編輯導語：2021年已過，細細回想，衆多運營崗位中，哪些是你覺得比較有趣的？相信大家心中都有答案，但唯獨數據運營很少人會提及。本文解讀數據運營行業，找到2022年你的運營方向，希望對你有幫助。

在2021年的末尾聽到太多運營人離職、教培行業K12下崗人員還沒找到工作、HR手上一堆的簡曆沒法消化。

如果你是以上人群中的一員的話千萬别焦慮，越是恐慌越是容易選擇不對口的行業，可能剛進廠就又開始走上尋工作之“旅”。

鄭重聲明，本篇不是教你如何找工作的文章，是通過某行業解讀來找到你2022年的方向，為了表達大家對原味的支持，先分享“如何制作份讓HR眼前一亮的簡曆”。

先靜下心思考2021年你認為最實用、最有趣的運營崗位是什麼？可能每個人的答案都不同，有短視頻、新媒體、用戶增長、内容、活動、社群、文案、App、小程序等等運營崗位。

唯獨數據運營是很少人了解，也是很多公司還沒關注到的運營崗位，因為所有運營崗位多多少少都會帶有數據分析的職能，所以單單把數據運營成立個模塊部門很少，這也會是2022年的爆發點。

為什麼？

運營是一門藝術，更是一門技術。

過去，“流量為王”的理念使得運營人員的職責聚焦在拉新上，随着市場環境的變化，運營的渠道和方式在不斷的更新叠代、增多，運營有了更加細緻的分類。

所以在精細化運營這樣的大背景下會逐漸孕育出數據運營，通過大數據來解決流量問題、産品問題、轉化問題、裂變問題、用戶問題等指标。

一、 摸清運營，認識數據

若把公司比作舵手，那數據就是導航，能正确應用導航的舵手，講率先到達目的地，同理，能摸清運營、認識數據，也将在商業競争中建起核心頭部。

1. 數據運營的廣&狹義區别

廣義數據運營：不僅把數運看作是企業中某個崗位，而是企業中每個崗位及自身都具備這樣的能力，因為自身掌握這能力，才能把用戶沉澱化為數字用戶資産。

狹義數據運營：僅僅把數運看作是公司的某個崗位，但與數據分析師是不同的，數據運營對編程能力要求較低，但更接近和了解一線業務。

2. 三數閉環模型，跑通業務

無論是狹義解釋還是廣義解釋數據運營都需要切合企業内部自身的需求量來定指标，都需要科學的方法和系統的流程來落地數據運營。

所以要跑通數據業務需在底層就要勾勒出四數閉環模型，來支撐整個賽道的跑量流暢性，随時能監控到問題的出處并去糾正漏洞，那四數閉環模型分别是梳數、觀數、用數。

梳數；梳理清晰目前業務所需要的指标，并搭建數據指标體系，為高效“觀數”做好準備，對于梳數需要掌握四個步驟：梳理數據指标、明确北極星指标、定義指标口徑、搭建指标體系。

觀數：将數據可視化呈現，通過搭建數據看報/報表，進行數據洞察和數據分析，為“用數”做好準備，觀數的目的就是全方面了解業務大盤的數據變化和異樣值進行方案調整。

用數：體現在企業各種經營的運營活動的環節中，通過已有的數據來助力精細化運營、提升用戶留存，減少不必要的猜測（但用數時千萬别過度依賴數據）。

二、 梳之有數，理清指标

做數據分析都是以指标來參考量化，例如：衡量APP運營狀況的指标：活躍用戶、使用時長、打開率等，所以對于指标的梳理統一分為五類：拉新指标、活躍指标、留存指标、轉化指标

1. 拉新指标

對任何一款産品而言，都不可避免經曆：觸達-下載-注冊-用戶鍊路轉化，那這些内容又有哪些指标？

• 浏覽量：又名曝光量，指産品推廣信息在微信生态、搜索引擎、小程序等被用戶浏覽過的渠道次數
• 下載量：根據業務的不同，可能代表APP安裝次數、資料下載數等，是衡量拉新效果的結果指标
• 新增用戶：下載并不意味着是用戶，隻下載沒注冊就是無效用戶，所以每個産品對用戶界定都不同
• 獲取成本：用戶獲取必然涉及成本，這塊新手運營很容易被忽略，目前成本計算方式：CPM、CPC、CPA

