數據化運營如何抓捕

㈠ 如何做好數據化運營

數據化運營具體到企業有5步：自上而下、數據閉環（數據整合）、搭建模型、數據分析、許可權分配。

1、自上而下｜定義指標庫，確定項目范圍

舉一個O2O的例子，首先我們做自上而下的時候要知道公司內部到底有哪些決策，老闆、產品、運營、市場、財務、客服，每一個部門崗位關心什麼指標?

以上數據功能、數據圖表都來自海致BDP~

㈡ 如何利用大數據實現精細化運營

通常企業可以從以下三個方面流程實現大數據的應用全面整合管理：

營銷管理
是從營銷活動的策劃到營銷活動的執行和監控，到營銷費用的核銷審批，到營銷效果的分析和評估。大數據時代，互聯網的信息不對稱讓網上信息種類繁雜，各行各業每時每刻都在產生著無數的碎片信息，傳統行業需要投入巨大的人工成本去進行營銷，而百會CRM可以通過對關鍵詞的的搜索再把信息進行審查，過濾掉無用的線索。提高營銷管理的效率。

銷售管理
眾所周知，銷售人員是決定企業經營情況的重要環節。隨著企業擴張，銷售團隊壯大，如何學習和應用最佳銷售人員的管理經驗和行為方式成為關鍵問題。而百會CRM系統可以實現良好的銷售行為的細分精準化。百會CRM用系統化的管理，精細化管理營銷的活動，同時可以根據系統篩選出目標客戶，精準地定位在目標客戶上，根據區分不同營銷對象來規劃市場活動和推動營銷層次。同時完成營銷活動的評價機制。降低企業運營成本，提高工作效率，擴展市場份額和增加銷量。

服務管理
服務管理是企業模塊中很容易被忽視的一塊，特別是售後服務，但是售後服務給企業帶來的附加價值是很大的，很多企業都沒有意識到這點。百會CRM的應用可以建立多種客戶溝通渠道，及時收集客戶反饋意見以及需求，完善客戶服務請求處理流程，提高響應速度以及服務質量，並對銷售執行過程進行有效監控和評估。

㈢ 創業公司做好數據化運營，需要先搞清這6個問題

流量為王的時代已經結束，互聯網企業正在向精益化運營的方向轉型。而做好精益化運營需要大量的數據來支撐決策，這對企業的數據採集和數據分析能力都是非常大的挑戰。

中美在數據分析上存在較大的差距，數據分析在國內一些特別大的企業，比如 BAT里，才能得到較高的重視;當然這得益於他們的長期積累，對數據和運營結合的比較好。這是我回國以後的總體感受，國內企業對數據本身，以及數據所能提供價值的認識程度，沒有美國那邊那麼深入，並且差異還蠻大的。

問題1：什麼樣的公司需要注意數據?不同階段有何差異?

一般來說，目前國內比較重視數據的是高客單價，重轉化的公司，比如互聯網金融、電商、交易平台、SaaS、在線旅遊類的公司。這類客戶客單價高，不是完全拼流量，如此創業者才有提高轉化的動力。

宏觀的講，創業者會經歷產品4個生命周期階段。

第一個階段，叫冷啟動。這個時候公司特別早期，天使輪或者A輪，甚至融資還未成功。處在這個階段的公司，用大數據驅動是一個偽命題因為客戶數量有限，樣本性不足。他們需要更多地去了解潛在客戶的需求，去求客戶來用這個產品。

第二個階段，增長前期。就是冷啟動接近完成。有經驗的創業者，會開始布局和增長有關系的一些核心指標，比如說日/月活躍，留存度。這些指標的目的不是為了衡量產品當前當下的表現，而是為了未來做增長時有可比較的基準。

第三個階段，增長期。這個階段就能看出來好的創業公司和普通創業公司的巨大差別效率。無論PR還是做活動，都需要人力和時間成本。如何在增長中，找到效率最高的渠道?這個我覺得，是創業公司之間PK的核心競爭力。如果不做數據驅動，靠直覺，一次兩次可以，但沒有人能進賭場連贏一萬次。所以，直覺需要和數據進行結合，這樣企業能迅速優化各個渠道，來提高單位時間的轉化效率。

