什么叫数据运营(什么是数据运营？)

什么是数据运营？

　　数据运营的基础是数据分析　　数据规划、数据采集、数据分析　　是数据运营的三个层次　　数据规划：收集整理数据需求，搭建数据指标体系；　　数据采集：采集业务数据，提供数据报表；　　数据分析：分析业务数据，定位问题；提供数据分析报告，提出解决方案。　　首先是数据的规划，然后是数据的采集，最后进行数据分析，找到问题，提出解决方案。　　1.指标体系确立　　什么是指标？　　指标（index），也称度量（measure），用来量化运营的效果。　　指标包含数量型指标和质量型指标；数量型指标比如PV/UV/DAU/GMV/下载量/注册量等等；质量型指标比如平均访问时长、平均访问深度、跳出率、转化率、留存率和活跃率等等。　　选择核心指标，即确定OMTM（one metric that maters）唯一重要的指标，也称为北极星指标。　　选择OMTM的四大标准：　　1.和商业目标紧密结合；　　2.反映客户的价值需求；　　3.指标简单易懂；　　4.能够计算汇总。　　以电子书下载为例，如何规划指标体系？　　确立需求、事件和指标。通过需求归纳事件映射到指标；　　需求：对页面进行数据分析，提高电子书下载量；　　事件：用户下载电子书是系列事件的最终结果，包括点击推广链接、访问下载页、开始填写信息、填写信息完成下载。　　指标：下载量=访问量*CTA点击率*注册转化率　　对指标进行多维度分析，建立维度体系，维度（dimension）即用来对指标进行细分的属性。　　选择分析维度要注意：　　1.优先考虑可能对指标产生影响的维度；2.尽量记录全面的，多维度的数据。　　我们应该要采集那些数据呢？　　从互联网进入下半场，企业从粗放式运营转向精细化运营，从流量数据的关注到用户行为数据的重视。数据的采集在不停的发生变化。　　用户行为数据，用户行为是由一个一个的事件（event）组成的。　　数据采集的技术及变化：从代码埋点、可视化埋点到无埋点技术。　　通过技术与分析平台实现数据可视化，对数据运营带来了巨大的帮助。　　数据可视化在运营应用中的主要形式包括：　　图表、图形和数据看板　　什么是数据看板（dashboard）？将关键业务指标（KPI）和相关数据指标显示在一个面板中，以可视化图形的方式展现出来。　　数据分析主要有以下的一些常用方法：　　流量标记·UTM（用于广告投放和对外推广）；　　维度细分（应用于问题下钻）；分而析之，是数据分析的核心方法。比如：根据访问来源维度，拆解访问流量。　　转化漏斗（应用于流量转化过程分析）；对完整过程的各环节转化进行分析。　　留存曲线（应用于用户留存分析）；　　魔法数字（应用于用户留存分析）；　　用户分群/用户画像（应用于用户细分和精准营销）；　　用户细查（应用于用户研究和产品研究）；　　热（力）图（应用于用户产品访问偏好）；　　数学建模（应用于预测分析和精准营销）；　　A/B测试（应用于产品和运营优化）。　　数据分析的意义在于用数据驱动增长，找出问题，提出假设方案，执行优化。　　分析不是目的，最后的应用，为最终企业目标服务才是目的。　　文/使劲先生