从6个方面展开，分享了搭建数据化运营体系的方法。

随着大数据时代的到来，数据运营的概念越来越流行。说到数据分析和数据运营，很多产品和运营新手瞬间感觉高多了。随着数据概念的普及，一系列数据分析指导产品增长的书籍和产品，如增长黑客、GrowingIO等，越来越受欢迎。对于互联网行业来说，产品经理和运营都需要具备一定的数据运营能力。本文将帮助没有数据思维的合作伙伴建立基本的数据运营系统。本文将根据上图中的数据操作业务流程进行分析，从明确目标、数据指标制定、数据采集、数据分析、形成策略、验证和优化六个方面构建数据操作的知识体系。1、明确任何有价值的数据操作行为都是有目的的。这一目标可以是短期和一次性目标，也可以是长期和周期性目标。无论如何，我们必须有目标，指导数据操作的思路和方法。1.1数据操作的本质首先抛出了数据操作的本质：数据操作的本质是用户的操作，数据来自用户的属性和行为。为什么数据操作的本质是用户操作？以增长黑客中的海盗船模型为例，产品生命周期的全过程是用户获取、用户活跃、用户保留、付费转化、口碑传播的闭环过程。在这个过程中，每个节点实际上都是对用户行为的刺激，以实现每个阶段的目标。产品获得的数据也是用户使用产品生产的数据，因此数据操作的本质是通过用户行为分析来指导产品的增长。1.2数据操作的目的上面提到的每个数据操作任务都应该是有目的的，所以根据数据操作场景，大致可以分为以下四种类型：1。针对特定指标的数据操作往往出现在老板要求短期内实现数据指标水平的飞跃，如新用户达到100万，活动率达到30%，保留率达到20%、转化率达到5%等。这种数据操作的目的是短期或一次性的，通常通过数据分析找到用户刺激的方法，如活动，使产品在短期内快速达到指定的目标。2.掌握产品生态掌握产品生态是指将数据操作应用于日常工作过程，作为日常生产过程的一部分。这样做的主要目的是通过数据沉淀和数据分析来了解产品的用户群是什么，用户分类是什么，并利用产品对用户进行精细操作。此外，另一个目的是了解产品生态的上下游，如上游用户的获取、下游用户的转型和分销。对于平台产品或需要上下游业务支持的产品，对产品的后期开发具有重要价值。3.发现大数据时代的潜在方向，特别是大数据产品的需求发现，往往是通过数据分析结果发现用户需求，从而衍生出解决用户需求的产品。因此，在某些情况下，通过对数据的分析，我们可以发现更多的用户没有通过外观显示问题和痛点。以数据挖掘中的经典啤酒尿布案例为例，通过分析用户购买数据的相关性，发现尿布和啤酒之间的潜在联系，通过一定的操作策略提高购买量。因此，用户的潜在需求也可以通过数据操作找到，从而产生解决用户问题的新功能或新产品。4.婚姻网站最近有大量用户抱怨女性用户作为葡萄酒托销售葡萄酒，作为产品的负责人，需要解决葡萄酒托销用户的问题，减少用户的投诉。那么如何通过举报的女性用户定位更多的酒托呢？首先，通过问题定位数据，找到报告的葡萄酒托运用户的行为数据和属性，发现这些用户最近经常添加大量的男性用户，每次同时与多个男性用户聊天，聊天时间短。结合用户行为和用户属性，将疑似酒托用户定位在用户数据库中，然后通过数据监控确定是否为真正的酒托。以上案例是通过问题定位数据，通过数据操作找到解决问题的方法，从而更好地解决问题。2、数据指标制定2.1明确指标。在这里，我们应该区分宏观指标和行动指标之间的区别：宏观指标通常是老板或领导者提出的指标。这些指标通常是不可执行的。例如，领导者的分配任务要求您本月获得20万元的产品利润。该指标没有实际的指导价值。行动指标通常是可执行的指标，如通过微信引流10万新用户，将支付转化率提高到5%。