第四個階段，變現期。業務變現，要求很高的用戶基數。一般互聯網產品，其中一小部分高活躍、體驗好的用戶，會轉化為付費用戶。類似一個漏斗，不斷地去篩，這裡面就是要拼運營的效率了。比如說，電商用戶的轉化漏斗一般是：訪問注冊搜索瀏覽加入購物車支付，或者到未來的退貨。這是非常非常長的一個漏斗，真正要做好數據化運營，要對漏斗的每個環節持續地進行追蹤。

一個好的企業，特別是以後要做營收的企業，必須要關注各個部門各個環節的轉化效率。這種轉化效率，要達成的手段，可以通過市場營銷的方法、產品改進的方法、甚至客戶運營的方法。而其中每個環節小幅提高，加在一起就是一個倍數的提高。這種倍增，如果沒有做過數據化運營的人，很難體會到會有多大。

問題2：好的數據分析應該是怎麼樣的?

好的數據分析，能夠讓公司里所有人都獲益。它不是一種特權，不是只給公司里的一兩個人看，而是能夠讓公司裡面各個運營部門，特別是前線打仗的部門，能夠直接得到好處。

普通只講戰略，只講大方向，只給CEO看，只給VP或者運營看這不夠。需要把它給工作在一線的員工，讓他們用起來。這個我覺得是區分一個數據驅動型企業，和非數據驅動型企業一個很大的區別。效率提升，是所有人提升，而不是一兩個人提升。

一個公司要喚岩建完整的數據分析機制，首先應該從業務開始。所有的數據分析運營或者數據體系，都應該從業務，從客戶開始。這個數據分析體系，不應該只解決非常狹窄的一個或者兩個問題，需要有體系和大局觀。然後，實際上數據分析裡面，最難的一個部分是數據搜集和數據整理，這個過程最耗費時間，可能因為剛開始的計劃就做的不夠周全。所以說，在數據採集和數據整理方面，應該很有計劃的重視。

到後面，數據分析，不能只僅僅停留在報表的基礎上，價值還是不夠多。最終還是，那些數字出來以後，告訴別人應該怎麼做是對的、有效的。這裡面的話，就是有很深學問，需要很強的操作能力。

所以說一個企業，既要有大局觀，又要注重可執行性。我建議一般企業想自建的話，應該先從一個單點突破，找到一個轉化點，看到了價值，通過這一次的實踐，再學習下一次實踐的方法。這也是一和碧御個學習的過程。不要上來就建立龐大系統，上來就把50個數據圓圈綜合在一起，想建立一套數據科學框架。我覺得一般要這樣乾的話，除非你有很多資源，否則一定會失敗的慧薯。

問題3：企業數據分析都可以分為哪些階段呢?

第一個階段，是什麼都沒有的;

第二個階段，需要公司能夠回溯歷史：知道自己產品在發生什麼，這是最基礎的、最原始的一個階段;

第三個階段，內部做產品、做運營、做市場營銷的人，需要問為什麼：這個階段，是預測，即預測某種人群，下面會干什麼事，這樣能有針對性地，更好地去開發產品;

第四個階段，是要有解決方案：就是我預測到了這組人會這么做，那麼我給它一個更好的方案，讓它有更好的轉化、留存，帶來更好的拉新效果;

第五個階段，是優化，多樣產品線如何能找到最好的平衡點：在價格、營銷，產品設計，銷售各個角度有一個平衡點，這個平衡點是創業者的利益最大化點，也是用戶最喜歡這個產品的點。

這五個階段，需要花時間來不斷積累的，不要跳躍，跳躍往往失敗，從基礎做起。

問題4：為什麼許多公司的數據分析流於形式?

