Ⅰ 如何通过数据分析做精细化运营
通过对用户行为数据的统计分析，了解用户偏好，给用户打标签画像，做用户分群聚类推荐
提升用户体验！
以新闻类app为例：根据文章的主题、关键词、展示形式、发布时间、点击转载情况、阅读市场等给内容归类打标签，根据用户历史行为数据、兴趣爱好等给用户打标签，内容标签与用户标签相匹配将用户聚类分群，进行热门推荐、相关推荐、个性化推荐、消息推送等，实现精细化运营！
题主什么类型的app？
Ⅱ 数据精细化分析——帮你找到运营突破点
在运营工作中，无时不刻都在产生着数据。
而运营工作更是与数据分析息息相关，有时候只是盲目听从领导命令收集各种数据进行基本分析，而无法发现数据指标背后的问题。
我们工作的效率提升很多时候就是围绕如何分析核心数据指标来进行的。
但是仅仅知道关键数据指标和关键数据还远远不够，我们需要一个方法去进入到数据中，将其拆分细解，体察到数据背后的问题，并提出解决方案，有针对性的去解决每一个问题，而不是乱拳打一通，最后也不知道自己错在哪。
关键数据指标就是围绕核心业务流程和分析目的展开的主要数据。
关键数据指标还是要 根据实际岗位来确定 。
比如 新媒体运营 会以公众号粉丝数、文章阅读量、文章分享率广告收入等等作为指标衡量；
电商类运营会更加注重收入（GMV）、复购率、订单转化率等等等指标
APP运营会关注DAU、激活数、注册数、留存率等指标
在本篇文章我们以 新媒体运营粉丝数（微信公众号） 作为关键指标，进行拆解分析并找到解决方案。
从 粉丝来源渠道 将公众号粉丝数指标进行拆解：
公众号粉丝数 = 自然粉丝数 + 内容粉丝数 + 活动粉丝数
自然粉丝数——自然涨粉，通过日常运营可以得到的粉丝数，数值可以参考历史数据
内容粉丝数——优质内容涨粉，通过一篇爆款文章，额外涨粉
活动粉丝数——各种活动涨粉，包括广告投放等其他方式
如果我们想要公众号粉丝增长，就可以从这三个方面发力：
1.自然增长——偏中长期，很难短期内发力
2.内容增长——依赖人力因素，产出和数量很难在短期内得到保障
3.活动增长——利用一些低成本的活动方式或者换量合作，可以短期起量
如果我们需要短期内达到粉丝数增长的目标，那我们的重点可以放在 活动增长方面
我们再将 活动粉丝数 进行二次拆解：
活动粉丝数 = 裂变活动 + H5创意活动 + 合作换量 + 广告投放 + ……
那我们到底要在哪个方面进行发力呢？
这个时候我们将这四个方向的增长效果进行分析，然后确定一个优先级：
1.裂变活动 ——效果相对可控，且能通过频次/提炼卖点等因素放大消费
2.H5创意活动 ——效果相对不可控，依赖创意及不确定性因素
3.合作换量 ——效果可控，但量不大，严重依赖渠道质量
4.广告投放 ——效果可控，但严重依赖预算
裂变活动可以参考行业的数据，再结合数据增长目标，确定一个具体数据指标。
广告投放主要看预算的多少，来确定能达到的效果。
合作换量和创意活动都可以参考历史数据，确定大概能增长的量。
虽然说有很多个活动，可以去达到想要的目的，但是我们也不能四个方向一起做的很好，我们要秉承 【二八原则】，将主要精力投入到比较稳定，有把握的事情上 。所以相对可控的活动放在优先级高的位置
通过前面对关键数据的分析，我们已经找到了突破口，现在就是具体执行前面的解决方案。
但仅仅是执行还不够，还要根据自己的业务形态不断优化，设计出【方案实施检测表】，将动态实时数据与目标数据进行对比分析，不断优化，再分析数据，验证，执行，优化。
数据精细化分析的流程是一个循环的过程。在实际情况下，往往事情不会全部在你意料之中，总会有个把BUG，这个时候，就需要你不断的去进行分析，验证，执行，优化，再去分析这样的过程，才能最终接近我们的理想态。
数据分析就像是一本【武功秘籍】，他教你如何找到自己身上的优点，并且将其通过训练方法，修炼的更强。
而运营人经常被KPI支配的恐惧，也可以通过数据分析的方法，找到一条合理清晰的路，去在规定时间内完成领导交办的任务。
希望我们每个运营人都能掌握这把【达摩克利斯之剑】，在运营路上披荆斩棘，完美解决每一次困难。
Ⅲ 初创企业如何快速实现数据化运营
初创企业前期主要目标是需要构建数据化运营体系，树立主线，其次如果有预算，可以通过购买空间数据平台SDP,线上线下打通，用数据为后续决策做支撑；
如何快速实现数据化运营
