数据化运营如何抓捕

㈠ 如何做好数据化运营

数据化运营具体到企业有5步：自上而下、数据闭环（数据整合）、搭建模型、数据分析、权限分配。

1、自上而下｜定义指标库，确定项目范围

举一个O2O的例子，首先我们做自上而下的时候要知道公司内部到底有哪些决策，老板、产品、运营、市场、财务、客服，每一个部门岗位关心什么指标?

以上数据功能、数据图表都来自海致BDP~

㈡ 如何利用大数据实现精细化运营

通常企业可以从以下三个方面流程实现大数据的应用全面整合管理：

营销管理
是从营销活动的策划到营销活动的执行和监控，到营销费用的核销审批，到营销效果的分析和评估。大数据时代，互联网的信息不对称让网上信息种类繁杂，各行各业每时每刻都在产生着无数的碎片信息，传统行业需要投入巨大的人工成本去进行营销，而百会CRM可以通过对关键词的的搜索再把信息进行审查，过滤掉无用的线索。提高营销管理的效率。

销售管理
众所周知，销售人员是决定企业经营情况的重要环节。随着企业扩张，销售团队壮大，如何学习和应用最佳销售人员的管理经验和行为方式成为关键问题。而百会CRM系统可以实现良好的销售行为的细分精准化。百会CRM用系统化的管理，精细化管理营销的活动，同时可以根据系统筛选出目标客户，精准地定位在目标客户上，根据区分不同营销对象来规划市场活动和推动营销层次。同时完成营销活动的评价机制。降低企业运营成本，提高工作效率，扩展市场份额和增加销量。

服务管理
服务管理是企业模块中很容易被忽视的一块，特别是售后服务，但是售后服务给企业带来的附加价值是很大的，很多企业都没有意识到这点。百会CRM的应用可以建立多种客户沟通渠道，及时收集客户反馈意见以及需求，完善客户服务请求处理流程，提高响应速度以及服务质量，并对销售执行过程进行有效监控和评估。

㈢ 创业公司做好数据化运营，需要先搞清这6个问题

流量为王的时代已经结束，互联网企业正在向精益化运营的方向转型。而做好精益化运营需要大量的数据来支撑决策，这对企业的数据采集和数据分析能力都是非常大的挑战。

中美在数据分析上存在较大的差距，数据分析在国内一些特别大的企业，比如 BAT里，才能得到较高的重视;当然这得益于他们的长期积累，对数据和运营结合的比较好。这是我回国以后的总体感受，国内企业对数据本身，以及数据所能提供价值的认识程度，没有美国那边那么深入，并且差异还蛮大的。

问题1：什么样的公司需要注意数据?不同阶段有何差异?

一般来说，目前国内比较重视数据的是高客单价，重转化的公司，比如互联网金融、电商、交易平台、SaaS、在线旅游类的公司。这类客户客单价高，不是完全拼流量，如此创业者才有提高转化的动力。

宏观的讲，创业者会经历产品4个生命周期阶段。

第一个阶段，叫冷启动。这个时候公司特别早期，天使轮或者A轮，甚至融资还未成功。处在这个阶段的公司，用大数据驱动是一个伪命题因为客户数量有限，样本性不足。他们需要更多地去了解潜在客户的需求，去求客户来用这个产品。

第二个阶段，增长前期。就是冷启动接近完成。有经验的创业者，会开始布局和增长有关系的一些核心指标，比如说日/月活跃，留存度。这些指标的目的不是为了衡量产品当前当下的表现，而是为了未来做增长时有可比较的基准。

第三个阶段，增长期。这个阶段就能看出来好的创业公司和普通创业公司的巨大差别效率。无论PR还是做活动，都需要人力和时间成本。如何在增长中，找到效率最高的渠道?这个我觉得，是创业公司之间PK的核心竞争力。如果不做数据驱动，靠直觉，一次两次可以，但没有人能进赌场连赢一万次。所以，直觉需要和数据进行结合，这样企业能迅速优化各个渠道，来提高单位时间的转化效率。

