數(shù)據(jù)化運營是一個近年來興起的概念，它在運營的基礎(chǔ)上，提出了以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的口號。

在了解數(shù)據(jù)化運營前，運營們有沒有過如下的問題：

1. 不同渠道，效果究竟是好是壞？
2. 活躍數(shù)下降了，到底是因為什么原因？
3. 這次活動推廣成效如何？
4. 發(fā)布了版本，用戶喜不喜歡？
5. 我們總是說傳播，傳播到底有多大？

這是產(chǎn)品和運營每天每時每刻都會遇到的問題。數(shù)據(jù)化運營，實際以解決這些問題為根本。它從來不是BAT的專屬，也不是大數(shù)據(jù)的獨寵，每一家互聯(lián)網(wǎng)公司，都有適合的數(shù)據(jù)運營土壤。

數(shù)據(jù)運營體系，是數(shù)據(jù)分析的集合與應用，也是數(shù)據(jù)先行的戰(zhàn)略，它不僅是運營人員的工作，也是產(chǎn)品、市場和研發(fā)的共同愿景。從管理角度，是自上而下的推動，如果領(lǐng)導不重視，那么執(zhí)行者數(shù)據(jù)用得再好，也是半只腿走路。

如何構(gòu)建數(shù)據(jù)化運營體系呢？以下是我的總結(jié)思考。

我將數(shù)據(jù)化運營體系劃分成四層架構(gòu)，每一層架構(gòu)都逐步演進互相依賴，每一層又不可缺少。這四層分別是數(shù)據(jù)收集層，數(shù)據(jù)產(chǎn)品層，數(shù)據(jù)運營層，用戶觸達層。它是以運營人員為視角的框架。

數(shù)據(jù)收集層

數(shù)據(jù)化運營體系的底層是數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)是整個體系中的石油。

數(shù)據(jù)收集的核心是盡可能收集一切的數(shù)據(jù)，它有兩個原則：宜早不宜晚，宜全不宜少。

• 宜早不宜晚，意思是產(chǎn)品從創(chuàng)立階段，就需要有意識的收集數(shù)據(jù)，而不是等到公司發(fā)展到B輪、C輪才去收集。數(shù)據(jù)化運營貫徹產(chǎn)品全階段，不同階段有不同的運營方法。
• 宜全不宜少，指的是只有不合適的數(shù)據(jù)，而沒有爛數(shù)據(jù)。像歷史數(shù)據(jù)、變更記錄或者細節(jié)處的數(shù)據(jù)，都存在價值。

舉一個例子，有一家金融產(chǎn)品，它的征信系統(tǒng)會詳細記錄用戶的行為，用戶在借貸時上傳擔保資料，會記錄用戶在這些頁面的操作步驟和時間。這里有一個假設(shè)，上傳擔保資料普通人一定是謹慎小心的，如果這步驟完成的非常順暢快速，很可能是會違約和欠款的人群：你操作那么溜，是不是想撈一筆？屬于熟練工作案。征信系統(tǒng)會把這些數(shù)據(jù)作為特征判斷風險。

需要收集的數(shù)據(jù)能劃分成四個主要類型：行為數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)。

行為數(shù)據(jù)

它是記錄用戶在產(chǎn)品上一系列操作行為的集合，按時間順序記錄。用戶打開APP，點擊菜單，瀏覽頁面是行為；用戶收藏歌曲、循環(huán)播放歌曲，快進跳過歌曲是行為。

行為數(shù)據(jù)的核心是描述哪個用戶在哪個時間點、哪個地方，以哪種方式完成了哪類操作。

我們可以利用其分析用戶的偏好，頁面停留時間的長短，瀏覽的頻繁程度，點贊與否，都可以成為依據(jù)。另外一方面，用戶行為也是用戶運營體系的基礎(chǔ)，按不同行為，如購買、評論、回復、添加好友等，劃分出不同梯度，定義核心用戶、重要用戶、普通用戶、潛在用戶的分層。