1.全渠道整合内容，形成自有数据网络。通过智能算法整合数据，沉淀数字资产，在线审批公司数据内容，方便管理层协调各项资源调配。
2.智能监管设备，提升检察效率。现场巡检，视频巡检，AI自动巡检，随时随地可发起，全天全时严监控，更灵活的巡检方式，帮助品牌有力督导门店运营，还能大幅减少巡店成本
3.AI智能算法，综合分析品牌线上+线下经营数据。全方位分析品牌顾客画像、门店经营、线上转化、营销渠道等多维度数据，让经营中者从全局视角了解品牌经营现状，制定更合理、有效的品牌发展策略。
Ⅳ 如何用大数据做好企业运营
大数据对企业来说有什么用?对于这个连IT界都众说纷纭的事情，要让希望使用大数据产品和服务的企业主们来说，更是一头雾水。大数据是工具，那么它究竟对企业会有什么作用呢？了解了大数据的作用，才能让大数据更好的服务自身。其实，从传统企业的运行流程来看，大数据主要能够在了解用户、锁定资源、规划生产、做好运营、开展服务等方面，帮上企业的忙。
下面，我们来看一下到底大数据到底能帮什么忙：
1、帮企业了解用户
大数据通过相关性分析，将客户、用户和产品进行有机串联，对用户的产品偏好，客户的关系偏好进行个性化定位，生产出用户驱动型的产品，提供客户导向性的服务。
从大数据技术方面来看，用数据来指引企业的成长，将不再单单是一句口号。据网络副总裁曾良表示，从挖掘的角度来看，他们通过对每天60亿的检索请求数
据分析，可以发现检索某一品牌的受众行为特征，进而反馈给企业的品牌、产品研发部门，能更准确地了解目标用户，并推出与调性相匹配的产品。
通过运用大数据，不仅可以从数据中发掘出适应企业发展环境的社会和商业形态，用数据对用户和客户对待产品的态度，进行挖掘和洞察，准确发现并解读客户及用户的诸多新需求和行为特征，这必将颠覆传统企业在用户调研过程中，过分依赖主观臆断的市场分析模式。
2、帮企业锁定资源
通过大数据技术，可以实现企业对所需资源的精准锁定，在企业在运营过程中，所需要的每一种资源的挖掘方式、具体情况和储量分布等，企业都可以进行搜集
分析，形成基于企业的资源分布可视图，就如同“电子地图”一般，将原先只是虚拟存在的各种优势点，进行“点对点”的数据化、图像化展现，让企业的管理者可
以更直观地面对自己的企业，更好地利用各种已有和潜在资源。如果没有大数据，将很难发现曾经认为是完全无关行为间的相互关联性，就如同外媒曾经提到的“啤
酒”与“尿片”之间的关联营销一样，如果美元大数据这将是一种几乎不可能的事情。
3、帮企业规划生产
大数据不仅改变了数据的组合方式，而且影响到企业产品和服务的生产和提供。通过用数据来规划生产架构和流程，不仅能够帮助他们发掘传统数据中无法得知的价值组合方式，而且能给对组合产生的细节问题，提供相关性的、一对一的解决方案，为企业开展生产提供保障。
过去的所谓商业智能，往往大多是“事后诸葛亮”，而大数据则让企业可预测未来的走向，帮助企业做到“未雨绸缪”。大数据的虚拟化特征，还将大大降低企业的经营风险，能够在生产或服务尚未展开之前就给出相关确定性答案，让生产和服务做到有的放矢。
在这方面，不得不提到的就是最近火爆的《纸牌屋》，它的剧集为什么会受到全球欢迎?有很大一部分原因就跟它前期依据大数据技术和思维方式所做的准备。
据称，《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索。下一季剧情拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播，都由数千万
观众的客观喜好统计决定。
4、帮企业做好运营
过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通
过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有
把握地面对。
对于大数据对企业运营的导航左右，梦芭莎集团董事长佘晓成深有感触，他不禁感慨“大数据让我们能够及时调整运营策略，现在的库存每季售罄率从80%提升到95%，实行30天缺货销售，能把30天缺货控制在每天订单的10%左右，比以前有3倍的提升。”
5、帮企业开展服务
通过大数据计算对社交信息数据、客户互动数据等，可以帮助企业进行品牌信息的水平化设计和碎片化扩散。经济学家Richard H.
