù)決策。隨著時(shí)間的推移，我們其他部門的同事們認(rèn)識(shí)到，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)代表的是所有用戶的聲音，這讓數(shù)據(jù)科學(xué)在企業(yè)生態(tài)結(jié)構(gòu)中占據(jù)重要的地位。

大打造產(chǎn)品時(shí)需關(guān)注哪些維度？

回歸到運(yùn)營人上，他們每天都會(huì)跟各種各樣的數(shù)據(jù)打交道，那產(chǎn)品都有那些數(shù)據(jù)維度是我們經(jīng)常會(huì)分析到的呢？

一款產(chǎn)品的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系分為5種：用戶規(guī)模與質(zhì)量、渠道分析、參與度分析、功能分析、用戶屬性分析。

1.用戶規(guī)模和質(zhì)量的分析包括總用戶數(shù)、新用戶數(shù)、留存用戶、轉(zhuǎn)化率。APP用戶數(shù)規(guī)模和質(zhì)量是最重要的分析維度，是產(chǎn)品經(jīng)理需重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)。

2.渠道分析是分析各渠道在相關(guān)的渠道質(zhì)量的變化和趨勢(shì)的主要手段，以數(shù)據(jù)科學(xué)來評(píng)估渠道質(zhì)量，優(yōu)化渠道推廣策略。在運(yùn)營來說渠道分析尤其得重視，可以從多個(gè)維度的數(shù)據(jù)來分析對(duì)比不同渠道的效果，比如從新增、活躍、次日留存率、從使用時(shí)長的角度對(duì)比不同來源用戶，根據(jù)分析數(shù)據(jù)能尋找到最適合自身的渠道，從而獲得最完美的推廣效果。

3.參與度分析的分析維度主要是包括用戶啟動(dòng)次數(shù)分析、使用時(shí)長分析、訪問頁面分析和使用時(shí)間間隔分析。

4.功能分析主要包括：

1. 功能活躍指標(biāo)
2. 頁面訪問路徑
3. 漏斗模型

5.用戶屬性分析不管在我們的產(chǎn)品啟動(dòng)初期，還是戰(zhàn)略的調(diào)整，分析用戶畫像都有著重要的意義。每一款產(chǎn)品設(shè)計(jì)前需要構(gòu)建用戶畫像，用來指導(dǎo)設(shè)計(jì)、開發(fā)、運(yùn)營；在產(chǎn)品迭代過程還需收集用戶數(shù)據(jù)，以便于進(jìn)行用戶行為分析，與商業(yè)模式掛鉤等等。

用戶需求如何進(jìn)行決策驅(qū)動(dòng)？

在一個(gè)團(tuán)隊(duì)中，需要解決的問題之一就是如何利用用戶的聲音來進(jìn)行業(yè)務(wù)決策。通過與公司各方面合作，我們已經(jīng)聽到如何將數(shù)據(jù)整合到一個(gè)項(xiàng)目中的一些觀點(diǎn)。有些人希望首先了解他們面臨的問題，另一些人會(huì)先瀏覽數(shù)據(jù)然后進(jìn)行規(guī)劃，但這些人往往更側(cè)重于用直覺驅(qū)動(dòng)決策營銷。

這兩者觀點(diǎn)都是ok的，但是在一個(gè)項(xiàng)目的生命周期中，數(shù)據(jù)在不同的階段有著不同的作用。

我們確定了決策過程的四個(gè)階段中，數(shù)據(jù)會(huì)在其中有什么影響：

首先了解問題的背景，建立一個(gè)完整的計(jì)劃簡介。這更多是一個(gè)探索性的過程。

簡要理解計(jì)劃，包括區(qū)分主次以及假設(shè)我們可以達(dá)到的結(jié)果。預(yù)測(cè)分析在這個(gè)階段更為重要，當(dāng)我們做出一個(gè)決定，是基于我們希望可以產(chǎn)生最大的影響。

計(jì)劃進(jìn)行中時(shí)，我們要做一個(gè)控制實(shí)驗(yàn)。A/B 測(cè)試是最常用的，但我們的業(yè)務(wù)在各方面的合作可以讓我們有更多的實(shí)驗(yàn)機(jī)會(huì)，以市場(chǎng)為基礎(chǔ)的測(cè)試以及傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的測(cè)試。

最后我們測(cè)量實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，確定結(jié)果的影響。如果成功，我們就從社區(qū)中推廣出去，如果不成功我們就回到最初來重復(fù)這個(gè)過程。

有時(shí)候這個(gè)過程是簡單的，但是更多時(shí)候我們需要挨個(gè)步驟來論證，確保這個(gè)決策對(duì)產(chǎn)品的每一個(gè)用戶都是有效的。最終我們將用這種方式來解決用戶的需求。