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数据化运营需要什么知识技能?

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发表于 6 天前 | 显示全部楼层 |阅读模式
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互联网下半场,流量红利早已消耗殆尽,一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性,没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户,另一方面,现在用户信息过载、产品和服务同质化严重,经常是花了钱也得不到客户,这样导致企业获客成本已经非常昂贵。
过去获取一个新客的成本可能几毛钱几块钱,现在要几百元,流量洼地几乎不存在了。于是,大家纷纷把目光投向了大数据,希望利用数据驱动业务,带来新的增长点,数字化转型、数据化运营成了近几年的热潮。
那么,到底什么是数据化运营,该如何进行数据化运营呢?
一、数据化运营与运营什么关系?
数据化运营:通过数据化的工具、技术和方法,对运营过程中的各个环节进行科学的分析,为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案,从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。
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产品和运营是相辅相成无法分割的,举个通俗的例子,产品诞生就像小孩出生,而运营则是让孩子茁壮成长,成为有用之才为为家、为国做贡献的长期过程。而数据化运营,则是将数据的能力贯穿运营的整个过程。
以AARRR的用户增长框架为例,数据化运营覆盖:
  • 经营管理:从拍脑袋定性决策,到一切用数据说话的定量决策。
  • 渠道运营:如何找到流量规模大、留存质量高、又便宜的获客渠道,渠道投放策略怎样实现ROI最大化。
  • 活动运营:参与活动的用户具有什么特征,每个活动的转化效果以及ROI怎样,是持续扩大流量还是优化调整策略。
  • 产品运营:用户是否可以流畅地完成操作流程,各个业务流程的转化漏斗如何,哪个环节流失最多,是否可以通过产品优化提升整体转化率。
  • 内容运营:有些业务是商品运营,即哪些内容更受用户喜欢,如何实现人货的最优匹配。
  • 用户运营:用户分层,不同用户群体的差异化运营策略。
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二、数据赋能运营的2个方向
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数据在数据化运营过程中的价值概况主要就是两个方向,一是通过数据进行决策,还有就是把数据应用到运营或产品流程,提升产品智能化能力。
1. 数据决策
业务数据化,把业务过程的数据进行采集处理,用数据呈现业务经营情况是什么、怎么样、为什么、如何做的问题。
2. 智能应用
又可以分为两个维度,一是智能营销运营,二是产品的智能。
智能化运营,典型的案例是基于用户画像实现精准营销。即通过用户画像分析挖掘,对用户进行差异化、精细化运营。产品智能常见的是个性化推荐、AI应用,例如利用机器学习算法,实现内容的自动化审核。
三、数据化运营的基本流程
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1. 确定目标
数据化运营第一步,要搞清楚业务的核心目标是什么,用户运营、产品运营不同的运营场景目标不同,可以围绕业务的KPI展开。
2. 指标体系
业务目标确定后,基于目标进行数据指标的拆分,构建业务监控或结果评价的指标体系。
3. 数据获取
需要的数据从哪里来,对于流量、行为类的数据必须要先进行埋点,在数据团队经常遇到业务产品找数据PM要数据,到头来却发现都没有埋点。
4. 数据分析
利用数据分析方法、数据可视化等方法对采集到的数据进行处理,形成分析报告。
5. 策略建议
基于分析结果,发现业务问题或寻找潜在增长点,支撑业务决策、驱动产品流程改进优化。
6. 评估优化
分析结论或策略建议在产品或运营端实施后,通过AB测试对比、效果分析,持续优化迭代。
四、数据化运营需要掌握的知识体系1. 数据埋点
数据埋点是互联网产品数据分析的根基,想要做好数据化运营,需要清楚埋点的流程、埋点方案选择、数据验证方法。可以查看:《用户行为数据采集:常见埋点方案优劣势对比及选型建议》。
2. 指标体系建设
好的指标体系可以直观地反应当前业务经营状况的好坏,并且可以给出可以指导行动的决策建议。数据化运营需要掌握指标体系的构建及管理方法。例如,通过OSM与UJM模型,构建数据化运营指标体系。
3. 数据分析方法
除了专业的数据分析岗位外,现在几乎各个岗位都要求具备一定的数据分析技能,产品经理掌握分析方法可以更好的做产品决策,运营具备分析能力,可以更高效的运营。目前市面上数据分析的课程非常多。
4. 用户行为分析
过去数据分析以宏观的数据指标为主,例如流量、订单、营收等。随着用户增长理论的发展,对个体行为的洞察分析成了新的方向。通过对用户点击事件、漏斗转化、行为路径、留存分析以及魔法数字分析,找出产品流程上的问题和改进点,从而提升用户转化,促进用户增长。
5. 数据可视化
运营数据分析报告、数据分析平台都需要以更直观的方式将分析结果或决策建议输出,指导业务决策。因此,需要了解数据可视化图表的应用原则、可视化产品设计理念,以及常用的可视化工具,如Echart、百度图说,可以查看《数据可视化怎样才有灵魂》。
6. 用户画像标签体系与精细化运营
精细化运营离不开用户的分层运营,对用户进行更细粒度的分群,需要掌握用户画像理论、用户画像标签体系建设方法,将业务运营场景抽象成用户标签,利用CDP/DMP平台实现更高效的运营流程。可以查看《CDP、DMP、CRM都是什么,你分得清楚吗?》、《数据中台:从0-1,数据服务平台(DMP)实践》。
7. 算法挖掘应用
基于运营经验的规则运营需要和算法能力相结合,才能发挥更大的价值,例如人与商品的精准推荐实现千人千面的个性化产品体验,或者将业务规则抽象成算法特征,利用AI能力预测用户行为意向。可以查看:《数据化运营:算法模型可以取代业务经验吗?》。
五、总结
这篇文章主要是想让你对数据化运营有个宏观的认知。了解数据化运营的流程,以及工作过程涉及的知识及技能,可以更有针对性地准备。数据化运营是不断实践和积累的过程,后续也会针对各个方向的知识进行单独篇幅的介绍。
#专栏作家#
数据干饭人,微信号公众号:数据干饭人,人人都是产品经理专栏作家。专注数据中台产品领域,覆盖开发套件,数据资产与数据治理,BI与数据可视化,精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划与产品方案设计。
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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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