这些指标可以找到具体的实施策略。在日常工作中，宏观指标往往会转化为可行动指标，因此如何转化指标已成为核心问题。建议采用OKR指标拆解法，通过OKR系统将宏观指标拆解成可行动指标，最终通过实现可行动指标满足宏观指标要求。OKR指标拆解方法可参考网上结构化思维的相关介绍。2.2指标构成本文总结分析了常用的数据指标。请注意，本文提出的所有数据指标都是基于常用和公众的数据指标。请根据不同的产品和业务分析具体的指标，不要盲目复制和应用。1.基本指标基本指标系统参照AARR模型的五个阶段，更新：新用户注册活跃：用户登录（日、周、月）保留：丢失用户数量（日、周、月）转换：付费用户传播：共享用户数量（微信共享、微博共享等，具体参考产品共享功能设计）2。用户属性用户肖像，根据用户属性和用户行为构建用户肖像，用户肖像的目的是分析用户的行为特征，对用户进行分类，对用户进行精细操作。KOL用户可以有针对性地运营社区产品，用户可以准确地推荐电子商务产品。对于社区产品，KOL用户可以有针对性地运营，电子商务产品可以准确地向用户推荐。终端肖像，这里的终端特别是指移动智能终端，即智能手机。通过对用户组终端的分析，我们可以了解用户组的组成，如操作系统、手机模型等，并更多地利用发现用户的行为偏好。3.用户来源分布，用户通过哪个渠道下载APP，登录注册APP。渠道效应，每个渠道获取的用户数量，转化为注册用户数量，判断渠道获取新用户的质量。在版本分布中，用户使用不同版本的APP的用户比例可以通过分析来判断产品版本更新后用户体验是否过差。4.用户参与度、用户访问页面的时间、频率等。行为路径，即用户完成任务时经过的页面和操作。自定义事件，根据产品需求统计分析特定用户事件的用户行为。基于业务漏斗分析，电子商务用户行为分析很常见，从用户登录到最终支付的用户流失，判断哪个环节存在问题，及时优化。第三，在数据获取明确目标并定义需要分析的数据指标后，下一步是根据数据指标提取数据。产品上线后，会不断积累和沉淀用户注册、登录、使用等各个维度的数据。在数据获取阶段，我们需要做的是收集所需的数据，并处理数据，以达到数据分析的效果。3.1数据采集的数据来源主要有两种，一种是通过数据埋点，然后提取相应的数据字段。另一种是分析用户数据和用户行为，用户使用日志文件。埋点行业有两种方式。一是在产品设计阶段，研发团队在提交相应需求设计底层数据模型时，应特别注意产品上线后的数据字段。另一种是通过GrowingIO等第三方统计平台，这些第三方统计平台可以利用前端技术统计大多数用户的行为数据，减少产品本身的开发和改造，但需要通过产品底层设计来满足个性化的数据分析需求。用户使用日志，即用户登录产品后的每个操作都会被记录下来，以确保用户的使用行为可以查询，用户的一些错误操作可以通过日志文件进行恢复。为什么3.2数据处理要做数据处理？有一点数据挖掘经验的人可能会明白，在实际生产环境中产生的数据并不理想。由于系统或人为原因，记录某个字段可能会丢失，数据的不完整性也可能导致数据分析结果的不准确性。因此，在数据分析之前，应清理收集到的数据并预处理数据。（如果您对数据处理感兴趣，可以参考专业数据挖掘书中关于数据处理的章节，如数据挖掘导论）1。数据清洗数据清洗是指收集的非标准数据，如数据缺失，常用的数据方法是选择数据前后几天的数据作为缺失数据值填充。还有许多其他可能不规范的数据。例如，在收集用户年龄字段数据时，如果发现个别用户年龄字段值大于100，则需要通过数据检查来发现问题。2.数据预处理的原始数据可能与数据分析所需的数据维度不同。