行為數(shù)據(jù)通過埋點技術(shù)收集。埋點有不同種的實現(xiàn)方式，采集到的數(shù)據(jù)內(nèi)容倒是沒有差別，主要以用戶ID，用戶行為，行為時間戳為最主要的字段。用表格畫一個簡化的模型：

useId用來標示用戶唯一身份，通過它來確定具體是誰，理解成身份證號就行。active就是具體操作的行為，需要在技術(shù)層面設(shè)置和定義，timestamp就是發(fā)生行為的時間點，我這里只精確到分，一般會精確到毫秒。用戶的行為記錄應該詳細，比如瀏覽了什么頁面，此時頁面有哪些元素（因為元素是動態(tài)的，比如價格），它是半結(jié)構(gòu)化的NoSQL形式，我這里簡化了。

有時候為了技術(shù)方便，行為數(shù)據(jù)只會采集用戶在產(chǎn)品瀏覽的頁面，像點擊、滑動這類操作不記錄。屬于折衷的方法。

除此以外，行為數(shù)據(jù)還會記錄用戶設(shè)備、IP、地理位置等更詳細的信息。不同設(shè)備的屏幕寬度不一樣，用戶交互和設(shè)計體驗是否會有差異和影響，怎么拿來分析？這也是數(shù)據(jù)化運營的應用之一，是宜全不宜少的體現(xiàn)。

流量數(shù)據(jù)

流量數(shù)據(jù)是行為數(shù)據(jù)的前輩，是Web1.0就興起的概念。它一般用于網(wǎng)頁端的記錄，行為數(shù)據(jù)在產(chǎn)品端。

流量數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)最大的差異在于，流量數(shù)據(jù)能夠知道用戶從哪里來，是通過搜索引擎、外鏈還是直接訪問。這也是SEO、SEM以及各渠道營銷的基礎(chǔ)。

雖然現(xiàn)在是移動時代，Web時代的流量數(shù)據(jù)并不過時。比如微信朋友圈的內(nèi)容都是HTML頁面，活動運營需要基于此統(tǒng)計效果，我們可以把它看作一類流量數(shù)據(jù)。另外，不少產(chǎn)品是原生+Web的復合框架，內(nèi)置的活動頁大多通過前端實現(xiàn)，此時即算行為，也算流量數(shù)據(jù)，當我們將活動頁發(fā)送到朋友圈時，相應的統(tǒng)計只能依賴基于前端的流量數(shù)據(jù)來采集了。

流量數(shù)據(jù)是基于用戶訪問的網(wǎng)頁端產(chǎn)生。主要字段為用戶ID、用戶瀏覽頁面、頁面參數(shù)、時間戳四類，簡化模型如下：

url是我們訪問的頁面，以 ***.com/*** 形式記錄，param是描述這個頁面的參數(shù)，我們在頁面上的搜索、屬性信息會以參數(shù)的形式記錄。和行為數(shù)據(jù)一樣，如果流量數(shù)據(jù)需要更詳細的統(tǒng)計，也是以半結(jié)構(gòu)化為佳，囊括操作記錄。

它是活動及內(nèi)容運營的好基友，活動的轉(zhuǎn)化率，文章被發(fā)到朋友圈的閱讀量等，都是作為流量數(shù)據(jù)被記錄。主要通過JS采集。

流量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計已經(jīng)比較成熟，Google Analytics和百度統(tǒng)計都是知名的第三方工具，最為常用。不過它們不支持私有化的部署，只能提供統(tǒng)計，我知道這個頁面有100人訪問，但這一百人是誰不能定位，數(shù)據(jù)也無法記錄在數(shù)據(jù)庫中，這對數(shù)據(jù)化運營是一種麻煩。一些新式的工具則能支持這種更精細的需求，不過要收費。

如果有可靠和先進的技術(shù)手段，我們是能做到將行為數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一起，這是未來的趨勢。

業(yè)務數(shù)據(jù)

業(yè)務數(shù)據(jù)在產(chǎn)品運營過程中伴隨業(yè)務產(chǎn)生。比如電商產(chǎn)品，我進行了促銷，多少用戶領(lǐng)取了優(yōu)惠券，多少優(yōu)惠券被使用，優(yōu)惠券用在哪個商品上，這些數(shù)據(jù)和運營息息相關(guān)又無法通過行為和流量解釋，那么就歸類到業(yè)務數(shù)據(jù)的范疇。

庫存、用戶快遞地址、商品信息、商品評價、促銷、好友關(guān)系鏈、運營活動、產(chǎn)品功能等都是業(yè)務數(shù)據(jù)，不同行業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)是不一樣的，業(yè)務數(shù)據(jù)沒有固定結(jié)構(gòu)。

