2021- 07- 05 11:25
很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈�? 1、这跟我做一套数据指标有什么区别？2、为啥我做了数据指标，可运营部门根本不理我？3、好像每一种运营都有自己的指标体系了，还咋个数据运营法�? 今天我们系统解答一下�? 先问一个最关键问题：数据运营，重点在数据上，还是运营上�? A.数据B.运营
一屏幕思考时�? # 运营与数据的关系
注意，运营是个大工作，里边的分支非常多。单独看每一类运营，都有一套自己的指标体系。这就是开头说的：“运营已经自己有指标了，我做了指标他们不看”问题的本质所在�? （如下图�?| 运营分工 | 工作职责 | 主要指标 |
| 渠道运营 | 选择渠道投放资源，搞流量 | 投放数量、用户转化、销售转化、投�?ROI |
| 用户运营 | 维护用户新增、活跃、留�?/td> | AARRR（新增、活跃、留存、转化、转介绍�?/td> |
| 内容运营 | 内容创作用于内外部媒体投�?/td> | 内容全网点击数、转化数、涨粉数 |
| 商品运营 | 销售商品的进销存管�?/td> | 商品进货、销量、库存、利润、周�?/td> |
| 活动运营 | 组织活动，实现短期目�?/td> | 活动目标、参与人数、达标人数、活�?ROI |
| 新媒体运�?/td> | 两微一抖等平台日常运作 | 平台粉丝数、内容点击、转发、转�?/td> |
| 产品运营 | 产品体验优化、升级、改版需�?/td> | 产品路径、用户使用率、跳出率、停留时�?/td> |
为什么会这样？因为从本质上看，运营是个辅助性工作。理论上，如果产品力足够强大，商品天下无敌，那根本没运营啥事。一一用户自己就抢着买到断货，玩得乐不思蜀了，运营啥运营�? 可大部分产品、商品没有这么厉害，因此需要运营打辅助，通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运作等等手段，来保持用户的新鲜感，促进用户持续活跃和付费。俗话说：“产品不够，运营凑”就是这个意思�? 因此运营会特别在意数据，并且特别在意数据里的“自然增长率”一一他们的所有工作，都是在“自然增长率”之上做叠加�? |用户运营一一用户自然转化�? 5% ，通过激励提升至 10% 。|活动运营一一自然销�?1000 万，活动拉升�?2000 万。|商品运营一一尾货库存预计 18 周，通过运作 9 周清空。|内容运营一一自然阅读 1 万，笔下升仙写出百万级爆款。诸如此�? 运营在体现自己功劳的时候一定会带上数据。因此往往各个部门已经建立了自己的数据指标�? # 数据运营的破题关�? 如果数据运营把重点放在数据上，那最终就是沦为跑数机的命。运营自己已经有数据指标了，你就等着被他们催着取数好了，而且还是加急加急加加急。这根本不需要单独设一个岗位，只要花月�?6000 招聘一个行走的 sql 机，让数据部门准备个大宽表即可�? 实际上，很多公司确实是这么干的，这也是为啥很多同学会有开头的疑惑。我们今天不谈这�?lowB 公司，我们分享一下数据运营的真正目标，以及大厂们是拿它来干什么的�? 运营各自看数据，看似科学，实则带着原罪：运营工作本身需要相互配合，可各个部门的小团伙利益是天然冲突的�? 用户运营希望派优惠券吸引人，商品运营的利润直接被榨干�? 活动运营希望短期效益越大越好，用户运营的节奏直接被带垮�? 商品运营希望不打扰爆款，多出尾货，可活动、用户运营都要硬货支持�? 内容运营写《震惊！马云！华为！沸腾！》篇篇百万阅读，可最后没转化�? 
流程越长，参与部门越多，上下游甩锅几率越大，可偏偏就是需要大家相互配�? 在一个需要相互配合的工作里，各自考核数据，必然导致部门间相互拆台。因此数据运营的更好用法，不是拿来当跑数机，而是建立一套从整体目标出发的数据考核机制，让所有部门跳出小圈子，为整体利益服务。这才是设立这个岗位的初衷，和岗位的真正价值�? 所以开头的题目�?B，数据运营本质是运营，是要建立一套从整体目标出发，引导各子运营小组工作的考核机制。它本质是个工作机制，因此需要部门间共识目标，协同配合，取代各自为战的状态，这样才能发挥作用�? # 数据运营体系搭建方法
第一步：共识整体目标，制定整体战术�? 各个运营小组，共识年度大部门整体目标（比�?DAU、转化率、销售金额等），并且选择落地大目标的战术，把大目标分解到各个月。注意：分解方法和不一定是按月平均，或按过往趋势分摊。分解方法可能和战术选择有关（如下图�? 
实现整体的目标的方式有很多，比如阶梯增长型：不指望爆款，每个月稳步推进，新品引导型：指望新版本推�?爆款引入，围绕一个重点做；重点突破型：指望关键节点（618、双十一）引爆销量，平时做辅助。每一种策略都有道理，关键看业务上有没有做好相关准备，比如是否有足够的持续投入资源，比如爆款是否真的指望钓上，真的够爆。以及万一没有爆，第二手准备是小学�? 第二步：设定阶段性重点，各小组分配任务�? 
第三步：分解阶段性指标，各部门执行、监测、反馈�? 这一步就是常规运营数据指标的监控过程，不再赘述了。有了前两步，每阶段的运营工作就有了清晰的主任务，就不用纠结在“为啥短期类活跃率降了”“到底自然增长该写多少合适”“又有几个客户投诉很激烈”——整体目标达成就好。细节问题，可以在各小组自己复盘的时候，再找改进点�? 第四步：监控执行进度，从小到大检讨效果�? 这时候要牢记检讨三原则�? |在执行到位前，不质疑策略|在投入可调时，不修订策略|在策略失效前，不质疑方向
想赢比赛，选手不用力，天天换教练，这不是把自己拉到和国足一个档次吗！检讨三原则就是纯粹为避免甩锅而定，所有人用尽全力，拼到最后一枪一弹，你才知道到底行不行，不行了再�? 当所有部门在部门例会上共识目标，跟踪进度，反馈问题，协同工作的时候，这套机制就算正常运转起来了。这样能保证整体目标的最大化落地，也能提醒各小组关键任务是什么——不要被自己一亩三分地发生的破事淹没了�? 看完了，很多同学说：这一套方法论和增长黑客看起来很像呀。是滴，所谓增长黑客，其实也是一种统一协调各部门，为“增长”服务的办法。所以方法思路是很类似的。只可惜和数据运营一样，也被很多公司用歪了�? 类似地，大家在做具体工作的时候，也不必要因为眼前公司的种种举动而怀疑人生——有可能就是你的公司水平太低而已。关键是多理解一个业务的本质，站在对业务有利的角度思考，多去理解业务部门同事真实处境与出发点，不要被玄乎的概念带着走。如果大家感兴趣的话，本篇集�?60 在看，下一篇我们分享《数字化营销》，看看这个玄乎的主题背后，实打实的到底是什么，敬请期待哦�?