這主要是因為很多企業在三個層面上的認知不足：數據的價值、數據分析方法論和實際的操作方法。

1)價值的認知

許多公司處於瘋狂增長時期，大家一拍腦子做的決定，可能已經產生很多價值了;這種情況下他們很難意識到數據決策能產生比暴力性增長更大的價值。

2)基本方法論的認知

意思是核心但簡單的方法論。目前國內對基礎的方法論沒有太多的認知，可能因為國內發展時間還比較短，而美國已經開發好幾十年了。

3)實際操作方法的認知

國內一線員工用數據來指導工作運營，比如產品、客戶、銷售等實際操作經驗相對來說少一些。一方面，因為發展時間短，另一方面，數據使用理念積累也相對較少。

不過，國內公司已在迅速地提升這種認知。但是這個認知，是分階梯的，循序漸進的一個過程。在美國，認知和方法論已經慢慢進行了良好的統一技術和業務之間，用數據來融合。

許多國內的企業家，最開始意識不到數據的價值;等意識到數據的價值時，他的期期望又往往很高。這種大鴻溝，也無法讓價值真正落地，甚至讓人們產生這個價值是否真能實現的質疑，缺乏耐心。

問題5：中國公司對於數據存在哪些共性的迷思?

我覺得國內公司對數據分析的理解，分兩極：一種認為這是純技術，還有一部分是比較迷信，認為只要一上大數據，就變成高大上的公司了。我覺得這兩種方式，都存在一定的誤解。

核心的話，我覺得你做的這個東西能不能有價值，有沒有效果?用效果來衡量是最直接的。另外一些公司想自建平台，搭建很大的團隊，效率和產出都比較低，這個我建議大家慎重。隨著生態圈的不斷發展，現在很多工具都很好用，你得學會用工具。這是創業者成功的一些很好的輔助不能說因為你會用工具，所以你就創業成功;但是好的創業者，一定能用這些各種工具，達成目標。

問題6：如何打破數據無法物盡其用的怪圈?

過去幾個月，我們跟客戶打交道發現，有的企業用我們的產品用得非常好，有的企業就一般。通常內部有人核心負責數據的企業，會用的就非常好;有的企業沒有核心的人來追這件事情，做得就比較一般。

所以，在運營部門裡面，至少得有一個人有一定的數據分析概念。就好像我們把一套高級手術儀器搬到公司去，如果沒人會操作也不行。

我認為最好的知識獲取方式，就是實際操作。實際操作的前提，是最好有一個稍微懂一些的人，能帶著做幾次。然後轉起來、學起來了，這就是獲取數據分析知識最快、最有效的方式。我不覺得純讀書或者讀一些課本，看一些外面的大數據指導類的書籍，能有這種效果。

有了這個人，再能從懂這方面的人和公司產品，獲取方法論的支持，這種學習機制就建立起來了。這個還是蠻重要的，否則系統雖然強大，但是沒人會操作，就無法物盡其用。

㈣ 互聯網產品運營如何進行數據採集

互聯網產品根據其商業模式、產品結構、開發模式、運營模式等決定了運營數據採集方式的不同，主要分自有產品運營和新媒體（自媒體）運營。

一、自有產品運營

自有產品運營就脊樑是對互聯網產品公司自己研發的產品進行運營，主要數據採集方式有：

1、數據自產

這種方式主要針對自主研發、運營的互聯網產品，在前期產品規劃的時候，就已經考慮到一些基本的用戶行為數據留存，在代碼中做好數據埋點，上線後自然就可以進行數據分析，進行產品的迭代優化。因為有自己的研發團隊，在策劃一個運營活動方案時，把需要活動中的關鍵數據策劃到方案中，研發就會根據方案去埋點進行數據的採集。

數據自產方式優點是靈活便捷，可以根據需求定製化採集，數據保存在本地，安全性較高，可以根據數據進行深度分析，不受限於其他系統的制約，缺點是投入成本較高，研發周期較長。

2、第三方統計櫻宴運平台代碼植入

通過引入第三方統計平台的統計代碼段植入到需要統計的界面或代碼中，通過第三方提供的數據統計平台查看統計數據。

第三方統計代碼植入方式優點是簡單、方便，能快速完成數據採集的功能實現，缺點是受限於第三方統計平台，不能根據個性化需要進行採集，而且數據保存在第三方平台，安全性得不到保障，無法根據業務需要對數據進一步分析，如果想要功能強大的數據分析，則需要投入較高的成本。

