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不管是什么行业,数据运营大致的工作目标都是一致的:实现数据价值,让数据解答业务“是什么”,洞察业务“为什么”,告诉企业“做什么”。
做数据运营很容易感到迷茫,一不小心就被业务牵着鼻子走。建议常常看看这句话,想想现在做的事情是不是在往这个方向靠,再去拆解阶段性目标。
说完工作目标,接着再来聊聊数据运营日常工作内容,按照工作流程可分为
需求收集→将需求评估分类→分析过程管理→分析结论
需求业务方提出数据分析需求,数据运营部门收集整理数据需求。在这个部分中,需求可以被分为被动接受需求和主动采集需求,两种使用的技巧不一样。
①被动接受需求
这类需求收集的时候坚持的一个原则:把需求讲清楚,把细节问清楚。
可以使用的方法是5w2h,具体示例如下:
作为销售负责人,我需要一张区域每月销售明细表,来监督推进各区域的目标完成。
②主动采集需求
这类需求收集的时候坚持另外一个原则:把问题问清楚,把需求描述清楚。
这里可以遵循挖掘问题痛点→分析问题根因→分解落地动作→主动转换被动这样的过程,具体示例如下:
第一类:简单数据准备需求
这里我简单演示一下,借助FineBI工具,由数据人员负责建立数据连接和数据集,业务人员直接取用准备好的数据,遇到没有数据的情况再向数据部门提数据需求。
第二类:简单数据分析需求
第三类:复杂数据分析需求
第四类:数据项目需求
1)给出分析思路与计划
5.第四步:给出分析所需的时间计划
2)数据准备
3)过程管理
切记!注重过程,注重过程,注重过程!严谨,严谨,严谨!该认真的地方千万别摸鱼!
不要图方便,把过程中的数据集和仪表板建立的很随意,没有一次分析可以一次给出合理结论,当你需要用到之前的数据集和结论的时候,再去找的成本只会比规范所用的成本高
1)结论输出方式
2.简单分析任务
3.复杂分析任务
2)完整分析结论需要包含要素,自上而下的结构化顺序
可以分为三部分来针对性提升:业务理解能力、数据运营专业能力、通用素质能力
(一)产品业务知识学习
如果是C端的数据运营,就把整个业务流程跑2遍以上,如果是B端数据运营就把产品帮助文档读3遍以上,把产品业务摸透烂透。
(二)产品运营业务知识学习
快速且深度融入所在业务小组的现有业务的工作中去,理解目标制定与拆解的逻辑,完全清楚大家的工作方式的决策依据与其背后的原因。不能深入了解业务的数据分析师都是“取数工程师”。
(三)数据采集-分析框架
埋点记录-数据回收-数据处理-数据分析。可以掌握目前有哪些可分析的数据,至少能做到知道所有埋点能从哪个表里能找到。
(一)必备能力:
①数据运营与增长思维
思维是最重要的,没有数据牵引业务成长的思维,空有数据处理与分析的能力也得不出影响业务的结论。
推荐阅读:
《硅谷黑客增长实战笔记》/《增长黑客》选读1本
《精益数据分析》
②数据分析工具
初级:BI工具、SQL、Excel
中级:spss、Python、R
数据分析能力提升,可以看我这一篇:数据分析入门学习指南|零基础小白必看
③项目管理能力
推荐阅读:《项目管理精华》,建议买实体书,放在手边经常翻一番
(二)初阶能力:
①梳理流程的能力
怎么算理解业务了,就是能把业务运营的关键环节通过指标与数学关系抽象出来。
整理了电商运营用到的指标体系:电商运营指标体系
②数据分析能力
推荐阅读:《数据化运营速成手册》《谁说菜鸟不会数据分析》《课程:7周成为数据分析师》《深入浅出数据分析》
(三)中高阶能力:
①埋点采集设计
能基于数据运营的需求与阻塞,设计出成体系的埋点,是数据运营的高阶能力之一。要对业务有足够了解后,才能做到这个事,急不得。
《课程:埋点采集》《资料:历史的埋点设计文档》
②数据库与数据底层工具
【swift】【mysql】【kafka】【kettle】【Hive】【Spark】等
沟通技巧:《非暴力沟通》《关键对话:如何高效能沟通》
事务管理:《高效能人士的7个习惯》、《卓有成效的管理者》
逻辑思维:除了读书,可以多看一些文章,有很多不同的思维方式「线性思维、第一性原理、逆行思维、破局思维」《批判性思维指南》、《金字塔原理》
暂时先写这么多,如果对数据运营还有哪些问题,可以直接评论,我之后会陆续补充更新......
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3)鼓动「饭圈」粉丝攀比炫富、奢靡享乐等行为
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