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什么是数据运营

“数据运营” 有两层含义,狭义指“数据运营”这一工作岗位,广义指“用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方式。

近年来,越来越多的互联网企业开设了“数据运营”这一工作岗位,主要在一线运营部门。与数据分析师这一岗位不同的是,数据运营更加侧重支持一线业务决策。

广义的“数据运营”概念,即数据化运营,泛指用数据指导运营决策、驱动业务增长。

数据运营岗位的具体工作是做什么的?

数据规划

数据规划是指收集整理业务部门数据需求,搭建完整的数据指标体系。

这里有两个重要概念:指标和维度!指标(index),也有称度量(measure)。指标用来衡量具体的运营效果,比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求,从需求中归纳事件,从事件对应指标。维度是用来对指标进行细分的属性,比如广告来源、浏览器类型、访问地区等等。选择维度的原则是:记录那些对指标可能产生影响的维度。

数据采集

数据采集是指采集业务数据,向业务部门提供数据报表或者数据看板。

巧妇难为无米之炊,数据采集的重要性不言而喻。目前有三种常见的数据采集方案,分别是埋点、可视化埋点和无埋点。相比于埋点方案,无埋点成本低、速度快,不会发生错错埋、漏埋情况。无埋点正在成为市场的新宠儿,越来越多的企业采用了 GrowingIO 的无埋点方案。在无埋点情景下,数据运营可以摆脱埋点需求的桎梏,将更多时间放在业务分析上。

数据分析

数据分析是指通过数据挖掘、数据模型等方式,深入分析业务数据;提供数据分析报告,定位问题,并且提出解决方案。

数据分析是数据运营的重点工作,数据规划和数据采集都是为了数据分析服务的。我们的最终目的是通过数据分析的方法定位问题,提出解决方案,促进业务增长。

数据运营手册:方案、工具和案例

1个核心指标 3个运营阶段 10种数据分析方法

数据化运营的4大场景

流量运营

流量运营主要解决的是用户从哪里来的问题,通过多维度分析来优化获客渠道。

过去粗放式的流量运营,仅仅关注PV、UV等虚荣指标,这是远远不够的。

我们需要通过多维度指标判断基本的流量情况,包括量级指标、基本质量指标和来访用户类型占比指标。在增长模型中,流量进入后,还需要进一步激活和转化。在进行一系列的流量分析和转化分析后,我们可以进行相对应的策略制定,具体方式包括搜索词、落地页、广告投放优化等等。

用户运营

用户运营就是建立和维护与用户的关系,数据化运营可以对用户的行为对用户进行分类,然后根据不同群体的特征,进行精细化运营,促进用户的回访。

用户运营中,可以根据这些标签进行分类。比如UGC论坛,需要保持 KOL 用户的活跃度和增长率;同时在论坛推广传播中,需要对传播类用户进行刺激,扩大内容的传播力和影响力。

互联网产品一般都关注用户的留存,只有用户留下来了,才能进一步去推动变现和传播。留存分析一般采用组群分析法,即对拥有相同特征的人群在一定时间范围内进行分析。

产品运营

监测异常指标,发现用户对你产品的“怒点”。通过对关键指标的监测,便于我们及时发现问题所在,及时修复。

对于上线一段时间的产品,有时候会添加新功能。上线后,需要评估新功能的效果,是否满足用户的核心需求,能否给用户带来价值。

通过留存曲线,我们不难发现该新功能第一天使用过的人之后持续使用的比例很低,这说明此功能并没有很好地解决用户问题;这提醒我们需要对新上线的功能进行重新思考。

内容运营

在做内容运营之前,需要明白你的内容是作为一个产品(如知乎日报)出来,还是产品的一个辅助功能。只有明白自己的定位,才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果,我们需要对用户的需求进行分析,例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。

内容运营中的推荐,有时候和用户的精细化运营息息相关。每一个用户,都有自己喜欢的内容和类别,当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候,效率肯定会更高。

数据运营的10种分析方法

来源管理

通过对投放的目标链接加上监测参数,实现对网页访问来源、App 下载渠道的监测。目前主流的解决方案是 UTM 机制,数据分析工具 Google Analytics 、 GrowingIO 使用的都是这套机制。

趋势分析

趋势分析是最基本、也是最常见的数据分析方法;通过对业务指标的监测来研究用户行为规律,寻找增长点。

多维拆解

孤零零的一个数据指标,你是很难从异常数据中发现问题的。我们需要从多个维度出发,比如地区、平台、浏览器、访问来源等等,拆解指标定位问题。

转化漏斗

转化漏斗以一种可视化的方式将转化路径的每一步都展示出来,运营需要重点关注流失最大的环节,这往往是优化工作 ROI 最高的地方。

留存分析

留存,顾名思义,是指新用户首次访问你的网站后回访你的网站或者APP。留存分析一般用来探索用户、产品与回访之间的关联程度。

魔法数字

魔法数字(Magic Number)是留存分析的延伸,它和产品的核心功能息息相关,已经得到了硅谷企业的广泛重视。

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GrowingIO,为产品和运营打造的数据分析产品

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