Thaler曾经提出一种观点，“个人观点的微小变化都可以演变为所有人的群体行为模式的重大变革。”在这一重大变革的背景之下，对微小的信息流，企业都
必须重视，而客户服务为应对这种情况，也需要像空气一样分布在一些细枝末节之中。企业可以借助社交媒体中公开的海量数据，通过大数据信息交叉验证技术、分
析数据内容之间的关联度等，进而面向社会化用户开展精细化服务，提供更多便利、产生更大价值。
Ⅳ 如何用数据分析把运营做到极致你需要学会数据分析
我们作为运营，常常会和数据打交道，对着一串串的数字，一列列的参数，是不是都不知道如何下手？在使用数据分析之前，你需要先了解数据分析都是用于做什么。
数据分析能力，它背后是我们的逻辑和推理能力，运用我们对所得到的数据，分析我们之前在哪些方面做得不足，推导未来我们需要从哪些地方使劲。那如何评估自己的逻辑能力和推理能力呢？可以给一个大体的参照，就是你的表达是否有逻辑性，是否能自圆其说。
数据是理性的，它可以客观的反映出一款产品当前的状态好坏和所处的阶段，如一篇文章，有1000人看，看完用了5秒，那么我们是不是需要把文章的内容质量提升一下，让用户更有兴趣阅读呢？当我们想实现某个目标时，数据可以帮助你找到达成目标的最佳途径，还是那篇文章，我们要去了解用户有兴趣的点在哪里，才能针对这个点去创作内容。对此，在极度精细的数据分析中，可以帮助你层层拆分，让我们对用户更了解。
数据中，隐含了不少彩蛋需要等待我们去发掘，而这些隐藏的彩蛋能让你对数据分析更加的喜爱。当对数据分析具备应有的意识的时候，再去掌握一些具体的分析方法时，就可以起到事半功倍的效果。下面的这个表就是比较常用的数据分析方法。
Ⅵ 数据运营（15）精细化运营之“内容运营”
什么是内容运营？很多人认为，内容运营就是编辑文章、发帖子，其实这是片面的。
在做内容运营之前， 需要明白你的内容是作为一个产品出来，还是产品的一个辅助功能 。只有明白自己的定位，才能清晰目标。为了扩大内容运营的效果，我们需要对用户需求进行分析，例如用户感兴趣的内容、内容阅读和传播的比例等。
内容运营除了是编辑文章、发帖子，还可以从两方面来入手：
以某博客为例，该博客属于PGC模式。博客中的内容有不同的分类，为了降低用户获取信息的成本，我们在博客首页设计了不同板块的入口，包括左侧分类导航、中部文章推荐和右侧热点推荐 。
内容运营中的推荐，有时候和用户的精细化运营信息息相关。 每一个用户，都有自己喜欢的内容和类别 ，当我们根据用户的兴趣倾向进行推送的时候，效率肯定会更高。
Ⅶ 如何通过数据分析做精细化运营
通过对用户行为数据的采集分析，洞察用户，给用户打标签聚类分群，进行全方位用户画像，然后针对不同价值的以及所处在不同生命周期的用户群，进行个性化推荐，实现千人千面的精准化营销！提升用户体验～～简单说就是通过数据统计分析，将正确的产品或内容在正确的时间推荐给正确的人！
推荐个免费可以私有化部署的数据统计分析系统Cobub Razor(www.cobub.com)用来进行数据采集，可以看到数据分析报表！
希望可以帮到你～望采纳！
Ⅷ 大数据如何驱动精细化运营
大数据如何驱动精细化运营
随着互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，需求也日益突出，纵观整个互联网领域，大数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。企业运营对于企业来说是非常重要的，因为良好的运营体系会让企业在市场宣传中轻松应对各种情况。当我们迈入DT数据时代的时候，企业在运营上相对应的也发生了改变，从最初的粗放式运营逐渐过渡到精细化运营。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
