一套正确且高效的数据运营体系该如何搭建?正式版.pdf

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案例分析|一套正确且高效的数据运营体系该如 何搭建? 随着精细化理念的不断深入人心, “数据运营” 这一概念得到了大家越来越多的重视。 但是什么是正确的数据指标,如何正确地采集数据,如何用数据驱动业务增长?这些常见 的数据迷思,困扰着大多数的产品、运营、市场甚至管理层。 今天这篇文章,就跟大家 分享一下如何搭建一套正确、高效的数据运营体系。 一、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。它跟内容运营、产品运 营、活动运营、用户运营一样,属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略 等工作,支撑整个运营体系朝精细化方向发展。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,主要分布在一线运营部门。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。 广义指 “用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方式,即数据化运营。属于运营的 一种必备技能或者思维方式,泛指通过数据分析的方法发现问题、解决问题、提升工作效 率、用数据指导运营决策、驱动业务增长。 综上所述,数据分析是数据运营的一项必备技能。 1、为什么数据分析是运营的一项必备技能 数据分析的百度指数趋势 从外部环境上,我们可以看到从 2011 年到现在,数据分析的百度指数持续上涨。2014 – 2015 是重要节点,原因是从 09 年移动互联网开始以来,随着智能手机第一波换机潮 和第二波换机潮,带动移动互联网发展。大量的企业入场,让增长的成本变得非常高,于 是通过数据分析的精细化运营,变得越来越重要。 运营 JD 的数据分析要求 从招聘上也能看出来,我们看了目前市面上许多公司对于运营的 JD (职位描述),无论 是内容运营、产品运营、活动运营还是用户运营,都要求数据分析能力。 2、数据运营的职责 我们找了 100 篇数据运营招聘 JD (职位描述)文本的基础上,使用R 对其进行分词, 并且绘制了词云。 数据运营的职责 通过这个词云不难看出, “数据分析”是数据运营的核心工作,右边的表格展示了排名靠 前的关键词及其出现的频次。 「数据分析」这个词在100 个 JD 中出现了 106 次,遥遥领先。接下来是分别是「分析报 告」、「提供数据」、「数据报表」等词,这也说明提供数据报表、分析报告是数据运营 的重要工作。搭建「数据指标」、及时「发现问题」、提供「解决方案」也是 JD 中的高 频词汇,这样看数据运营岗位的具体职责就一目了然了。 总结起来,我们将其归纳为数据规划、数据采集、数据分析三大层次: 数据规划:收集整理业务部门数据需求,搭建数据指标体系; 数据采集:采集业务数据,向业务部门提供数据报表; 数据分析: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,提出解决方案。 下面我们就从这 3 个环节去展开,详细地为大家讲解如何搭建一套正确、高效的数据运 营体系。 二、数据规划 数据规划是整个数据运营体系的基础,它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己 的目的是什么、需要什么样的数据,接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。 数据规划有两个重要概念:指标和维度。 1、指标 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。 指标体系 指标分为数量型指标和质量型指标,Web 的 pv、uv、访问量,App 的 DAU、NDAU 等等, 都是数量型指标;平均访问时长、访问深度、跳出率等等这些是质量型指标。 (1)如何选择核心指标 在这里我们引入一个概念——OMTM,OMTM (One Metric That Matters) 唯一重要的指标, 也称为北极星指标。 选择 OMTM 的四大标准: 和商业目标紧密结合; 反映客户的价值需求; 指标简单易懂; 能够计算汇总 。 这里我们可以引用一个案例,著名的视频社交分享应用 Viddy,授权可以通过登录 Facebook 来创建帐号和分享,就跟国内常见的各种 App 中微信、QQ 等第三方帐号一样。 选择错误指标的案例-Viddy 前期他们以「创建账号的数量」来作为核心指标,我们可以看到在做了授权 Facebook 登 录后,2012 年上半年访问量飙升,但是到了 2012 年下半年访问量暴跌。这就是问题所 在,Viddy 的员工认为账号创建数量是一个正确的指标,所以他们拼尽全力去提升这个指 标。实际上,他们并没有发现业务的重点。 与之相对比的,谷歌+ 用自

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