2. 活躍指标

在流量紅利逐漸消退下，相較于下載量和用戶量，你更看中哪些指标作為活躍用戶的參考。

• 活躍用戶數：DAU指日活躍用戶數，一般在24小時内的數據；WAU指周活躍用戶數，以此類推就是MAU指月活躍用戶數
• 在線時長：不同産品類型的訪問時長不同，一般情況下社交産品長于工具類産品
• 頁面浏覽量：簡稱PV，常見的UV（Unique Visitor）指一定時間内訪問網頁的人數，用戶在1個網頁的訪問請求即為1PV

3. 留存指标

用戶留存衡量的是産品是否能夠可持續發展，對于早期産品而言更關注的就是留存。

• 用戶留存率：留存率=留存用戶數/總用戶量
• 用戶流失率：流失率在一定程度能預測産品的發展。假設産品某階段有10萬用戶，月流失率為20%，幾個月用戶都沒了

4. 轉化指标

對運營而言，拉新、活躍及留存都隻是手段，最終看結果的還是真實用戶的轉化數據。

• GMV：全稱Gross Merchandise Volume，即商品交易總額，是指某個時間段内的商品成交總額
• 付費用戶量：在産品裡邊産生過交易行為的用戶總量，同活躍用戶一樣，交易用戶也可分為首單用戶、忠誠消費用戶、流失消費用戶等。

三、縱觀數象，模型分析

随着大市場進入數據時代，數據可視化作為大量數據的呈現方式，數據形式可視化目的是對數據進行可視化處理，使其能明确、有效地傳遞信息，所以認清常見6種數分模型尤其的重要。

1. 事件分析

事件，是指用戶在APP、網站等應用上發生的行為，即何人、何時、何地，通過何種方式，做了什麼事。

此模型主要用于分析用戶在應用上的行為，例如打開APP、注冊、登錄、支付訂單等，通過觸發用戶數、觸發次數、訪問時長等基礎指标度量用戶行為，同時也支持指标運算，構建複雜的指标衡量業務過程。

2. 屬性分析

基于用戶自定義屬性或預置屬性的占比分析，能夠按照不同的屬性來統計用戶數等指标的屬性占比，進而得到初步的分析結論。

3. 渠道分析

用戶分析用戶的訪問來源，通過訪問用戶數、訪問次數、訪問時長跳出率等基礎指标評估渠道質量，同時也支持自定義轉化目标衡量渠道的轉化效果。

4. 留存分析

衡量用戶健康度/參與度的方式，超越下載量、DAU等指标，深入了解用戶的留存和流失狀況，發現影響産品可持續增長的關鍵因素，指導市場決策、産品改進、提升用戶價值等。

5. 漏鬥分析

分析用戶使用某項業務時，經過一系列步驟轉化效果的方式，例如起始用戶量有50萬人，但每經過一個節點都會有用戶的漏失，最終加到私域裡才5萬人，轉化就5000人，漏鬥模型能夠很好分析出中間的數據變化的原因。

6. 路徑分析

當明确轉化路徑時建立漏鬥來檢測轉化率較容易，但很多情況，雖有最終的轉化目标，但用戶到達的目标卻有多條路徑，所以路徑分析就是找出用戶在哪條路徑的過來量是最多，哪條路徑轉化的最短。

四、 數以用為，精細叠代

經過梳數、觀數的層層把關，用數之道在于精，實現數據驅動産品叠代優化。

流量分發除了推薦位、一般沒有先前行為，後續行為基本上是一緻，對于大多數行業而言，流量分發的數據分析都是一樣，核心解決的問題是商品與用戶之間的匹配度。

内容建設行為可分為兩類，一類是輸出内容，目的是為了讓用戶掏錢；另一類是内容，目的是為了滿足用戶需求。

前者需要支付成功才算業務達成，後者可能需要關注點贊轉發就算業務達成。

業務達成主要有三種行為：

1. 進入業務流程，但未達成，退出；
2. 進入業務流程，但未達成也未退出，跑别的地方去了；
3. 進入業務流程，并達成業務

不同業務占比有不同的路徑分支，判斷哪個價值高低，固定好比例，先優化這些指标，再去優化路徑，最終達成業務.

所以用數叠代思路就是先定産品最薄弱環節，再抽絲剝繭，最後優化整個運營動作.

五、 總結

可見數據運營在2022年是個多麼大的風口，從梳數、觀數、用數等數據邏輯拆解，數據充斥在運營的各個環節，養成以數據為導向的習慣後，做每塊運營的過程都能用到數據模型來分析，将項目模塊最大化的倍出，我們要學習的是數據最底層的邏輯來整合全公司的業務闆塊。

本文由 @原味的運營筆記 原創發布于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自 unsplash，基于 CC0 協議

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