学会三种方法进行数据化运营

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编辑导语：如今随着互联网的不断发展，很多时候都需要数据来解决问题，利用数据化运营进行分析，找到合适的运营策略；数据化运营最终是为了增长，所以要明确多方面逻辑，进行合理的安排；本文作者分享了关于三种工具学会数据化运营的方法，我们一起来了解一下。

一、什么是数据化运营？为什么要数据化运营？

为达成业务运营目标，合理使用数据工具指导运营决策的过程，就是数据化运营。

它的核心是运营，更好的运营效果需要更精准敏感的运营策略，这就需要数据的加持。

事实上，如今所谓基于互联网的运营，基本都是数据化的。

二、如何数据化运营？

1. 工具一：3A3R模型助你聚焦运营目标

既然数据化运营的目标仍是运营增长，那就绕不开能为实现这一目标提供得力抓手的海盗模型，由获客(Acquisition)→活跃(Activation) →留存(Retention) →营收(Revenue) →传播(Referral)5个模块组成，在注重精细化运营的今天，洞察(Awareness)的重要性也愈发提升，便有了3A3R模型。

从目标导向的逻辑看，企业的最终目标是获取商业利益，这也是营收模块的直接目标，而要实现这个目标，需要经营好活跃和留存两个模块，在这之前我们要有用户可经营，这就要依靠获客模块，客从哪里来？

除了商业渠道，我们更希望是由优质客户的社交关系网笼络而来，这便是传播模块的目标，而能实现这些的前提，是我们能对潜在用户和市场有充分的洞察，从而制定出适合他们的运营策略。

1）营收

常见的营收方式有广告、中间收入、增值和金融等，常见的营收构成为：GMV =流量转化率单均价复购率，故要提升营收可以从各构成环节着手。

常见扩流策略有交叉引流+品牌联盟、KOL+新媒体渠、私域流量等。

常见提升转化率策略有包装卖点、钩子商品、新品预售等。

常见提升复购率的方式有消费返券等。

2）活跃、留存

活跃和留存是产品生命力的直观体现。

活跃意味着用户和开始认可产品的价值，是留存的前提，不同产品使用的活跃口径不尽相同，常见的有启动APP、登录APP、使用某一功能等。

留存意味着用户对产品价值有了比较强的认可，它的本质是某类用户用过 A，过了一段时间后又用 A。

留存的要素是目标客群、考察周期和事件口径；目标客群一般包括新增用户、沉默唤醒用户和活跃用户三类，考察周期可分为次日、7日等，事件口径通常可分为业务留存（如朋友圈）、行为留存（如点击首页）和贡献留存（如发表文章），且务必前后一致。

需注意留存指标存在滞后性，即当我们发现留存下降，用户早已离开产品不知道多久了，所以，留存数据重要的功能是做流失预警。

提升活跃和额留存的策略非常多样，常用的有利益激励、任务体系、内容运营等，需注意为防止用户被拉回后又快速流失，用来激励用户的钩子需要是高频且低门槛的场景或服务；另外为提升运营效果，往往需要对用户分层，如对沉默用户进行唤醒运营。

留存运营还有一个核心逻辑，即让用户的数据和好友都沉淀在产品中，通过提升“用户迁移的成本”来提升北京专业的公关传播策划如留存。

3）获客

拉新获客的目标，是基于用户洞察的结果，寻求合适的获客渠道、选择有效的用户触点、制定合理的获客策略。

其中触点+渠道会共同完成触达用户并传递产品价值和主张的任务，触点影响流量数量，能直接接触用户的触点越广，能获取的流量就越多，渠道影响流量质量，因为不同的渠道所覆盖的用户特征并不相同。

触达之后，我们需要用落地页和首页强调产品权益和强化压迫感，促使用户转化为新客；随后通过积分、优惠等方式将新用户分发到合适的产品场景中，以帮助其尽快熟悉产品和为后续的活跃和留存打下基础。

4）传播

通过异业合作、场景、营销获客等方式引入流量，往往成本较高，如今有两种常用降低获客成本的方式：私域流量和社交裂变，他们都是通过运营用户的社交关系来完成产品运营目标和品牌影响力传播。

私域流量指企业自有的、可免费使用、可反复触达的用户流量池，可通过定位-引流-运营-转化”四个层面构建。

裂变增长的核心是聚焦长周期的拉新+提升用户终身价值，定义为利用一切资源让更多用户更高频地使用核心产品功能，常见方法有提升漏斗模型转化率、使用邀请有礼类功能配合运营活动并整合线上线下资源共同促进增长。

