也許我們數據化運營后，不會獲得立馬獲得一個滿意的結果，但如果我們連優(yōu)化改進都不去做，那么連好的結果方式是什么都不會看見。

在上一篇文章中，我對新手運營工作的開展做了介紹，總結來說：

1. 先了解產品、人的分工跟狀態(tài)
2. 理清自己所負責的工作內容及做好計劃排期
3. 培養(yǎng)運營工具使用，塑造運營思維
4. 練好小技能，為遷躍做好基本功

知道了工作內容，就需要基于數據來開展工作.

運營是每天都需要和數據打交道的，KPI是根據數據來定的，運營的策略是根據數據調整的;因此，了解數據是基本功。

而精細化運營是當前互聯網環(huán)境下運營的核心思維，是一種建立在數據基礎上，用較少的成本獲得較好的效果;那么如何在產品的不同階段實現精細化運營呢？

一、定義你的數據基準線

產品數據分為基礎數據和運營數據；

• 基礎數據是產品每天都會產生的數據：如DAU、UV、點擊量、交易量、在線時長等；
• 運營數據是指運營對產品主動做出某些動作而產生的數據；例如：活動數據，促活轉化數據，提高訂單量優(yōu)化數據等等。

作為運營人員，一定要先清楚產品每日的基礎數據；只有先知道DAU、交易量，你再去做一個活動，要評估效果的話心里才有底。

例如：一般活動參與人數是DAU的兩到三倍，才及格；及格是要按時收網？還是做二次擴散？不及格是要下架調整？還是做完總結？如果心里沒沒個基準數據做參考，DAU300；活動參與人數310；你也覺得好，可能真的是有問題了。

每個行業(yè)的部分數據基準線，我將再單獨寫一篇文章介紹。

二、找到產品不同階段的核心指標

2.1 產品初級階段

業(yè)務模式驗證：一款互聯網產品在啟創(chuàng)階段，更多的是面對特定人群解決特定問題，并對自身商業(yè)模式進行市場驗證，很多時候用戶并不知道自身需求，互聯網產品提供的不是產品，其實更多的是解決用戶需求的方式。

以淘寶為例，他不只是把商品搬到線上，滿足了用戶更大的購物需求，而是從商品選擇、線上支付、到物流的完整模式，想象一下，如果他只是支持你能買到一個你當地買不到的東西，但是物流得1個月，你還會選擇嗎？所以，在產品本身之外更重要的是解決用戶需求的方式，也即業(yè)務模式。

這一階段可能你看的數據不是有多少收入，而是垂直人群對核心功能的反饋。應當關注和增長有關系的一些核心指標，比如說日 / 月活躍，留存度。這些指標的目的是為了衡量產品當前當下的表現，也是為了未來做增長時的基準數據。

產品功能驗證：一款APP承載了公司的商業(yè)模式，那產品本身的功能設計直接影響運營、渠道的運轉，所以產品每一個運營都需要知道自己家的產品的基礎數據是多少。

比如：產品留存差的時候，大家肯定不去做廣告投放；本身沒有黏度的話，去燒錢做增長，它不會真正地增長起來。因為流失速度超過增長速度。應當專注打磨產品提高活躍、留存。

相反；如果留存高于行業(yè)水平線，就應當放手去做投放，并以較早期數據作為基準數據做，時刻關注增長勢頭。如果某月低于產品歷史基準數據，那就說明產品做了某些動作是有問題的。

2.2 產品中期階段

隨著產品功能體驗上越來越完善，用戶群體也相對穩(wěn)定，并已經積累了一定用戶量；這一階段如果運營不懂數據驅動的話，靠直覺去跟同行競對拼，一次兩次可以，但沒有人能進賭場連贏數十次的。

所以，更需要運營能迅速優(yōu)化各個節(jié)點，提高關鍵節(jié)點轉化效率。

通過轉化效率的不斷提高和疊加，用戶的忠誠度自然就上來了，最后會變成產品的核心競爭力，形成一道護城河。

比如，加大活動互動、簽到積分、勛章任務等玩法，這些場景的延伸更多的是促進用戶留存、或是進一步提升核心轉化。

這一階段，要衡量的就是這些延伸到底有沒有促進作用，以及為了盡可能的提升用戶體驗，你需要了解用戶需求，甚至提供“千人千面”的產品設計。

2.3 產品的中后期

此階段的用戶增長速度相對放緩，產品已經具有相對穩(wěn)定和龐大的用戶群體。如果說產品前期、中期是在尋找垂直人群以及細分用戶群為的是滿足不同人群的需求，那后期就一定是引入用戶分層的運營思維和策略——因為在這一階段，無論是用戶體量、業(yè)務的復雜程度以及公司的核心訴求都需要你能夠整體、高效運營。