第四个阶段，变现期。业务变现，要求很高的用户基数。一般互联网产品，其中一小部分高活跃、体验好的用户，会转化为付费用户。类似一个漏斗，不断地去筛，这里面就是要拼运营的效率了。比如说，电商用户的转化漏斗一般是：访问注册搜索浏览加入购物车支付，或者到未来的退货。这是非常非常长的一个漏斗，真正要做好数据化运营，要对漏斗的每个环节持续地进行追踪。

一个好的企业，特别是以后要做营收的企业，必须要关注各个部门各个环节的转化效率。这种转化效率，要达成的手段，可以通过市场营销的方法、产品改进的方法、甚至客户运营的方法。而其中每个环节小幅提高，加在一起就是一个倍数的提高。这种倍增，如果没有做过数据化运营的人，很难体会到会有多大。

问题2：好的数据分析应该是怎么样的?

好的数据分析，能够让公司里所有人都获益。它不是一种特权，不是只给公司里的一两个人看，而是能够让公司里面各个运营部门，特别是前线打仗的部门，能够直接得到好处。

普通只讲战略，只讲大方向，只给CEO看，只给VP或者运营看这不够。需要把它给工作在一线的员工，让他们用起来。这个我觉得是区分一个数据驱动型企业，和非数据驱动型企业一个很大的区别。效率提升，是所有人提升，而不是一两个人提升。

一个公司要唤岩建完整的数据分析机制，首先应该从业务开始。所有的数据分析运营或者数据体系，都应该从业务，从客户开始。这个数据分析体系，不应该只解决非常狭窄的一个或者两个问题，需要有体系和大局观。然后，实际上数据分析里面，最难的一个部分是数据搜集和数据整理，这个过程最耗费时间，可能因为刚开始的计划就做的不够周全。所以说，在数据采集和数据整理方面，应该很有计划的重视。

到后面，数据分析，不能只仅仅停留在报表的基础上，价值还是不够多。最终还是，那些数字出来以后，告诉别人应该怎么做是对的、有效的。这里面的话，就是有很深学问，需要很强的操作能力。

所以说一个企业，既要有大局观，又要注重可执行性。我建议一般企业想自建的话，应该先从一个单点突破，找到一个转化点，看到了价值，通过这一次的实践，再学习下一次实践的方法。这也是一和碧御个学习的过程。不要上来就建立庞大系统，上来就把50个数据圆圈综合在一起，想建立一套数据科学框架。我觉得一般要这样干的话，除非你有很多资源，否则一定会失败的慧薯。

问题3：企业数据分析都可以分为哪些阶段呢?

第一个阶段，是什么都没有的;

第二个阶段，需要公司能够回溯历史：知道自己产品在发生什么，这是最基础的、最原始的一个阶段;

第三个阶段，内部做产品、做运营、做市场营销的人，需要问为什么：这个阶段，是预测，即预测某种人群，下面会干什么事，这样能有针对性地，更好地去开发产品;

第四个阶段，是要有解决方案：就是我预测到了这组人会这么做，那么我给它一个更好的方案，让它有更好的转化、留存，带来更好的拉新效果;

第五个阶段，是优化，多样产品线如何能找到最好的平衡点：在价格、营销，产品设计，销售各个角度有一个平衡点，这个平衡点是创业者的利益最大化点，也是用户最喜欢这个产品的点。

这五个阶段，需要花时间来不断积累的，不要跳跃，跳跃往往失败，从基础做起。

问题4：为什么许多公司的数据分析流于形式?