1.企业为何要做精细化运营
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。
正是因为如此，企业运营在DT数字化时代，需要进行精细化运营才能更好的从管理、营销方面提升用户的服务体验，同时根据差异化的服务让运营更加精细化。
就中国市场而言，经过几年的积累，一般，大部分中大型的企事业单位已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是:通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为
OLTP(Online TransactionProcess，在线事务处理)，指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大量的历史数据。
但是，在数据库中分散、独立存在的大量数据对于实际分析人员来说，只是一些无法看懂的天书。分析人员所需要的是信息，是他们能够看懂、理解并从中受益的抽象信息，毕竟，现金，一个专业的数据分析人员，是十分欠缺的。这导致企业运营的内容和形式难以拉动新用户，同时又不能激活老用户，这就导致企业在数字时代一定要进行运营的改变才可以抓住用户。所以，企业运营走向精细化就是必然的趋势。
2.大数据对精细化运营的价值
其实大数据对于企业精细化运营的价值表现在三个重要的维度：
帮助企业了解用户从哪些渠道进来;
这些用户关注什么;
这些用户是新关注的还是老用户。
通过这三个维度的分析，可以让企业决定自己的投放策略和方向，这完全是大数据给精细化运营带来的价值。
在分析用户从哪些渠道进来，可以帮助企业发现更多流量的来源和需要在哪些渠道加强投放，比如用户是从微博、微信、论坛还是门户网站，从而帮助企业不断调整营销投放，发现哪个渠道更有吸引用户的潜力和价值，如果没有被挖掘到，可以继续深挖。
在分享用户关注什么方面，通过用户对产品的点击、话题的讨论、内容的转发能方面进行大数据分析，可以帮助企业有效找到用户喜欢的兴趣点和接受内容的方向，方便企业在运营内容和形式上及时作出调整。
最后，通过对用户新老观察分析，可以让企业做精准运营的时候掌握好用户的生命周期，知道什么时候该对什么样的用户进行内容上的营销，以及帮助企业找到激活老用户的方法。
3.大数据如何驱动精细化运营
精准数据体系的建设是一项任重而道远的工程。只有拥有了精准的数据体系，运用合理的、科学的数据分析手段获取的分析结果，方可为市场营销、运营策略提供有价值意义的参考作用。
精准数据体系的建设，绝非一日一夕之功，需要在充分意识到数据分析为企业今后发展所带来的巨大深远价值意义的基础上，将其视为一项长期的工作任务。通过各类可运作手段和多个相关部门的紧密配合，去将精准数据体系建设融于到日常的工作中去。
数据的获取途径是多种多样的，但是归类总结下，无外乎以下几种：
1.公开信息的搜集与整理
比如统计局的数据、公司自己发布的年报、其他市场机构的研究报告、或者根据公开的零散信息整理，这类公布的信息，通常真实性较强，但是该项工作却是一个日积月累的工作，需要持之以恒的不断去搜集积累。
2.活动
数据获取的最为精准的形式，在互联网时代的今天，最好的表现就是“活动或者政策+互联网“手段的结合形式。以明确的主题的活动形式，设置相应的合理的必须的“门槛“形式，让活动参与者，填写必备的相应我们所需的数据。
