6.1 數據運營的主要工作

數據運營，在眾多運營工作中顯得比較特殊，其他運營工作更多的是與前端的產品和用戶打交道，而數據運營更多的是與後端數字打交道。通過對各種產品數據和用戶數據的分析，找到數據中存在的問題，並提供解決方案，指導產品的發展方向。數據運營，在移動互聯網的各個環節都有著至關重要的作用。 6.1. 1 數據運營的目的和意義

在日常的產品工作和運營工作中，會經常通過“看數據”來找到更合理的方案。很多公司會專門設置相關的數據部門，負責數據統計和數據分析；有的公司會將數據統計放入研發部門，然後將數據分析的人員放到具體的業務部門。

美國麻省理工學院一項針對數字業務的研究發現，大多數情況下進行數據驅動決策的企業，生產率較一般企業高4%，利潤則要高6%。數據運營，也有的公司叫數據分析，主要工作是通過分析產品和用戶數據，找出數據變化的原因，根據分析結果優化產品和運營，並對未來的數據走勢做出預測，為產品決策提供合理建議，最終目的是使數據得到有效增長。

筆者在最開始就已經指出，運營的目的是增加用戶，提升用戶的活躍和留存，最終獲得更高的收入。數據運營的目的與運營的目的是一致的，在用戶增長、用戶活躍、用戶留存和增加收入的每個階段，都需要有嚴格的數據監控，保證效果最大化。

數據運營的前提是必須要收集盡可能多的數據，這是數據分析的基礎。同時，要設定合理的數據目標，如設定了“用1個月，將某產品的次日留存率提升5%”的數據目標，之後要分析對數據目標造成影響的因素有哪些。對次日留存率造成影響的指標，包括新增用戶、活躍用戶、是否付費用戶等。下麵，就要確定是否將這些造成影響的指標進行準確的數據上報；然後持續觀察和分析，看看每個指標對最終目標的影響情況；最後，分析各個造成影響的指標的具體情況，如分析出某個渠道用戶質量較低，而影響了整體的新增用戶留存的原因，並提出可行的方案，提交給產品人員和運營人員，如圖6-1所示。

圖6-1 數據分析

出色的運營人員會在做決策前先分析相關數據，並通過數據來指導產品的發展方向。 6.1.2 數據運營的3個維度

作為一名合格的數據運營人員，應該充分了解產品的所有數據。一款移動端產品的核心數據，基本包括3個維度：用戶基礎數據、產品使用數據和用戶畫像數據，如圖6-2所示。下麵，我們以一個網絡社區為例子，來看看這些數據具體包括哪些內容。