業(yè)務數(shù)據(jù)需要后端研發(fā)進行配置，因為結(jié)構(gòu)不能通用化，最好提前和研發(fā)們打聲招呼提下需求。

行為數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)來源的三駕馬車。統(tǒng)稱為原始數(shù)據(jù)，指沒有經(jīng)過任何加工。

外部數(shù)據(jù)

外部數(shù)據(jù)是一類特殊的數(shù)據(jù)，不在內(nèi)部產(chǎn)生，而是通過第三方來源獲取。比如微信公眾號，用戶關(guān)注后我們就能獲取他們的地區(qū)、性別等數(shù)據(jù)。比如支付寶的芝麻信用，很多金融產(chǎn)品會調(diào)用。還有公開數(shù)據(jù)，像天氣、人口、國民經(jīng)濟的相關(guān)指標。

另外一種外部數(shù)據(jù)的獲取方式是爬蟲，我們可以爬取豆瓣電影評分、微博內(nèi)容、知乎回答、房地產(chǎn)信息為我們所用。第三方不可能支持你獲取，很多時候會有防爬蟲機制。它需要一定的技術(shù)支持，不屬于穩(wěn)定輕松的來源。

外部數(shù)據(jù)因為質(zhì)量難以保證，更多是一種參考的作用，不像內(nèi)部數(shù)據(jù)能產(chǎn)生巨大的作用。

這四類數(shù)據(jù)構(gòu)成了數(shù)據(jù)化運營的基石。隨著互聯(lián)網(wǎng)公司數(shù)據(jù)化水平的提高，能夠利用的數(shù)據(jù)越來越多。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)逐步從SQL到NoSQL；信息源更加豐富，圖形和聲音數(shù)據(jù)越來越多；技術(shù)由單服務器演變成分布式；響應從離線批處理到實時流式，都是數(shù)據(jù)收集的挑戰(zhàn)。

當我們有了數(shù)據(jù)以后，進入下面一層，數(shù)據(jù)產(chǎn)品層。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品層

數(shù)據(jù)產(chǎn)品是對數(shù)據(jù)的加工和利用，它屬于技術(shù)和自動化的范疇，由計算機對原始數(shù)據(jù)進行處理。它不是傳統(tǒng)意義上的數(shù)據(jù)產(chǎn)品（如廣告系統(tǒng)），而是以發(fā)揮數(shù)據(jù)價值和生產(chǎn)力為目的，理解成進行數(shù)據(jù)加工的產(chǎn)品也可。

原始數(shù)據(jù)并不能直接為運營所用，通常臟亂差，我們需要按照一定的標準整合、加工。

比如行為數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)，用戶在微信朋友圈看到一則活動覺得不錯，于是下載APP，注冊后參與了活動。這里的行為數(shù)據(jù)和流量數(shù)據(jù)是完全獨立的。微信朋友圈的瀏覽，記錄的是用戶weixinOpenId和cookie，下載后則是產(chǎn)品內(nèi)部使用的的userId，兩者無法對應，這就需要數(shù)據(jù)整合，將cookie、手機號、userId等信息映射(mapping)到同一個人。

這是技術(shù)層面的數(shù)據(jù)清洗。整個過程叫做ETL。

數(shù)據(jù)發(fā)揮價值的方式有很多種。即能通過BI，將原始數(shù)據(jù)以維度和度量的方式聚合，進行各類可視化的決策分析，也能數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)業(yè)務和場景決定數(shù)據(jù)的不同使用。這里最重要的是先有指標。

數(shù)據(jù)指標

我強調(diào)過盡可能的收集數(shù)據(jù)，然而原始數(shù)據(jù)那么多，怎么才能指導我們的業(yè)務呢？這要求我們從龐大的數(shù)據(jù)中找出方向。這時我們就要建立指標，指標就是我們的方向，它是業(yè)務和原始數(shù)據(jù)的連接器。

可以這樣說，指標在數(shù)據(jù)化運營體系中是承上啟下的潤滑油，它由原始數(shù)據(jù)加工而來，反過來又驅(qū)動其他產(chǎn)品。

需要有BI？BI肯定是圍繞指標建立儀表盤；要用機器學習算法？算法的目的就是提升指標效果的；你要運營？內(nèi)容、用戶、活動模塊的KPI也是圍繞指標的。

指標不是一個通常意義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，我更喜歡的解釋，是數(shù)據(jù)屆的產(chǎn)品經(jīng)理，是驅(qū)動、規(guī)劃其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品以及配合運營迭代業(yè)務的。這樣一說，大家就明白了。

