一提到数据运营，很多同学很疑惑。在公司里，经常领导们对数据运营抱了很高期望，一张嘴：“数据驱动运营”，“降本增效”之类的口号都出来了，可真到工作中，就变成了“写 sql 的运营”。到底咋驱动了？咋提高效率了？看不到落地成果�? 今天系统讲解下，数据运营体系该如何运作�? # 一、什么是数据运营

作为消费者，你是否经常遇到这种场景（如下图）�? “好消息！好消息！庆祝我店开�?1 周年，全�?6 折，�?1000 再立�?200 元�?

“你开店一周年，对我来说是个屁的好消息，不买立�?800 好吧！！！�? 这就是没有数据运营的典型尴尬：丫还真以为全世界都一样为他们家店开心呢！数据运营就是要解决“一刀切”“降价就完了”的问题。数据运营的做法，是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案�? 一提到“结合用户需求”，很多人会顺口说出“千人千面”。如果是垄断平台，确实可以这么说，比如某宝的商品 SKU 多达 2 亿个，基�?2 亿个 SKU 打�?1000 个个性化方案确实有可能。不过大部分非垄断企业，商品 SKU 一�?500 个左右，且不是个个爆款，有竞争力的也有十几二十款，扯毛线的“千人千面”…�? 所以再准确一点的定义，是：通过数据分析，基于有限的商品（或者叫：解决方案），匹配对应的用户需求。能做好现有品类的经营，已经是数据运营的一大功劳了�? 那么该怎么做呢�? # 二、三大核心问�? 既然是拿有限的解决方案，匹配用户需求，那么数据运营要分析的重点就是三个�? 1、用户的需求是什么？2、现有的商品/解决方案质量如何�?、通过什么方式匹配到用户�?

问题 1：用户需�? 用户需求是客观存在的，最大难题是如何收集数据，了解到用户需求。有些人会说：这还不简单，直接让用户填问卷不就好了。问题是，你自己去买东西的时候会填问卷吗，填个屁。用户都是不想被过度打扰的，因此设计顾客旅程，分步骤引导用户留下数据，很重要�? 在顾客旅程的设计中，首次接触，首次下单是两个最重要的场景。首次接触如果是顾客主动找上门来，成交率很高，可以抓住机会了解用户需求；如果是被动推送给顾客，则要挑有吸引力的爆款商�?活动，提高吸引顾客的概率（如下图）�? # 商品属性越复杂，价格越高，可做的功课越�?

非垄断企业的数据，都是自己运营出来的，运营多做功课，前期收集数据就越�? 有了首次下单以后，就解决了数据原始积累问题。考虑到企业手头能吸引用户的商品数量是有限的，因此可以结合首单，做好后续推荐方案，轮流推荐给用户，探索其需求（如下图）�?

不做推荐系统，这些推送方案也是固定可以做的。通过多轮推送，可以观察用户推�? 响应的结果，一方面积累数据，清晰用户需求，另一方面直接获取收入，一举两得�? 总之，好的数据不是天上掉下来的，而是结合运营动作积累出来的。运营侧目标清晰地步步引导，数据就越来越丰富，分析就越来越准。运营侧不干活，运营侧一干活就是：“全�?8 折，走过路过不要错过”式的无�?all in，那数据就一塌糊涂，没法继续深入�? # 问题 2：商品质�? 商品/解决方案质量，需注意区分“硬/软”区别。硬实力：刨除营销、服务、定价，商品本身性能、质量、成本软实力：营销、服务、定价加持后，商品实际表�? 硬实力根本不用数据分析师分析，而是商品管理在选品的时候，就得注意到的。待选择的商品，性能、质量、成本和市场上同类商品有多大区别，商品管理自己都能看得到。至于单品成本，也是在采购商品时就能核算清楚的，因此商品本身就有定位（如下图）�?

在选品的时候，就得考虑：到底这玩意，要发挥什么作用。到底这玩意要对标市场上啥级别的对手。选品的时候不思考清楚，上市以后自然思路混乱�? 有了硬实力评估以后，运营才好制定策略。基于硬实力评估，有一些基本运营策略（如下图）�?

每一款产品清晰了卖点和成本，运营就能设计常规套路（按其定位正常推）和差异套路（一般针对爆款、利润款做，有利润空间才好搞事情�?

有了基本的运营策略，数据就能评估实际表现。一个商品如果没有达到预期，那么即使有一些销量，有一些利润，也会被认为是失败的商品，需要优化更新。如果是常规套路做不动，优先提醒商品做改良；如果是差异套路做不动，或者差异套路搞下来亏损严重，而提醒运营停止骚套路，老老实实做�? 很多公司做不好，是因为：缺少对商品硬质量的清晰定位，一味看销售表现，销售不好的时候，又开始各种活动加持。这样眉毛胡子一把抓，自己模糊了自己的判断。运营人员无法制定针对性方案，数据人员无法区分自然销量与活动效果，最后水越搅越浑�? # 问题 3：触达渠�? 对大部分非垄断企业来说，真正的关键在：触达用户的信息渠道。一个很现实的问题是：消费者和非垄断平台的互动太少了……消费者大部分时间贡献给了少数几个游戏、短视频、社�?APP。对非垄断企业而言，想和消费者互动，手段是非常有限的�? 公域：通过垄断平台推广告，成本高，没有用户积累。私域：吸引用户加群、加企微、关注自家商城有难度，且存在感低，很容易流失�? 所以，不认真考虑如何解决渠道问题，所有的画像分析、消费分析、活动推广都会失效。这是个浅显的事实。然而在实际工作中，这一点经常被忽视。企业里经常出现：“一通分析猛如虎，一看触达一点五”的问题， \(98.5\%\) 的用户压根不知道你的存在，分析用户画像、RFM 之类的有毛用�? 因此，分析用户活跃情况，就很重要（如下图）：

RFM 的逻辑用来分析活跃问题同样合适，用户过往活跃频次越高（F），活跃时长越多（A），越能积累足够的可分析数据。用户最后一次活跃距今越久（R），越难以激活，越需要强有力的手段唤�? 在用户活跃的基础上，再对用户在不同渠道，对内容响应率进行分析，找出触达每一类用户的手段�?

保持用户活跃，不是等到用户流失以后才做唤醒，而是在先定好推送信息计划，不断采集用户响应数据，在日常工作中维护用户活跃，同时积累更多数据，为未来唤醒、准备地产学�? # 三、小�? 综上过程可看出，数据运营是个“十中学”的工作，只有边运营迭代，边数据校正，才能越做越好�? 那些出现问题的企业，常常是把运营和数据脱离：

要么：运营干啥数据不要管，等活动做完了，变着法让数据说好，不好也得想法子说好！要么：运营两手一摊：“我啥都不会！你要分析出来我该咋办！”而数据分析又只会：“活跃低了，要搞高！”…�? 肯定有同学问：这么复杂一套搞法，能不能走系统呀，都搞纸质文件得把人累死。系统当然有的，感兴趣的话，本篇集齐 60 在看，下一篇分享一下陈老师公司的数据运营产品，功能很齐全哦，哈哈�?