你需要清晰地定義：哪些是對產品貢獻價值大的，哪些是有待刺激的，哪些是要流失的，不同層級的用戶提供不同的觸達策略非常有必要——因為后期的核心指標是業(yè)務變現；業(yè)務變現四需要一定的活躍、付費用戶基數的。

一般互聯網產品，都有一部分高活躍、體驗好的用戶，會轉化為付費用戶。類似一個漏斗，需要不斷地去篩，這里面就是要拼運營的效率了。

比如：電商用戶的轉化漏斗一般是：訪問—注冊—搜索—瀏覽— 加入購物車—支付等。這是非常長的一個漏斗，要做好數據化運營，就要關注漏斗的每個環(huán)節(jié)，持續(xù)地進行追蹤這些數據。這種轉化效率可以通過市場營銷的方法、產品改進的方法、甚至客戶運營的方法。而其中每個環(huán)節(jié)小幅提高，加在一起就是一個倍數的提高。

三、將數據落地的幾個要點

數據運營是運營人員將數據結果轉化成運營策略。還是以人為主要生產力，因此我覺得對人的數據意識還是要有要求：

1.用數據做決策或者制定策略，既要知道你目前分析過的數據結果能夠證明什么，也要知道數據做不了什么；個人的認知、經驗是有限的，不能過于夸大也不能過于激進；這是應該規(guī)避的思維，要學會跟團隊分享討論。

2.對數據的有效利用和分析和運營者、團隊都息息相關，自上而下的倡導和發(fā)起是最好的結果，高層有數據化運營的戰(zhàn)略和意識、管理層有數據化運營的指導經驗，執(zhí)行層能將數據化運營的落地，那么整個體系也推行成功了。

但運營雖有意識地想要利用，可能限于團隊的力量、領導的意識等無法推動，就要學會妥協(xié)，停止抱怨；推動不了的事情先從分析一個小節(jié)點開始，讓團隊的工作養(yǎng)成帶有數據思維，用數據結果判斷總結的習慣，以后再去專門系統(tǒng)的培訓或者招聘數據專業(yè)人員推動整個數據標準化。

3.最后是數據分析工具和各類模型的使用。這也是數據分析技能基本要求，諸如多維度分析、交叉分析、海盜模型、用戶分層模型、RFM模型、90-10-1模型、?AB測試等等，都是必須要了解的，根據產品狀態(tài)，不一定都會用的到，但基本哪個是用來分析什么的，要清楚。不然講了這么久數據運營，你拿到數據，卻不知道怎么分析，分析什么，用什么分析；不就是紙上談兵嗎。

當然，數據分析具體的技巧和方法論，網上也有很多文章，適合初學者了解，更專業(yè)的核心內容建議還是閱讀專業(yè)書籍，我這里主要強調培養(yǎng)數據思維的意識。

四、數據分析始于目的，目的要精益

產品運營的策略包含：拉新、留存、活動、推送、營銷、維護等等；不可能每次分析都是針對所有的用戶，這樣是對資源、成本的浪費；因為你不可能通過一種方式滿足所有的用戶，也不可能用一種方式做到最好；用戶間是有差異的，這種差異需要運營去劃分出來；用精細化運營去彌補。

假如你有十萬用戶，你要去分析用戶的消費情況，那你就要先再次強調你的目的，心里想清楚；是分析哪個層次，哪個月的用戶消費情況？

減少團隊成本，精確目的是將目標拆分成更細的粒度，分析三月份的用戶；有當月新用戶，也有一月注冊用戶沉淀成三月老用戶；電商賣促銷化妝品，根據適用用戶畫像，目標人群要選擇年齡層、城市、工作職業(yè)等，目的劃分的夠精細，目標也就顯而易見。精細是一種數據分析的思路，也是一種運營手段。

寫在最后

1.也許我們數據化運營后，不會獲得立馬獲得一個滿意的結果，但如果我們連優(yōu)化改進都不去做，那么連好的結果方式是什么都不會看見；優(yōu)秀的運營，不會以一個好的數據化結果沾沾自喜，而是要思考現在是我能做的最好的了，那有沒有更好的可能我沒想到？是終點，又是起點，這也是自我迭代，是能力的核心

2.想要工作高效運營，必然離不開數據，但很多運營其實更多被各種數據模型、理論所困，又或者工作中根本沒有數據意識；工作還是應當先從優(yōu)化某個節(jié)點入手，再去探索整個產品的數據體系；再而有對于整個行業(yè)產品數據的基準線意識。像很多投資人，聽你講產品，就知道這個市場能做到多大，也有很多高手，看到目前產品數據，就知道是好是壞，該走還是留。

這是題外話，但也希望我們都有用看懂這一切的時候。

作者：貓力，目前從事互聯網消費金融項目，崗位運營負責人一枚

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