3.问卷调研
有时候为了某种目的也会收集很特别的数据，调研问卷虽然形式传统，但是却有其无法替代的作用意义。合理的问卷调研形式，往往会起到预期无法想象的效果。
4.技术采集
信息采集技术，信息采集系统以网络信息挖掘引擎为基础构建而成,它可以在最短的时间内,帮您把最新的信息从不同的Internet站点上采集下来。信息采集技术是利用计算机软件技术，针对定制的目标数据源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，将非结构化的信息从大量的网页中抽取出来保存到结构化的数据库中，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程。该技术采集后的数据，信息杂乱无序，需要进行定制化的数据清洗和筛选工作。
5.购买的数据库
市场上有很多产品化的数据库，这个一般是以公司的名义买入口，不光咨询公司还有很多高等院校及研究机构也会购买，这类数据通常以行业性代表数据居多，而且数据一般无法满足“时效性“，切无效数据较多。
6.咨询行业专家
当然是有偿的，这个在一些企业战略实施项目中比较常见的。有些行业专家会专门收集和销售数据。
海量数据是金矿银矿，但海量数据不是金银财宝。精准数据的获取，是一个去粗存精的过程，面对浩瀚的结构性、非结构性的数据，传统形式的处理已苍白无力，需要更加专业的技术手段，更加深度的数据构建思维，并且将数据的积淀付诸于日常的工作中。
4.总结
对企业而言，打造精细化运营的好处在于可以对目标用户群体或者个体进行特征和画像的追踪与画像，帮助企业分析用户在某个时间段内容的特征和习惯，最后让企业形成一种根据用户特性而打造的专属服务。借用大数据会让企业的精细化运营更加有效和有针对性，精细化数据运营，拉近了企业距离用户最近的那道关口，借用大数据做到对用户的精准分析可以减少市场营销很多不必要的行为，进而提升效率和增加转化率。
Ⅸ 大数据赋能：如何利用大数据驱动，精细化运营
互联网时代，很明显的一个特征就是大多数信息都是以数据的形式进行记录，大数据的产生，简化了人们对世界的认知。通过将人的行为转化成无数个可以量化的数据节点，从而为人提供了一个“数据画像”。
大数据等技术的出现，给平台提供多样化的营销渠道，比如千人千面的商品推荐，C2M式的需求定制等。类似这样的大数据应用，既能提高用户体验又能提升平台效率。
1、大数据时代，数据如何驱动运营
在大数据的驱动下，呈现给用户的内容都是经过算法精密筛选的。
当你打开资讯类APP时，算法根据你的历史浏览类别算出你的阅读偏好，据此向你推荐内容；当你打开短视频APP时，你刷到的视频都是你感兴趣并且关注的标签内容；当你使用打车软件时，算法给你推荐你可能会选择的出租车和价格……
经过算法推荐，用户阅读到的都是自己感兴趣或与自己生活圈子相关的信息内容，不感兴趣或者观点相左的内容会被算法过滤。
2、大数据识别有价值信息，辅助决策
对于大数据来说，它不仅面临着如何识别一些重要的信息，而且还要将这些用于决策。
目前业内对于大数据的分析更多地注重在数据识别、储存、定性描述相关分析等领域。
大数据分析的优点不在于“大”，而在于“准”，尤其在这个信息量大的时代，采用哪些数据进行分析，从而得出更准确的结论则更重要。
3、大数据连接、赋能、跨行业数字化
通过数据对不同行业赋能，帮助不同行业进行数据价值挖掘。传统行业和数据行业结合的点在于将线上和线下的资源打通。例如新零售在大数据的赋能下，将广告和营销做结合，能够清晰的看到你的用户长成什么样。
4、如何解读数据成了非常重要的技能
