29数据先行：高阶运营要有的数据 sense

数据先行：高阶运营要有的数据 sense

揭秘阿里运营：互联网运营高手的方法论

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数据运营可以说是一个岗位，也可以说是一种思维。

在实际情况中，只有大公司才会专门配一个数据运营或者 BI（商业智能），对于很多小公司来说，数据运营的工作是渗透在每个运营岗里面的，是每个运营都需要的一种思维，意思是用数据指导业务决策，驱动业务增长。

高阶运营岗尤其强调数据能力，比如我在翻看了很多岗位要求后发现，运营经理及以上岗位，或者用户增长相关岗位，月薪 8K 以上的岗位，对数据运营能力都有一定的要求。

一、数据获取

数据分析的前提是数据获取，很多小微个体人员的困扰是不知道怎么去获取数据。连有哪些数据指标、维度都不知道，更别说用这些数据来炒一桌菜了。

你的业务搭建在哪里，就在哪里找数据。比如你的业务很简单，就是微信群+公众号+有赞，那么你看公众号、有赞后台的数据，再加个小 u 管家来统计群内数据就可以了；如果你的业务在微博+淘宝，那就看微博后台加淘宝卖家才能订购的生意参谋就行了。

如果你做知识付费，喜马拉雅、千聊的后台数据也够你做一些分析。

如果你是独立开发的网站或 app，可以订购 Growing IO、友盟等第三方数据平台采集及分析数据。

另外比较容易忽略的是行业里的大数据，如何将一些开放的大数据为我所用。我会重点讲讲。

互联网里的大数据大部分都掌握在了 BAT 手里，有一部分是开放给对外使用的。

百度有搜索方面的大数据，其中百度指数是免费对公众开放的。在网页上可以搜到。百度指数是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里，你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征。

举个应用的例子，比如我是一家做亲子旅行的公司，我想做针对小朋友及家庭的秋游活动。但是整个 9 月-10 月都是秋游的时间范围，什么时候做最好呢？去跟幼儿园、妈妈们调研是个效率很低的方法。那我就可以在百度指数上搜索下，「秋游」这个词，会发现近三年的结果都告诉我们，10 月第三周是个高峰，9 月的第三周是一个次高峰。那我们的活动可以在 9 月初开始宣传，做成持续一个月包含两个峰值的系列活动，也可以只做 10 月那次。

再来说腾讯，腾讯有社交方面的大数据，其中微信指数是免费对公众开放的。在微信上可以搜到这个小程序。微信指数显示的热度来源于对微信搜索、公众号文章以及朋友圈公开转发文章形成的综合分析。比如同一时间上映的电影，我可以搜索看看哪一部在微信里引发的关注更高，如果一个新媒体小编或者内容运营要写影评、追热点就可以参考。

再来看看阿里。它有交易和支付方面的大数据，其中阿里指数是免费对公众开放的，媒体、市场研究员等人可以从这里获取以阿里电商数据为核心的地域和行业角度指数化的数据分析。已上线区域指数和行业指数两个功能：

l 区域指数：可以看到两个地区之间的交易发展、贸易往来、商品概况、人群特征。比如我从浙江回到四川，可能想了解两地的经济往来情况，浙江卖到四川哪些东西，四川卖到浙江哪些东西。

l 行业指数：从行业角度解读交易发展、地区发展、商品概况、人群特征。比如我能看到婚纱/旗袍/礼服行业里热门搜索词及涨跌幅，我搜的时候正值年会期间，所以晚礼服、礼服裙增长快。还能看到哪些地方的人买得多，哪些地方的人卖得多。