这主要是因为很多企业在三个层面上的认知不足：数据的价值、数据分析方法论和实际的操作方法。

1)价值的认知

许多公司处于疯狂增长时期，大家一拍脑子做的决定，可能已经产生很多价值了;这种情况下他们很难意识到数据决策能产生比暴力性增长更大的价值。

2)基本方法论的认知

意思是核心但简单的方法论。目前国内对基础的方法论没有太多的认知，可能因为国内发展时间还比较短，而美国已经开发好几十年了。

3)实际操作方法的认知

国内一线员工用数据来指导工作运营，比如产品、客户、销售等实际操作经验相对来说少一些。一方面，因为发展时间短，另一方面，数据使用理念积累也相对较少。

不过，国内公司已在迅速地提升这种认知。但是这个认知，是分阶梯的，循序渐进的一个过程。在美国，认知和方法论已经慢慢进行了良好的统一技术和业务之间，用数据来融合。

许多国内的企业家，最开始意识不到数据的价值;等意识到数据的价值时，他的期期望又往往很高。这种大鸿沟，也无法让价值真正落地，甚至让人们产生这个价值是否真能实现的质疑，缺乏耐心。

问题5：中国公司对于数据存在哪些共性的迷思?

我觉得国内公司对数据分析的理解，分两极：一种认为这是纯技术，还有一部分是比较迷信，认为只要一上大数据，就变成高大上的公司了。我觉得这两种方式，都存在一定的误解。

核心的话，我觉得你做的这个东西能不能有价值，有没有效果?用效果来衡量是最直接的。另外一些公司想自建平台，搭建很大的团队，效率和产出都比较低，这个我建议大家慎重。随着生态圈的不断发展，现在很多工具都很好用，你得学会用工具。这是创业者成功的一些很好的辅助不能说因为你会用工具，所以你就创业成功;但是好的创业者，一定能用这些各种工具，达成目标。

问题6：如何打破数据无法物尽其用的怪圈?

过去几个月，我们跟客户打交道发现，有的企业用我们的产品用得非常好，有的企业就一般。通常内部有人核心负责数据的企业，会用的就非常好;有的企业没有核心的人来追这件事情，做得就比较一般。

所以，在运营部门里面，至少得有一个人有一定的数据分析概念。就好像我们把一套高级手术仪器搬到公司去，如果没人会操作也不行。

我认为最好的知识获取方式，就是实际操作。实际操作的前提，是最好有一个稍微懂一些的人，能带着做几次。然后转起来、学起来了，这就是获取数据分析知识最快、最有效的方式。我不觉得纯读书或者读一些课本，看一些外面的大数据指导类的书籍，能有这种效果。

有了这个人，再能从懂这方面的人和公司产品，获取方法论的支持，这种学习机制就建立起来了。这个还是蛮重要的，否则系统虽然强大，但是没人会操作，就无法物尽其用。

㈣ 互联网产品运营如何进行数据采集

互联网产品根据其商业模式、产品结构、开发模式、运营模式等决定了运营数据采集方式的不同，主要分自有产品运营和新媒体（自媒体）运营。

一、自有产品运营

自有产品运营就脊梁是对互联网产品公司自己研发的产品进行运营，主要数据采集方式有：

1、数据自产

这种方式主要针对自主研发、运营的互联网产品，在前期产品规划的时候，就已经考虑到一些基本的用户行为数据留存，在代码中做好数据埋点，上线后自然就可以进行数据分析，进行产品的迭代优化。因为有自己的研发团队，在策划一个运营活动方案时，把需要活动中的关键数据策划到方案中，研发就会根据方案去埋点进行数据的采集。

数据自产方式优点是灵活便捷，可以根据需求定制化采集，数据保存在本地，安全性较高，可以根据数据进行深度分析，不受限于其他系统的制约，缺点是投入成本较高，研发周期较长。

2、第三方统计樱宴运平台代码植入

通过引入第三方统计平台的统计代码段植入到需要统计的界面或代码中，通过第三方提供的数据统计平台查看统计数据。

第三方统计代码植入方式优点是简单、方便，能快速完成数据采集的功能实现，缺点是受限于第三方统计平台，不能根据个性化需要进行采集，而且数据保存在第三方平台，安全性得不到保障，无法根据业务需要对数据进一步分析，如果想要功能强大的数据分析，则需要投入较高的成本。

