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）：
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，基于2亿个SKU打造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一共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、三大核心问题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. 用户需求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品/活动,提高吸引顾客的概率（如下图）。
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）。
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：“全场8折，走过路过不要错过”式的无脑all in，那数据就一塌糊涂，没法继续深入。 2. 商品质量商品/解决方案质量，需注意区分“硬/软”区别。 硬实力：刨除、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，商品实际表现 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）。
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）。
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。 3. 触达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、社交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：通过垄断平台告，成本高，没有用户积累。 ：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）：
在用户活跃的基础上，再对用户在不同渠道，对响应率进行分析，找出触达每一类用户的手段。
三、小结综上过程可看出，数据运营是个“干中学”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！”…… #专栏作家#接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，等15个行业有丰富数据相关经验。 本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自 Unsplash，基于CC0协议。 |
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