指標如何設(shè)立，是根據(jù)運營業(yè)務所決定，也是運營的第一驅(qū)動力。

我們簡單看一下指標如何由原始數(shù)據(jù)加工而來，下圖是原始數(shù)據(jù)中記錄的用戶打開APP的情況。

每一個時間戳意味著對應的用戶打開過APP一次，通過該表我們能計算每天有多少用戶打開過APP，這是打開量，將用戶數(shù)去重，就是運營中的重要指標：活躍用戶數(shù)。通過對該表的進一步復雜運算，譬如用SQL的Left Join，能獲得留存率。

文章閱讀量、日銷售額、活動參與人數(shù)，這些幾乎都是由原始數(shù)據(jù)匯總加工而出。指標匯總以后，就是運營人員產(chǎn)品人員每日的報表Dashboard。

有了指標，我們再看其他的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，因為篇幅有限，我著重介紹一下用戶畫像。

用戶畫像

用戶畫像是常用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，對產(chǎn)品和運營人員往往帶有神秘色彩。它有兩種解釋，也是很多新手歧義的根源，一種用戶畫像屬于市場營銷和用戶調(diào)研領(lǐng)域，叫做Persona，更準確的翻譯是用戶角色，描繪的是一個自然人的社會屬性，用于用戶需求和場景的確定。

而數(shù)據(jù)領(lǐng)域的用戶畫像，叫做Profile，是將一系列數(shù)據(jù)加工出來描述人物屬性的數(shù)據(jù)標簽。最知名的例子就是淘寶的千人千面：用戶去購買孕期的孕婦產(chǎn)品，很大可能被打上孕婦標簽；瀏覽了汽車相關(guān)商品，會被打上汽車興趣的標簽。

用戶畫像是一個依賴大數(shù)據(jù)和機器學習的復雜體系。準確豐富的用戶畫像能呈指數(shù)級的提高運營效果。

用戶畫像也有簡單的用法，沒有數(shù)據(jù)挖掘不要緊。用戶的性別、年齡、地區(qū)這些信息不難拿到吧？用戶行為簡單做一個喜愛偏好區(qū)分也不難吧。那么我們就有用戶畫像V1.0了。

推薦系統(tǒng)，精準營銷、廣告投放都是常見的基于用戶畫像的應用。你要推送化妝品促銷活動，選擇女性標簽的用戶肯定有更高的成功率，更進一步，如果運營知道女性用戶偏好哪個品類的化妝品，效果會更好。

用戶畫像可以通過已有數(shù)據(jù)提煉獲得，比如擁有用戶的身份證信息，就能準確獲得性別、籍貫、出生年月這三個標簽。也能通過算法計算獲得，比如在淘寶購物遺留的收件人姓名，通過機器學習，以概率的形式獲得買家是男是女，建國很大可能是男性，翠蘭很大可能是女性。

用戶畫像是基于原始數(shù)據(jù)的加工，原始數(shù)據(jù)越全，用戶畫像就越豐富。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品層中，我們將數(shù)據(jù)加工為指標，以其為核心，構(gòu)建和規(guī)劃數(shù)據(jù)產(chǎn)品。如何展現(xiàn)指標（BI），如何提高指標（算法），如何計算出指標（ETL），如何與指標組合（用戶畫像）。

我們現(xiàn)在獲得了這些「產(chǎn)品」，接下來就是使用，運營和產(chǎn)品人員就是它們的用戶。

數(shù)據(jù)運營

數(shù)據(jù)運營層，是運營人員將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成運營策略。以人為主要生產(chǎn)力，和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的計算機自動化對應。

在我們談及具體的方法前，強調(diào)一下人的作用。不論我們前面打造了多好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，員工的數(shù)據(jù)化運營意識提高不上去，一切等于零。

對人的要求有三點：

（1）以數(shù)據(jù)做決策，既要知道數(shù)據(jù)能夠做什么，也要知道數(shù)據(jù)做不了什么

前者很容易理解，我工作中遇到很多次，在有數(shù)據(jù)可以提供決策的情況下，依舊相信個人經(jīng)驗。這是應該規(guī)避的思維，不是一個人，而是團隊要做到。