比如網路統計：

3、第三方系統介面調用

產品需要用到第三方系統的功祥穗能支撐，通過介面調用的方式實現自身平台能力，這類方式的數據除了自身平台會保存，第三方也會有數據保留。比如支付寶支付、微信提供的各類交易、活動類介面。

第三方系統介面調用優點是能夠利用第三方成熟完善的功能提高自身產品的能力及競爭力，缺點是成本高。

支付寶交易統計：

二、新媒體（自媒體）運營

在第三方平台上建立賬戶進行互聯網產品運營的新媒體（自媒體）運營，這類運營數據採集完全由第三方平台自己的統計數據，如頭條號、百家號、微博等等。

絕大多數互聯網產品運營的數據採集形式都不是單一的方式，多以混合方式共同採集，利用第三方平台的統計優點補足自身的缺點。

最終還是要根據自身產品需要去選擇合適的數據採集方式。

㈤ 以市場營銷部為基礎,如何建立該部門的數字化運營體系

市純明場營銷部的數字化運營體系建立需要以下幾個悔蔽步驟：

1.明確數字化運營目標：明確市場營銷部數字化運營的目標和KPI指標，例如提高品牌知名度、改善用戶體驗、提升轉化率等。

2.梳理業務流程：對市場營銷部門的業務流程進行詳細的梳理，包括關鍵業務環節、數據收集點等。並將各項業務流程細分為不同的子流程和任務，為後續數據採集及處理做准備。

3.收集數據：通過各種手段（例如站內統計分析、社交媒體監聽、問卷調查等）收集用戶或者客戶行為數據、需求信息以及客戶反饋，以及對競爭對手行為等市場情報。

4.構建資料庫：將前期收集到的數據進行整合，並會根據自身實際情況來選擇合適的CRM系統或者其他相關工具，構建起公司的資料庫。

5.分析數據：利用專業的統計學分析方法和技術工具（如SPSS軟體），深入挖掘所收集到的海量數據，為後續優化決策提供依據，並基於此生成清晰且可視化的報告。

6.優化策略：通過分析數據，識別出客戶群體需求，根據不同行為和反饋，精準制定營銷策略和推廣方案，並建議具體優化措施。

7.評估效果：對於所執行的每一個數字化營銷方案，都應該設計碧褲州合適的KPI指標並設定評估標准。通過對各項評估指標的監測，及時調整方案以提升效果。

8.持續優化：建立數字化運營體系後，公司可以發現很多需要完善或改進的環節，通過不斷地改進和測試等手段來持續優化公司的數字化運營體系。

㈥ 企業的數字化轉型需要具備哪些條件企業該如何搶抓機遇

首先是要更好的轉型，需要管理基礎。只有解決了管理問題，才能實現技術的最大效率。從管理的角度來看，業務與財務的整合和流程再造是企業數字化轉型的關鍵。只有數據和流程打通，才能實現基於數據的價值挖掘和價值創造。這里的互聯是從價值鏈的角度來看的。從內部價值橡消鏈的角度看，主要是指財務與業務數據和流程的互聯互通。

要知道的是數字化轉型，對於企業來說，就是利用數字化技術進行全方位、多角度、全鏈條的轉型過程。通過深化數字技術在生產、經營、管理、營銷等多個環節的應用，實現企業數字化、網路化、智能化發展，不斷釋放數字技術對經濟發展的放大、疊加、倍增效應.應當看到，中小企業數字梁渣知化升級對經濟高質量發展具有重要意義。

㈦ 如何做好淘寶數據化運營

一、淘寶指數

淘寶指數是淘寶官方推廣的免費工具，對於小賣家有很大的幫助，通過此工具可以分析寶貝的市場走向，研究消費者的年齡丶地域丶消費層級丶星座愛好等數據信息。

二、流量解析

流量解析是淘寶直通車的數據洞悉產品，通過記錄一段歷史時期內關鍵詞或類目在淘寶直通車的各類市場數據，幫助你洞悉市場變化情況。在開車過程中碧蘆流量解析工具可姿孝以給我們很好的建議，大部分人可能只用這個查看推廣詞表每項數據並沒有深入研究。比如競爭透析這個數據，在我們關鍵詞出價時能給出很好的參考，通過這跡慧稿個數據調整關鍵詞出價，優化直通車推廣效果。