例如，收集到的原始数据是按天汇总的，但数据分析需要每月汇总的数据。然后，在进行数据分析之前，需要对每个用户的日数据进行总结，并在获得每个用户的月数据后进行分析。4.1数据分析框专业的数据挖掘算法有很多，如关联分析、聚类分析、神经网络等。这里没有太多的介绍，只是结合产品，日常工作场景的操作介绍几个常见的分析框架。1.用户肖像洞察用户肖像洞察是通过聚合用户数据将数据转换为形象化的虚拟用户模型。用户组通过用户肖像显示具有一定特征的用户组。根据用户肖像对用户群进行分类，为精细化用户操作提供数据支持。同时，产品经理和操作也可以通过构建用户肖像来把握用户。在进行功能迭代和活动操作时，可以制定有针对性的策略，提高效率。2.用户行为分析用户行为分析中最常用的是漏斗分析模型，即用户在完成特定任务时需要多个步骤，每个步骤都会造成用户流失。为了保证更多用户顺利完成任务，通过对漏斗模型的分析发现问题，优化关键步骤的用户体验，实现最终目标。以电子商务产品和内容产品为例。用户在成功购买商品或成功消费内容之前，必须经过多步，每个环节都会导致用户流失。因此，在漏斗分析中，可以观察用户损失最严重的环节，然后分析相应的环节，找到相应的解决方案，提高用户的转化率。3.用户行为分析可以通过用户行为分析验证新功能的质量，用户体积是多少，用户在使用某些环节是否有麻烦，通过用户行为分析验证功能效果。在分析用户行为时，应根据产品的具体业务流程设计分析方法，并结合业务场景发现更多问题。上述三个数据分析框架是最基本的。对于非专业领域的数据分析和挖掘，数据分析方法应首先根据具体的业务指导分析方法和分析过程，结合产品的业务场景。若要达到良好的分析效果，还要结合自己的产品制定个性化的数据分析方案。4.2数据可视化数据分析的结果往往枯燥，领导或执行同事无法清晰理解。因此，有必要可视化数据分析结果，让领导了解数据分析的结果，让同事了解如何根据分析结果进行下一步工作。1.根据不同的数据类型和显示形式，可视化方式包括显示时间关系的顺序图；显示饼状图的比例；显示数据分布的柱状图等。可参考《谁说菜鸟不会数据分析》、入门书籍，如《简单数据分析》。2.Excel可以完成可视化工具的简单数据分析，复杂的SPSSS、专业的数据分析工具，如Tableau。这里还推荐一个Echarts，这是一个前端图表框架，但简单易用。通过相应的图表模板，只需将数据导入框架模板即可生成可视化图表。4.3数据报告数据报告是对数据分析任务的总结，向领导汇报，与同事共同制定完成下一阶段任务的策略。因此，根据不同的用户查看报告，需要有针对性地调整部分内容。数据分析报告大致需要以下内容：分析背景&数据分析方法选择目标数据源&框架数据可视化数据分析结果&建议根据具体问题具体分析的原则，根据数据分析报告的目的进行个性化改进。制定战略战略取决于数据操作的目的和数据分析的结果，并通过目的和结果形成有针对性的战略。在这方面，每个数据分析形成的策略都是不同的，所以我们不会在这里进一步发展。我们可以根据具体问题和具体业务场景制定有效的策略。6、验证和优化就像精益创业中的MVP理论一样，数据分析结果生成的策略不一定有效，也不一定能快速达到预期效果。在实施策略的同时，通过数据的积累和沉淀，监控相应的数据指标，优化策略，达到最终目的。以上是数据操作知识系统的六个组成部分，通过以上六个方面构成了数据操作业务流程的闭环。需要注意的是，任何数据操作任务都应以业务为导向，根据具体的业务场景选择数据分析思路和方法。不要为了数据分析而进行数据分析。数据分析必须来自业务。