數(shù)據(jù)化運營也不是企業(yè)運營的靈丹妙藥，得客觀承認，公司體量越大，數(shù)據(jù)化運營所能發(fā)揮的效果也越好。在創(chuàng)業(yè)公司或者小公司，會受到一定的限制，比如沒有技術(shù)支持，提升效果不夠，數(shù)據(jù)體量缺乏等原因，造成優(yōu)先級的延后。這是沒辦法的取舍問題，只能以解決問題為首先依據(jù)。

（2）本身數(shù)據(jù)分析和運營水平不過關(guān)

雖然有意識地利用，可員工僅限于求平均數(shù)的水平，那么也別期待太高了。

這一點，得通過不斷地系統(tǒng)培訓，人員招聘解決。自上而下的倡導和發(fā)起是最好的結(jié)果，高層有數(shù)據(jù)化運營的戰(zhàn)略和意識、管理層有數(shù)據(jù)化運營的指導經(jīng)驗，執(zhí)行層能將數(shù)據(jù)化運營的落地，那么整個體系也推行成功了。

（3）產(chǎn)品工具的使用

這是對員工的技能要求，諸如MySQL查詢數(shù)據(jù)、BI多維度分析、精準營銷、 AB測試、轉(zhuǎn)化率分析，都是必須的。將數(shù)據(jù)相關(guān)的工具玩得順溜，員工才能在發(fā)揮夠大的價值。

運營和產(chǎn)品如何進行數(shù)據(jù)運營，具體的技巧和方法論太多了，我以核心思想為引子。大家著重了解思維。

1、不是全量，而是精細；不止精細，更是精益

全量運營是一種集中運營的策略，活動、內(nèi)容推送、營銷、用戶關(guān)系維護，這些方式如果針對所有的用戶，這是運營資源的浪費，你不可能通過一種方式滿足所有的用戶，也不可能用一種方式做到最好。

用戶間是有差異的，這種差異需要用精細化運營彌補。

精細是是將目標拆分成更細的粒度，全國銷量變成上海銷量北京銷量、全年銷量變成第一季度銷量第二季度銷量，用戶變成新用戶老用戶。電商賣口罩，是賣給北京的用戶好，還是海南的？促銷化妝品，目標人群選擇男人女人也是顯而易見的。精細(拆分)是一種數(shù)據(jù)分析的思路，也是一種運營手段。

精益比精細更進一步，精細是手段，精益是目標。什么是精益？精益就是二八法則，找出最關(guān)鍵的用戶。我們都知道要將化妝品賣給女人，但一定會有部分女人支付更多，20%的女人占了80%的銷量，精益就是找準這20%。

對最適合的用戶在最恰當?shù)臅r機采取最合適的手段以產(chǎn)生最大的價值。

前面三個「最」說的是精細，后面一個「最」指的是精益：價值／目標最大化。我有CRM，那么就從CRM中找出最有價值的客戶去維護；我有風險管理，就找出最可能違約的投資；要做活動，歡迎的是產(chǎn)出最大而不是薅羊毛的用戶；積分中心，效果最好的只會是最優(yōu)質(zhì)的那批客戶。

2、未來比現(xiàn)在重要，現(xiàn)在比過去重要

這個第二個核心，數(shù)據(jù)化運營能夠預測未來，把握當下。傳統(tǒng)的運營方式，是知曉過去已經(jīng)發(fā)生的事，銷量是多少，活躍數(shù)是多少，這在日益嚴酷的競爭環(huán)境中還不夠。

把握當下，是能獲得數(shù)據(jù)的立即反饋。你要推廣一個活動，可以提前挑選5%的用戶做一個測試，及時獲知用戶的反饋，轉(zhuǎn)化率高不高，響不響應，然后按照數(shù)據(jù)決定后續(xù)的運營是繼續(xù)還是改進。這是技術(shù)帶來的進步優(yōu)勢。

預測未來，是機器學習的領(lǐng)域，通過數(shù)據(jù)建模，獲得概率性的預測，用戶可不可能流失，會不會喜歡和購買這個商品，新上線的電影會否偏好…運營則利用這些概率針對性的運營。

如果限于技術(shù)無法使用機器學習，則需要根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)趨勢去估計，這取決于運營人員的經(jīng)驗和數(shù)據(jù)敏感性。