互联网时代，人人都在说大数据、数据分析、数据运营。数据是为你的工作提供反馈和指导的工具，数据会告诉你问题出在哪里；你想达到一个运营推广目标，数据会告诉你途径和方法。
5、企业如何利用大数据分析精准运营
无疑，大数据时代，数据资产已成为企业的核心竞争力。但数据在手，不会运用它，就会变得没有价值。在当下企业数字化浪潮中，数据是企业转型的基础元素，如何将企业不同业务、类型的数据应用起来，推动企业运营，增加收入、降低成本、提高效率，控制风险等，是很多企业面临的难点。
数据对运营的重要性已不言而喻，互联网平台更是以数据驱动运营。产品研发从立项开始已经受到数据的驱动，而运营过程中的产品设计优化、市场渠道推广、用户需求、用户行为和用户价值等运营活动更离不开数据。
那么，数据从何而来呢？
构建数据需求： 构建平台关心的数据需求，围绕着用户的需求展开，通过数据卖点制定重要事件的采集。可以从数据上，明确看到你的用户增加、流失、渠道来源，从而帮助你做更好的数据管理，提升投放效率。
数据报表呈现： 数据采集完之后通过动态计算，形成报表，了解你关心数据的升降，你的运营、产品是否有效提升，都能在报表数据得到体现。
在精细化运营的大背景下，学会用数据分析来弄清用户从哪来、对什么感兴趣、为什么流失尤为重要。
01、用户分群，寻找更多的核心用户
用户分群本质来上来说，就是将用户分割成很多的群体，详细的看每个群体用户特征。最经典的用户模型是R（最近购买时间）F（频次）M（消费金额），三个维度画出九宫格立体的象限，了解你最高价值客户的分布和特征，辅助你进行决策。同时，通过高活跃核心用户的运营，能够帮助你理解你的客户。
02、营销转化漏斗分析
互联网营销就像个漏斗，线上曝光后，客户在浏览所发布的内容时，被层层过滤和筛选，没有需求的、与目标客群不符的都会离开，直到意向客户的预约。
03、客户浏览来源分析
互联网营销要在线上的各个渠道曝光，建立线上营销矩阵，官网、APP、公众号、小程序、朋友圈等等，哪个渠道的推广效果好，客户浏览多，对后期的投放具有非常重要的指导意义，更好的发挥自身的优势，同时弥补短板。
互联网运营是个循序渐进的过程，大数据分析可以帮助你加快和不断完善这个过程。我们来看看中移互联网大数据如何通过大数据技术分析，真正从数据“触摸”获得实际价值。
中移互联网大数据平台-利用数据驱动运营
中移互联网大数据产品有数通过专业的SDK数据采集，经过大数据平台服务分析，提供专业的运营数据分析、用户画像分析、渠道分析、以及自定义事件分析等，实现数据化管理与运营。
帮助企业洞察用户画像和行为，根据用户画像结合实时用户数据，精准定位目标用户，实时了解用户行为变化，从中发现用户需求的改变，及时调整运营策略，降低业务推广成本，实现效益最大化。
帮助企业随时掌握各项数据，包括应用分析和网页分析（含H5），提供全面准确的运营分析、用户分析、渠道分析等系列服务，并输出相应的数据报表。完美的解决了企业无法获取应用或网页运营分析数据、无法分析渠道投放效果、无法统计应用收入情况等疑难问题。
Ⅹ 运营怎么做分析数据 运营如何做分析数据
1、不同运营方向的内容虽然千差万别，但想要把运营做到极致，必须持续运用数据分析思维改善自己的方法、提升自己的经验。
2、归根结底来说，运营工作的核心在于两项：流量建设与用户维系，而用户维系又可以分为用户运营、活动运营与内容运营。
3、想要评判及提升上述几项能力优劣的方法即在于数据分析。通过不同渠道间的效果对比以选择更好的渠道，是流量运营的重要工作。
4、对比分析各渠道的留存指标、流失指标、收入指标等，通过图表数据筛选出最适应产品的渠道源，从而调整资源投入倾向，提高投入产出比。