要具备数据化运营思维你需要做些什么？
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2019-07-31 12:05:34
数据化运营的概念随着大数据时代的到来被炒得越来越火热，提到数据分析、数据运营让很多产品、运营新人觉得瞬间高大上很多。
随着数据概念的火热，如增长黑客、GrowingIO等一系列的数据分析指导产品增长的书籍、产品变得越来越受人追捧。
任何一次有价值的数据运营行为都是有目的性的，这个目的可以是短期、一次性希望达成的目标，也可以是长期性、周期性希望达成的目的。
无论如何一定要有目标，目标指导数据运营的思路和方法。
这里先抛出数据化运营的本质：数据化运营的本质是对用户的运营，数据都源自于用户的属性和行为。
为什么数据化运营本质是用户运营？
拿增长黑客中海盗船模型来说：
产品生命周期全过程就是一个用户获取、用户活跃、用户留存、付费转化、口碑传播的闭环流程；这流程中每一个节点其实都是对用户行为的激发以完成每一个阶段的目标；产品所获取的数据也都是用户使用产品生产的数据，所以数据化运营的本质就是通过用户行为分析指导产品成长。
上面提到每一次数据运营任务都要有目的性，那么根据数据运营场景划分，大致可分为以下4种：
1. 针对具体某一指标进行数据化运营
这种情况往往出现在boss要求短期内实现数据指标量级上的一个跨越，如新增用户达到100万、活跃率达到30%，留存率达到20%、转化率达到5%等等。
这类数据化运营目的是短期或一次性的，通常通过对数据分析找到用户刺激方式，如活动等让产品短期内迅速达到指定目标。
2. 掌握产品生态
掌握产品生态指将数据运营应用到日常工作流程当中，当做日常生产流程中的一部分。
这样做的目的主要是通过数据沉淀、数据分析了解产品的用户群有哪些，用户分类是什么情况，利用产品对用户的精细化运营。
此外还有一个目的就是了解产品生态的上下游，如上游用户获取情况，下游用户的转化和分发情况，对于平台类产品或需要上下游业务支撑的产品来说，对于产品后期发展有很大的价值。
3. 发现潜在方向
大数据时代，尤其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，从而衍生出来解决用户需求的产品。所以，有些情况下通过对数据的分析可以发现更多用户没有通过表象展现出来的问题和痛点。
拿数据挖掘中经典的啤酒尿布案例来说，就是通过对用户购买数据的关联性分析，从而发现了尿布和啤酒两个看似毫无关系的物品之间的潜在联系，从而通过一定的运营策略提升两者的购买量。
所以通过数据化运营，也可以找到用户的潜在需求，从而诞生一款解决用户问题的新功能或新产品。
4. 通过问题解决问题
某婚恋网站近期有大量用户投诉有女性用户作为酒托卖酒，作为产品的负责人，需要去解决酒托用户问题，减少用户投诉。那么如何通过举报的女性用户去定位更多的酒托呢？
首先通过问题去定位数据，找到被举报的酒托用户行为数据和属性，发现这类用户近期频繁添加大量男性用户，每次同时与多个男性用户同时聊天，并且聊天时间较短。
结合用户行为及用户属性，从用户数据库中定位疑似酒托用户，再通过数据监控去识别是否为真实酒托。
上述这个案例就是通过问题去定位数据，通过数据运营找到解决问题的方法，从而更好的解决问题。
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