在其中可能会发现一些商机，帮助决策。

除了 BAT 的这三个比较常用且免费的大数据产品外，常用的还有：

查看 APP 排行：ASO100

查看公众号排行：新榜

小程序排行：阿拉丁

短视频排行：卡思数据

二、数据分析

接下来是做数据分析，这里介绍 6 个常见的数据驱动增长的分析方法，分别是转化漏斗、杜邦分析法、象限分析法、用户分层、A/B test、热力图。

第一种是转化漏斗，绝大部分商业变现的流程都可以归纳为漏斗，比如注册转化漏斗、电商下单漏斗，活动运营用得多，是最常用的分析方法。

第二种是杜邦分析法，电商运营、类目运营用得多。主要是通过拆解影响因素，找出问题症结进行分析，如网站交易额下降，是流量还是转化率还是客单价的问题？

第三种是象限分析法，主要用于渠道运营。根据产品的两个重要属性（指标）作为分析的依据，作为横轴和纵轴，把要分析的事物投射到四个象限上。

第四种是用户分层，听名字大家就能猜到用户运营用得多，把符合某种特征的用户进行分层，来做针对性的营销。

第五种是 A/B test，常用于测试设计方案、文案、产品功能等，产品运营用得多。针对要测试的变量给出 A/B 两个方案，将用户分为实验组和对照组，同一时间看到不同的方案，比较效果。

第六种是热力图，主要用于内容运营和产品运营。可以大概看出用户的产品访问偏好，如用户点击越多的颜色越深。

关于每种数据分析方法的具体用法和场景，我做了一个表格，放在下面，有兴趣的话大家可以点击查看。

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三、培养数据思维

接下来我打算讲讲更普适更容易理解的培养数据 sense 的 4 种方法。

就像我们经常说网感，或者说商业 sense 一样，数据也是一种感觉一种 sense。这种 sense 是可以培养出来的。

日常工作中可以用以下四种小方法培养自己的数据 sense：

①趣味数字竞猜。比如团队在电商大促前猜猜交易峰值，产品上线后猜猜日活和交易额，爆款是哪个，猜得最准的有奖励，并且要他说说是根据什么逻辑来推测的，往往会有奇思妙想出来哦，团队凝聚力也会加强！

②用数据做一些实用小物件。把枯燥难消化的数据融入到场景中、日常中，一点点渗透吸收，就更容易记住。把去掉敏感、机密的数据，又经常会用到的一些结论，比如用户画像，用户行为数据，制作成海报、日历，或随手能翻阅的小册子，让运营人员随时能用。因为有的时候要运营因为一个小知识点去取历史数据做分析，他可能会因为懒而放弃掉，转而拍脑袋。我们可以降低他们获取这些知识点的难度。之前我所在的飞猪，就做了一本小册子，包括用户的特征和分酒店、度假、门票用户的查询和购买行为，快被我翻烂了，在做活动时能帮我做一些决策，非常好用。

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③时时刻刻用数据说话。随时约束自己，在会议时、邮件里、报告里能用具体数字的就不用模糊数字，包括「很多」、「很大」、「不少」、「很小」等词。学着把一些定性的描述数据化，比如「经常参与内部分享」变成「一月参与两次内部分享」，把「品牌变得更时尚化」变成「客单价提升 X%」、「招募 X 位时尚达人」、「获得 X 家时尚媒体报道」等等。

④看到任何数据时，不要第一眼就下结论或者轻易相信，多问问自己背后是什么情况造成的，有没有其他的解读方法。一个绝对值是没有意义的，要去看同比、环比的数字，另外跟大盘比也是非常重要的，比如你虽然涨了 20%，但行业大盘涨了 30%，你隐藏后面这点的话，就会给人一种你们的业务欣欣向荣的假象，但跑赢大盘才是真正的进步，否则进也是退。另外有的行业有季节因素、有异常点存在，也是需要剔除来考虑的，比如旅游黄金周、双 11，你把它们拿来当普通数据求和求平均，就不合理，可能掩埋一些问题。

四、总结

总之，生活中对自己刻意训练，用数据说话，不盲目相信数据结论，多问为什么，培养数据思维。祝你早日成为一名高阶运营。

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如何成长为厉害又稀缺的用户增长官

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