三、數據魔方

數據魔方是淘寶官方出品的一款數據產品。主要提供行業數據分析，店鋪數據分析。懂得這個工具的使用能很好的幫助我們做店鋪推廣。

㈧ 產品運營如何做好數據挖掘與分析

產品經理在日常工作中，最重要的是要提高數據分析能力，除了數據產品經理，其他產品經理並不需要數據挖掘能力。而提高數據分析能力，則要建立數據分析的知識體系和方法論。

這兩年，隨著大數據、精益化運營、增長黑客等概念的傳播，數據分析的胡御思維越來越深入人心。處於互聯網最前沿的產品經理們接觸了大量的用戶數據，但是卻一直困擾於如何做好數據分析工作。

那麼產品經理該如何搭建自己的數據分析知識體系？數據分析的價值又在哪裡？產品經理做數據分析有哪些具體的方法？又如何學習數據分析？本文將和大家分享一下這些問題。

Part1|數據分析體系：道、術、器

「道」是指價值觀。產品經理要想是做好數據分析，首先就要認同數據的意義和價值。一個不認同數據分析、對數據分析的意義缺乏理解的人是很難做好這個工作的。

「術」是指正確的方法論。現在新興的「GrowthHacker」（增長黑客）概念，從AARRR框架(獲取、激活、留存、變現與推薦五個環節）入手進行產品分析，這是一個非常好的分析方法。

「器」則是指數據分析工具。一個好的數據分尺做慧析工具應該能幫助產品經理進行數據採集、數據分析、數據可視化等工作，節省產品經理的時間和精力，幫助產品經理更好理解用戶、更好優化產品。

Part2|數據分析的價值

產品經理不能為了數據分析而分析，而要將落腳點放到產品和用戶上。數據分析應該幫助產品經理不斷優化產品設計和迭代，驅動產品和用戶增長。

當我們上線了一個新的產品（proct）或者功能時，需要對其進行數據監控和衡量（measure）。然後從監控中採集到產品的用戶行為數據（data），並對這些數據進行分析和總結（learn）。最後從分析中得出結論和觀點（idea），如果數據證明我們的新產品/功能是優秀的，那麼可以大力推廣；如果數陵答據說明我們的產品還存在問題，就需要對產品進行新一輪的優化（build）。

在「產品——數據——結論」的不斷循環中，我們不斷用數據來優化我們的產品，加快產品迭代的步伐、提升用戶體驗。

Part3|數據分析的方法

1.流量分析

a.訪問/下載來源，搜索詞

網站的訪問來源，App的下載渠道，以及各搜索引擎的搜索關鍵詞，通過數據分析平台都可以很方便的進行統計和分析，分析平台通過歸因模型判斷流量來源，產品經理在分析這些流量時，只需要用自建或者第三方的數據平台追蹤流量變化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；

b.自主投放追蹤

平時我們在微信等外部渠道投放文章、H5等，許多產品都會很苦惱無法追蹤數據。

分析不同獲客渠道流量的數量和質量，進而優化投放渠道。常見的辦法有UTM代碼追蹤，分析新用戶的廣告來源、廣告內容、廣告媒介、廣告項目、廣告名稱和廣告關鍵字。

c.實時流量分析

實時監測產品的訪問走勢，尤其要關心流量異常值。舉個例子，某互聯網金融平台因為一個產品Bug導致用戶瘋狂搶購造成的流量峰值，產品經理發現實時數據異常後迅速下線該產品修復Bug，避免了損失擴大。

2.轉化分析

無論是做網站還是App，產品裡面有很多地方需要做轉化分析：注冊轉化、購買轉化、激活轉化等等。一般我們藉助漏斗來衡量用戶的轉化過程。

影響轉化率的因素很多，我們總結了三個大的方面：渠道流量、用戶營銷、網站/APP體驗。以渠道流量為例，通過優選渠道並且量化分配我們的投放資源，可以有效提升總體的轉化率。

3.留存分析

在互聯網行業里，通常我們會通過拉新把客戶引過來，但是經過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。那些留下來的人或者是經常回訪我們公司網站/App的人就稱為留存。

