数据运营是什么？该如何做？

面对时常被提及的“数据运营”，相信许多小伙伴都深受其扰。本文从数据运营的界说 与核心问题展开论述，其中以图文并茂的形式细致地为年夜 家讲解数据运营的三年夜 核心问题：需求、质量和用户匹配方法 。推荐朋友们阅读这篇数据运营干货！

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，就酿成 了“写sql的运营”。到底咋驱动了？咋提高效率了？看不到落地结果 。

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范 为难 ：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：基于数据剖析 ，结合用户需求，打造匹配用户的运营计划 。

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个个性化计划 确实有可能。不过  年夜 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”……

所以再准确一点的界说 ，是：通过数据剖析 ，基于有限的商品（或者叫：解决计划 ），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年夜 功绩 了。

那么该怎么做呢？

二、三年夜 核心问题

既然是拿有限的解决计划 ，匹配用户需求，那么数据运营要剖析 的重点就是三个：

用户的需求是什么？ 现有的商品/解决计划 质量如何？ 通过什么方法 匹配到用户？

1. 用户需求


用户需求是客不雅 存在的，最年夜 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，你自己去买器械 的时候会填问卷吗，填个屁。用户都是不想被过度打搅 的，因此设计顾客旅程，分步调 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，做好后续推荐计划 ，轮流推荐给用户，探索其需求（如下图）。

总之，好的数据不是天上失落 下来的，而是结合运营动作积累出来的。运营侧目标清晰田地 步引导，数据就越来越丰富  ，剖析 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/解决计划 质量，需注意区分“硬/软”区别。

硬实力：刨除营销、办事 、订价 ，商品自己 性能、质量、成本

软实力：营销、办事 、订价 加持后，商品实际表示

硬实力基本 不消 数据剖析 师剖析 ，而是商品治理 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年夜 区别，商品治理 自己都能看获得 。至于单品成本，也是在采购商品时就能核算清楚的，因此商品自己 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示 。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。如果是通例  套路做不动，优先提醒商品做改进 ；如果是差别 套路做不动，或者差别 套路搞下来亏损严重，而提醒运营停止骚套路，老老实实做。

很多公司做欠好 ，是因为：缺少对商品硬质量的清晰定位，一味看销售表示 ，销售欠好 的时候，又开始各类 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计划 ，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. 触达渠道


对年夜 部分  非垄断企业来说，真正的症结 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……消费者年夜 部分  时间进献 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，手段是异常 有限的。

公域：通过垄断平台推告白 ，成本高，没有用户积累。

私域：吸引用户加群、加企微、存眷 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，所有的画像剖析 、消费剖析 、活动推广都邑 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。企业里经常涌现 ：“一通剖析 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，剖析 用户画像、 RFM之类的有毛用。

因此，剖析 用户活跃情况，就很重要（如下图）：

在用户活跃的基础上，再对用户在不合  渠道，对内容响应率进行剖析 ，找出触达每一类用户的手段。

三、小结

综上进程 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，能力 越做越好。

那些涌现 问题的企业，经常 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，欠好 也得想办法  说好！

要么：运营两手一摊：“我啥都不会！你要剖析 出来我该咋办！”而数据剖析 又只会：“活跃低了，要搞高！”……

#专栏作家#


接地气的陈老师，微信"大众号：接地气学堂，人人都是产品  经理专栏作家。资深咨询参谋 ，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富  数据相关经验。

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题图来自 Unsplash，基于CC0协议。

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