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数据化运营是什么(数据运营这两年这么火,数据运营是做什么的?)
2023-12-28 09:39:58

数据运营这两年这么火,数据运营是做什么的?

数据化运营是什么(数据运营这两年这么火,数据运营是做什么的?)

数据运营是做什么的?又为什么比其他运营岗位更有竞争力呢?数据运营是一个近年来兴起的概念,是一个入门就偏技术性的运营岗位。所以数据运营在起点上就比其他岗位的运营要高。这也注定了在薪资结构上,数据运营的薪资要普遍比其他运营岗位薪资高。


一、数据运营是做什么的:市场分析


数据运营是做什么的?按照不同的维度对用户层行分层,并再次分化,从而为运营决策提供支持。

随着互联网发展的提速,数据作为精准运营的决策依据也越来越重要,因为我们渐渐摒弃过去的流量思维,更看重精准流量。我们不断去研究,那些曾经购买我们产品的用户,可以总结出哪些身份标签、行为标签、兴趣标签,他们又会出现在什么地方,我们怎样才能更有效地触及到这些人呢?这些都需要数据运营来解决。

目前,数据运营是什么样呢?我们可以通过相关数据查阅到下面的基本情况。



从上图,在最近1年的岗位样本上,北京的平均薪资是12300元,其中占比区间最多的是10-15K。




而工作经验1-3年的数据运营薪资就已经接近月薪1万,在3-5年的薪资,达到了基本管理层的薪资水平。

数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策、驱动业务增长。所以,数据运营是属于一种技能强、门槛高的岗位,我们研究数据的目的也是希望通过数据发现问题,提升效率,促进增长。

二、数据运营是做什么的:具体工作分析


数据运营是做什么的?是不是基于数据的运营,一切跟着数据来,分析一堆Excel表格呢?还是说要研究高深的工具,像Python、数据库之类的?

可能大家理解的数据运营更偏向于是数据分析层面,实际上,数据运营包括数据收集、数据分析、决策支持三个环节。数据分析只是其中的一环节。



1、数据运营是做什么的:数据收集
说到数据收集,大家理解是不是说尽可能收集一切数据,其实不然,数据收集必须围绕你的运营目标展开,不是什么数据都对你是有价值的。数据有很多种,当你不使用它们的时候,他们就是一堆杂乱的数据,只有你有了明确了
数据分析的目的,才能进行数据分析。电商后台就有很多数据,商品的名称、型号、尺寸大小、价格、货源产地、购买者的淘宝账号、下单号、下单地址、购买者的身份(是否为新老用户)等。

数据收集要坚持一个原则:宜早不宜晚。意思是产品从创立阶段,就需要有意识的收集数据,而不是等到公司发展到B轮、C轮才去收集。如果是活动,也要在活动开始就去收集数据,而不是等活动结束后才收集统计,那样可能对于过程中出现的问题就没办法及时调整了。

数据收集主要是收集哪些数据呢?围绕运营目标,我们可以把要收集的数据分为4种类型:行为数据、流量数据、业务数据、外部数据。

下面我们依次对其分析。

数据化运营是什么(数据运营这两年这么火,数据运营是做什么的?)



a、数据收集:行为数据
它是记录用户在产品上一系列操作行为的集合,按时间顺序记录。

比如用户打开APP,点击菜单,浏览页面是行为;
用户收藏歌曲、循环播放歌曲,快进跳过歌曲也是行为。

行为数据的核心是描述用户在不同时间点、产品的不同环节,用了哪种方式完成了哪个类型的操作。

举个例子,阅读内容、点赞、评论、分享是社区产品的用户行为,点击产品、添加购物车、下单、付费、评价是电商产品的用户行为。不同平台对用户行为的定义标准不同,你要结合公司的业务再展开分析。

另外一方面,用户行为也是用户运营体系的基础,我们可以按不同行为划分出不同梯度,将用户区分成核心用户、重要用户、普通用户、潜在用户,再进行分层管理。当然,每家公司对用户的分层标准也是不一样的。

b、数据收集:流量数据
通常是先有流量,才有了用户行为合集,流量达不到一定程度,用户的个别行为可能都比较独立,无法有效支持决策。

流量数据和行为数据最大的差异在于,流量数据能够知道用户从哪里来,是通过搜索引擎、外链还是直接访问。 这些数据通常用于渠道转化分析、广告投放决策等应用。

c、数据收集:业务数据
业务数据在产品运营过程中伴随业务产生。比如电商产品,我进行了促销,多少用户领取了优惠券,多少优惠券被使用,优惠券用在哪个商品上,这些数据和运营息息相关,但因为没办法通过行为数据和流量数据解释清楚,所以归类到业务数据的范畴。

这部分数据企业一般关注比较多,因为它能直接反映出销量、下载量,跟企业的生存关系特别密切。

d、数据收集:外部数据
通常外部数据是指不通过公司内部出现的,比如一些第三方平台统计的行业数据、用户行为数据,这些数据对公司决策也起到很大支持作用。公司可以拿着这些数据跟内部数据对比,看看目前公司处于哪个水平。

2、数据运营是做什么的:数据分析
数据运营做产品的数据分析,要考虑影响产品的核心指标是什么。比如电子商务网站,流量就是非常重要的指标。当重要指标数据或趋势过于宏观时,我们需要通过不同的维度对核心数据进行分解,来获得更加精细的数据洞察。

在选择维度时,需要仔细思考其对分析结果的影响。举个例子,当监测到网站流量异常时,可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等维度,发现问题所在。如下图,当天网站的访问用户量显著高于上周,这是什么原因呢?当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时。不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升,这样就进一步把问题聚焦了。




当我们做数据分析时,首先要选择影响产品的核心指标,然后通过不同维度的数据对核心指标进行分析,确定影响核心指标的因素,接下来在用数据去验证。
3、数据运营是做什么的:决策支持
数据运营无论做数据报表还是数据分析,目的都是为了用数据支持决策。比如我们用漏斗模型对用户注册进行分析,能够还原出用户每个路径结点用户的转化。




上图中注册流程分为 3 个步骤,总体转化率为45.5%,第二步的转化率是 56.8% ,显著低于第一步 89.3% 和第三步转化率 89.7%,可以推测第二步注册流程存在问题。

第二步的提升就是我们关注的重点,接下来我们要做的就是优化产品,关注新的数据情况,这就是在用数据支持决策。否则我们只是知道注册环节有问题,但又不知道具体的小问题出现在哪里,就显得很无措。

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    3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
    4)以号召粉丝、雇用网络水军、「养号」形式刷量控评等行为
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