在一段時間內，對某個網站/App等有過任意行為的用戶，稱之為這個網站/App這段時間的活躍用戶，這個任意行為可以是訪問網站、打開App等等。

現在大家經常會用到所謂的「日活」（日活躍用戶量，DAU）、「周活」（周活躍用戶量，WAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸地增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。

留存是產品增長的核心，用戶只有留下來，你的產品才能不斷增長。一條留存曲線，如果產品經理不做什麼的話，那麼用戶就慢慢流失了。

這是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振盪期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩期。

從產品設計的角度出發，找到觸發留存的關鍵行為，幫助用戶盡快找到產品留存的關鍵節點。之前我們發現我們產品裡面，使用過「新建」功能用戶的留存度非常高；於是我們做了產品改進，將「新建」按鈕置於首頁頂部刺激用戶使用，效果非常好。

矽谷流行的MagicNumber（魔法數字）也是留存分析的一部分，比如Facebook發現「在第一周里加10個好友」的新用戶留存度非常高。作為產品經理，我們也需要通過數據分析來不斷探索我們產品裡面的魔法數字，不斷提高用戶留存度和活躍度。

更詳細的留存分析方法，可以參考這篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增長·MagicNumber?。

4.可視化分析

用戶體驗，是一個非常抽象的概念，我們可以對其進行形象化。目前一個普遍的方法就是對用戶的數據進行可視化，以熱圖的形式呈現。

藉助熱圖，產品經理可以非常直觀了解用戶在產品上的點擊偏好，檢驗我們的產品設計或者布局是否合理。

5.群組分析&挖掘用戶需求、改進及優化產品

千人千面，產品經理對用戶精細化的分析必不可少。不同區域、不同來源、不同平台甚至不同手機型號的用戶，他們對產品的使用和感知都可能存在巨大的差異。產品經理可以對不同屬性的用戶進行分群，觀察不同群組用戶的行為差異，進而優化產品。

之前我們做過一次分析，網站的總體注冊轉化率是6%；但是使用Chrome瀏覽器的新用戶注冊轉化率高達12%，使用IE瀏覽器的新用戶注冊轉化率才1%。這樣一分的話，問題就很明顯了，極有可能是瀏覽器兼容性的問題，產品經理應該關注一下這個問題。

Part4|數據分析的書籍

做好數據分析，不是一朝一日就可以的，需要在產品規劃設計、產品升級迭代中不斷實踐。下面的這些書籍對於產品經理學習數據分析都有一定的幫助：

推薦1：

@范冰XDash

的《增長黑客》

這是國內對於增長黑客的第一本詳細介紹，作者從AARRR的視角切入，描述了大量產品優化、產品增長的案例，對於產品經理非常有益。

推薦2：埃里克·萊斯的《精益數據分析》

在這本書裡面，作者介紹數據分析的相關指標、不同行業的數據分析要點，並且有大量的數據分析案例和翔實數據。如果想要把數據分析落地，這本書對產品經理是非常有幫助的。

推薦3：我們一直在做互聯網行業數據分析知識的普及，目前我們已經做了14期「GrowingIO數據分析公開課」，面向產品經理、運營等等，這里是GrowingIO的產品和分析師寫的《互聯網增長第一本數據分析手冊》

這裡面匯編了我們一年多來數據分析、產品優化的實戰案例，裡面不少文章被被大號轉過，例如《如何成為一個優秀的數據產品經理》等等。

下載電子版的分析手冊，請參考這里互聯網增長的第一本數據分析手冊。

推薦4：埃里克·萊斯的《精益創業》

作者提出了最小可行性產品（MVP）、小步快跑，快速迭代等產品設計和優化的理念，影響深遠。

總之，數據分析是一門多學科、多領域的交叉學問，涉及到的東西非常多。產品經理要想做好數據分析，應該有一套完整的思維體系，在價值觀、方法論和工具三個層面上儲備相關知識。同時立足於產品和用戶，用數據來打磨產品，用數據來檢驗迭代，不斷提升用戶體驗，希望大家都能找到合適自己的崗位實現擇優就業。