3、系統(tǒng)化與自動化

數(shù)據(jù)化運營體系的搭建過程中，運營人員會用到很多的工具。

用戶積累到一定數(shù)量，我們考慮引入積分中心增加用戶粘性；產(chǎn)品涉及到地推和銷售人員，則要加入CRM（客戶關(guān)系管理）以維系客群；O2O和電商，基本配置肯定有優(yōu)惠券的發(fā)送；反饋越來越多，我們也需要客服中心解決各類疑問。這些與運營息息相關(guān)的工具，在數(shù)據(jù)運營體系中占據(jù)中重要的比例。

為了更好的達成目標，會將其獨立成運營模塊／運營后臺。好的運營后臺和用戶端的產(chǎn)品同等重要，也需要后臺產(chǎn)品經(jīng)理規(guī)劃。

以我們經(jīng)常接觸的優(yōu)惠券為例，它肯定要設(shè)置一套規(guī)則，核心目標是財務數(shù)據(jù)，是優(yōu)惠券成本和收入之間的平衡：你不能濫發(fā)，那肯定虧錢，也不能少發(fā)，用戶連這東西都不知道。有哪些券、怎么發(fā)、發(fā)了多少用了多少、未來準備發(fā)多少、發(fā)了有多少沒用掉，都是一套大框架的東西，于是做成了發(fā)券系統(tǒng)。

優(yōu)惠券能和CRM結(jié)合，CRM通過幾個指標將用戶劃分成了不同的價值和人群。這個用戶特別喜歡花錢，那么優(yōu)惠券給他滿1000減100，肯定比滿200減20過癮。那個用戶還沒有消費過，要用首單優(yōu)惠刺激他。還有用戶有段時間不消費了，運營們得加把勁營銷。上面東西從更高的視野看，是一連串效果、ROI、盈利的評估。這就是用數(shù)據(jù)做運營策略。

CRM又能和客服中心結(jié)合，電話號碼肯定和用戶的數(shù)據(jù)綁定，VIP用戶電話進來了，我們選客戶主管去接待，賓至如歸。普通用戶呢，也不能粗心，客服至少需要通過后臺的用戶畫像知道這個用戶是什么情況，這也有針對性的服務。數(shù)據(jù)運營體系不止服務于運營和產(chǎn)品的。

系統(tǒng)化，要求的是我們把運營的整個過程和策略流程也當作一款產(chǎn)品去締造：哪些方法好用，哪些手段效果好，哪種活動能持續(xù)做，把這些都固定下來，打造出一個運營用的產(chǎn)品后臺，作為日常和招數(shù)。這種系統(tǒng)化思維也叫「復用」，之后則是把系統(tǒng)做得越來越自動，功能越來越強大，也是另外一種精益了。

以上種種，是將數(shù)據(jù)、產(chǎn)品運營、系統(tǒng)和人員四者結(jié)合起來。系統(tǒng)之所以是系統(tǒng)，就是脫離了粗放的階段，一切皆是有序、規(guī)則和充滿策略。數(shù)據(jù)就是系統(tǒng)的潤滑劑，你沒有數(shù)據(jù)，怎么能有選擇性的發(fā)券、做活動、推送，維護用戶呢？

數(shù)據(jù)產(chǎn)品層加工出來的各類標簽、用戶畫像、模型…就是要在數(shù)據(jù)運營層最大化的被員工使用。數(shù)據(jù)本身沒有價值，變成策略才有價值。

這三條要點總結(jié)一下：我們系統(tǒng)化的使用各種加工后的數(shù)據(jù)，以精細和精細為手段目標，以把握未來為方向，指定運營策略。這是數(shù)據(jù)運營層的核心。

用戶觸達

我們整個體系進行到最后的環(huán)節(jié)，它需要面向用戶。數(shù)據(jù)收集得再多、加工得再好，運營得再努力，如果不將它們傳遞給用戶，體系就是失敗的。

整個體系的前三層用戶都感知不到。用戶直接感知到的是產(chǎn)品的推送通知、Banner、廣告位、活動、文案、商品的展示順序等。在與產(chǎn)品交互的過程中，用戶會以直接的反饋表達自己喜惡。

感興趣的會點擊，喜愛的會夠買，討厭的會退出…這些構(gòu)成了新一輪的行為數(shù)據(jù)，也構(gòu)成了反饋指標：點擊率、轉(zhuǎn)化率、跳出率、購買率等。這些指標就是用戶觸達層的結(jié)果體現(xiàn)，也是數(shù)據(jù)化運營的結(jié)果體現(xiàn)。

