数据运营是什么？

数据运营是什么？这是新媒体运营的一个分支职位，还是做新媒体运营必须要懂的部分？和运营内容是什么关系？01究竟什么是数据运营？从广义来讲，数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式，通过数据指导运营决策、驱动业务增长。与数据分析师的岗位不同，数据运营更加侧重支持一线业务决策互联网运营的类别很多，而运用在运营的整个生命周期中。数据运营属于一种技能，通过数据分析发现解决问题，提升效率促进增长。02数据运营的具体工作是做什么？报告分析了100篇数据运用招聘JD（职位描述），制作了词云，从中可以清晰的看出数据分析的主要技能要求。分为数据规划，数据采集与数据分析三方面工作。一、数据规划目的是搞清“要什么”。收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系（1）指标体系：比如UV/DAU/销售金额。来自具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件中对应指标（2）维度体系：对指标进行细分的属性，记录对指标可能产生影响的维度二、数据采集采集业务数据，向业务部门提供数据报表（一）数据采集（1）埋点：在网页、APP中手工添加代码收集。这种方法工程量大，周期长，是痛点。（2）可视化埋点：用可视化交互的当时，提高了效率。上述两个数据运营起收集业务部门数据需求，撰写需求文档，向工程部门提交需求（3）无埋点：先定义再收集。成本低速度快，是新宠儿。（二）数据报表日报周报等，数据运营让这部分工作尽量自动化。搭建数据看板（dashboard）是另一项工作，常常与BI系统连载一起数据数据可视化的部分。大企业常用自己方式搭建数据平台，中小企业借助第三方数据工具。三、数据分析通过数据挖掘，数据模型等方式，深入分析业务数据，提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。相对数据分析师，数据运营岗位弱化了对变成的要求，强调在现有工具集成商灵活运用分析方法，一定要及时发现、定位问题，并提出可行的解决方案。03常用的10个数据分析方法（1）来源管理：对于投放的目标链接加上监测参数，实现对网页访问来源，APP下载渠道的监测。主流解决方案是UTM机制。（2）趋势分析：通过对业务指标的监测研究用户行为规律，寻找增长点通过数据监测和趋势预测，思考为什么这样，及时发现定位问题（3）维度拆解：对应上面提到的多个维度，拆解指标定位问题如常见流量指标，可从广告来源、地区、操作系统等维度出发，观察那一类用户比重更多，价值更大（4）转化漏斗：以可视化的方式将转化路径每一步展示出来，运营需要重点关注流失最大的环节，是优化工作ROI最高的地方。（5）留存分析：首次访问后回访，探索用户、产品与回访之间的关联程度分析不同用户群组的留存差异，使用过不同功能用户的留存差异寻找用户增长点（6）魔法数字留存分析的延展，与产品的核心功能息息相关，已得到硅谷企业的广泛重视。（7）用户分群：维度和指标的组合条件是目前常用的筛选方法如，上海电商举行iPhone手机配件促销，将“上海+两次购买+iPhone图用户”（8）用户细查：观察用户行为轨迹，探索用户与产品的交互过程，从中发现问题激发灵感（9）热力图：用高亮颜色展示用户访问偏好。优化网站或页面布局，提高转化率（10）测试：假设检验04如何选择正确的数据指标？北极星指标是什么？OMTM，onethemetricthatmatters。唯一重要指标。一旦确立，指引全公司上下向同一个方向迈进。很关键，可以大幅度提升行动力。选择不正确可能导致错误估计形势举个栗子：衡量北极星指标的6个标准：（1）产品的核心价值是什么？这个指标可以让你知道用户体验到了这个价值吗？（2）这个指标能够反映用户的活跃程度吗？（3）如果这个指标变好了，是不是说明整个公司在向好的方向发展？（4）是不是容易被你的团队理解交流？（5）这是一个先导指标，还是一个滞后指标？（6）是不是一个可操作指标？05用数据分析做运营增长，需要做好四个方面（1）流量运营：多维度分析，优化渠道。解决用户从哪里来的问题多维度判断流量，进行流量分析，制定相应策略进行渠道优化配置（2）用户运营：精细化运营，提高留存。根据不同群体特征，i进行精细化运营促进回访，提高留存（3）产品运营：用数据分析和监控功能监测异常指标，发现用户对你产品的“怒点”用新功能留存曲线检验新功能的效果（4）内容运营：精准分析每一篇文章的效果做内容运营之前先明白你的内容是作为一个产品，还是产品的辅助功能。分析用户感兴趣的内容，内容阅读和传播的比例等。