裂变增长的方案最好能有如下特点：较低的分享门槛、多变的奖励方式、使用过A/B 测试选取最优内容、用户的重要操作能有实时反馈，有良好的钩子策略引导用户完成流程等。

5）洞察

要想最大化提升上述各环节的运营效果，就需要针对多样的用户进行精细化运营，这就需要我们能精准洞察不同用户的特征和需求；这个过程一般需结合用户、行业、竞品等数据进行综合判断，尤其需注意在用户调研时避免幸存者偏差。

6）聚焦

通常我们使用3A3R模型最多的场景不是针对所有模块的全量运营，而是聚焦于单一模块的运营工作，此时我们的目标通常为该模块的ROI（投入回报率），要计算ROI的达成情况就要计算产出和投入，这就需要看后一模块的转化和前一模块的流入，即向前找流量、向后看转化、自身看画像。

2. 工具二：指标体系助你量化运营业务

当我们通过3A3R模型将运营目标聚焦到某一模块后，通常首先要了解该模块当前的业务水平、用户画像等，这就需要进行数据分析；然而不同行业、公司、部门、产品阶段所面临的业务形态很可能大相径庭，如何用数据承载这些迥异的业务，才能用标准化的数学工具进行分析呢？这就需要用到指标体系。

指标体系的基础是业务指标化，指通过数值衡量业务状态。须注意既然目标是用数据承载业务，那么制定指标时就要选取那些最能反映业务状态的数值，且这些数值须是汇总计算而出的，因为明细数据并不具备业务意义。

然而有些指标涉及因素非常多，我们很难靠单一策略带动增长，因此我们需要用结构化的方式根据逻辑关系将其层层拆分，以通过运营下层指标来带动上层指标，拆分得到的有逻辑结构的指标集，就是指标体系。

对指标的拆分就是对业务的拆分，因此需要根据产品类型、阶段来具体分析，以得到一个能完整反应业务状况的指标体系；通常将位于架构顶层的1个或多个指标称为北极星指标，代表当前业务最关注的目标，而位于低层的指标和实际的业务更接近，因此也更容易针对其制定运营策略，从而提升北极星指标。

当北极星指标出现异动时，若有与业务拟合度高的指标体系，我们就可以通过口径拆解、维度下钻等方式，自顶向下快速定位异动的原因。

当低层指标出现异动时，通过指标体系，我们也可以自底向上评估异动的影响范围，如此便可以解决很大比例的业务分析问题；另一方面，我们也可以结合指标体系设定我们的组织架构，提升协作效率。

3. 工具三：统计学助你制定精准策略

前文提到了三种常见的业务分析需求：了解业务水平、定位异动原因、评估影响范围，根据这些分析结果通常我们就能制定精准的运营策略，而统计学工具就能基于指标体系来帮我们满足这些需求。

当我们开始分析数据时，首先面临的问题是，面对动辄千百万且实时变化的数据，我们很难每次都全部拿到，就算拿到了，计算的时间成本也很高；这就需要样本检验工具，即通过随机抽样得来的样本数据来推测总体参数；这么做虽然不是100%精确，但通常我们也有95%的把握确定待估参数在某个够小的区间内。

那么，面对一组组样本数据，计算哪些参数能描述业务水平呢？

常用的有均值、中位数、方差、标准差、异常值等；另外，由这些参数构成的箱线图可以向我们非常直观地展示出这组数据的集中趋势和离散程度。

在定位异动原因或评估影响范围时，数据的直观表现往往只能让我们对影响所关注指标的相关因素有定性的认知，既不能严谨地确定就是这些指标的异动影响了所关注指标，也无法了解影响程度到底有多大；此时就需要用到相关性分析工具，它可以通过相关系数p与1或-1的接近程度表示出我们所关心的若干指标变化的相关程度。

当运营策略执行完毕，我们想了解效果时，就要用到方差分析工具，与样本检验类似，能让我们有很大的把握论证某指标在运营前后变化的显著与否，从而对运营效果好坏做出评估。

通常亡羊补牢不如快人一步，我们希望不仅能在问题发生、策略执行后才能看到最终效果，也能在那之前进行相关预测，此时便需要时间序列和回归分析工具，他们分别可以针对间隔均匀的时间数据和你希水晶的营销对策望进行多维分析的指标数据对一定周期的未来数据进行预测。

这是因为能长期发展的产品，其针对的用户核心需求和为满足该需求提供的价值基本是稳定的，故一定历史范围内的运营数据能在很大程度上反映一定未来范围内的运营数据特征。

三、总结

数据化运营的目的是运营增长，因此通常我们需要借助3A3R工具帮我们聚焦运营目标，它通过获客、营销、转化三个阶段形成运营工作的闭环，从中我们可以看到持续经营用户（尤其是老用户）和其社交关系的价值。

在进一步落地运营目标时，指标体系能帮我们理清不同业务模块的逻辑关系；而后，我们便可以通过统计学工具精确地衡量业务水平、明确相关关系、评估策略效果和预测业务趋势，从而更好地完成运营工作。

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