好與不好，都需要驗證。

結(jié)果不是終點。管理學有個概念叫PDCA，翻譯成中文是計劃-執(zhí)行-檢查-改進，以此為循環(huán)。用戶觸達層不是數(shù)據(jù)化運營體系的結(jié)束，它是另外一種開始。通過反饋獲得的數(shù)據(jù)去優(yōu)化去改進。

我的點擊率5%，那么我能不能通過運營優(yōu)化，達到10%？用戶接受推送后選擇了卸載，我們有什么方法挽回？留存率被提高，這種策略能不能應用到其他用戶上面。

也許我們數(shù)據(jù)化運營后，不會獲得一個滿意的結(jié)果，但如果我們連優(yōu)化改進都不去做，那么連好的機會都不會有。

你看，優(yōu)秀的員工，不會以數(shù)據(jù)化運營的結(jié)果沾沾自喜，而是進行新一輪的開始。

是終點，又是起點，此過程就是迭代，是體系的核心。

總結(jié)

我們將四層串聯(lián)起來看待，下圖是一款產(chǎn)品簡化的數(shù)據(jù)化運營閉環(huán)。

• 數(shù)據(jù)收集層：當用戶打開APP時，瀏覽新聞，通過埋點記錄用戶的行為數(shù)據(jù)：何時何地是誰看了哪些新聞。
• 數(shù)據(jù)產(chǎn)品層：計算機將收集上來的行為數(shù)據(jù)進行加工，統(tǒng)計用戶對軍事、科技、經(jīng)濟等不同類型新聞的閱讀數(shù)。用卡方檢驗得到用戶的閱讀偏好在科技新聞，將其寫入到用戶畫像／標簽系統(tǒng)。
• 數(shù)據(jù)運營層：近期有一個科技類的活動，需要一定用戶量參與。運營不能選擇全部的用戶推送吧，那么就從用戶池中篩選中對科技感興趣的用戶。
• 用戶觸達層：選擇用戶進行精準推送，用戶在手機端接收到消息。后臺則會記錄用戶是否打開推送通知，是否瀏覽頁面，是否參與了活動。轉(zhuǎn)化率作為反饋會被記錄下來，用以下次迭代改進。

該例就是一次合格的閉環(huán)。數(shù)據(jù)化運營體系既能簡單到用Excel完成，也能引入機器學習數(shù)據(jù)挖掘分布式系統(tǒng)等高端技術(shù)，看的是思維和應用。我們將體系中的四層簡化成四個模型，幫助大家理解：

• 數(shù)據(jù)收集：以用戶和產(chǎn)品的交互為輸入，原始數(shù)據(jù)（行為、業(yè)務、流量、外部）為輸出。
• 數(shù)據(jù)產(chǎn)品：以原始數(shù)據(jù)為輸入，以加工數(shù)據(jù)（標簽、畫像、維度、指標、算法結(jié)果）為輸出。
• 數(shù)據(jù)運營：以加工數(shù)據(jù)為輸入，以運營策略（用戶、內(nèi)容、活動、電商）為輸出。
• 用戶觸達：以運營策略為輸入，以反饋行為（轉(zhuǎn)化率、點擊率、響應率）為輸出。

用戶產(chǎn)生的反饋行為作為新的交互輸入，迭代和優(yōu)化，數(shù)據(jù)化運營體系就良好地運作起來。好的數(shù)據(jù)化運營體系也是高度自動化的運作，像個性化推薦，可以略過數(shù)據(jù)運營層，服務器實時計算后直接將推薦結(jié)果給用戶，人就不用參與其中了。

這是四個互相聯(lián)系有先后順序的系統(tǒng)，以此構(gòu)成數(shù)據(jù)化運營體系。因為技術(shù)手段差異，實現(xiàn)方式會有不同，哪怕是Excel，也能發(fā)出數(shù)據(jù)化運營的光芒。

以上就是產(chǎn)品和運營視角的數(shù)據(jù)化運營體系，沒有過多的牽涉研發(fā)技術(shù)，實際復雜程度還要再高一點。當然，萬千用法，存乎一心，希望大家學到的是理念和思維，實際工作中，還是有很多玩法留待大家挖掘。

作者：秦路，微信公眾號ID：tracykanc

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