比如网络统计：

3、第三方系统接口调用

产品需要用到第三方系统的功祥穗能支撑，通过接口调用的方式实现自身平台能力，这类方式的数据除了自身平台会保存，第三方也会有数据保留。比如支付宝支付、微信提供的各类交易、活动类接口。

第三方系统接口调用优点是能够利用第三方成熟完善的功能提高自身产品的能力及竞争力，缺点是成本高。

支付宝交易统计：

二、新媒体（自媒体）运营

在第三方平台上建立账户进行互联网产品运营的新媒体（自媒体）运营，这类运营数据采集完全由第三方平台自己的统计数据，如头条号、百家号、微博等等。

绝大多数互联网产品运营的数据采集形式都不是单一的方式，多以混合方式共同采集，利用第三方平台的统计优点补足自身的缺点。

最终还是要根据自身产品需要去选择合适的数据采集方式。

㈤ 以市场营销部为基础,如何建立该部门的数字化运营体系

市纯明场营销部的数字化运营体系建立需要以下几个悔蔽步骤：

1.明确数字化运营目标：明确市场营销部数字化运营的目标和KPI指标，例如提高品牌知名度、改善用户体验、提升转化率等。

2.梳理业务流程：对市场营销部门的业务流程进行详细的梳理，包括关键业务环节、数据收集点等。并将各项业务流程细分为不同的子流程和任务，为后续数据采集及处理做准备。

3.收集数据：通过各种手段（例如站内统计分析、社交媒体监听、问卷调查等）收集用户或者客户行为数据、需求信息以及客户反馈，以及对竞争对手行为等市场情报。

4.构建数据库：将前期收集到的数据进行整合，并会根据自身实际情况来选择合适的CRM系统或者其他相关工具，构建起公司的数据库。

5.分析数据：利用专业的统计学分析方法和技术工具（如SPSS软件），深入挖掘所收集到的海量数据，为后续优化决策提供依据，并基于此生成清晰且可视化的报告。

6.优化策略：通过分析数据，识别出客户群体需求，根据不同行为和反馈，精准制定营销策略和推广方案，并建议具体优化措施。

7.评估效果：对于所执行的每一个数字化营销方案，都应该设计碧裤州合适的KPI指标并设定评估标准。通过对各项评估指标的监测，及时调整方案以提升效果。

8.持续优化：建立数字化运营体系后，公司可以发现很多需要完善或改进的环节，通过不断地改进和测试等手段来持续优化公司的数字化运营体系。

㈥ 企业的数字化转型需要具备哪些条件企业该如何抢抓机遇

首先是要更好的转型，需要管理基础。只有解决了管理问题，才能实现技术的最大效率。从管理的角度来看，业务与财务的整合和流程再造是企业数字化转型的关键。只有数据和流程打通，才能实现基于数据的价值挖掘和价值创造。这里的互联是从价值链的角度来看的。从内部价值橡消链的角度看，主要是指财务与业务数据和流程的互联互通。

要知道的是数字化转型，对于企业来说，就是利用数字化技术进行全方位、多角度、全链条的转型过程。通过深化数字技术在生产、经营、管理、营销等多个环节的应用，实现企业数字化、网络化、智能化发展，不断释放数字技术对经济发展的放大、叠加、倍增效应.应当看到，中小企业数字梁渣知化升级对经济高质量发展具有重要意义。

㈦ 如何做好淘宝数据化运营

一、淘宝指数

淘宝指数是淘宝官方推广的免费工具，对于小卖家有很大的帮助，通过此工具可以分析宝贝的市场走向，研究消费者的年龄丶地域丶消费层级丶星座爱好等数据信息。

二、流量解析

流量解析是淘宝直通车的数据洞悉产品，通过记录一段历史时期内关键词或类目在淘宝直通车的各类市场数据，帮助你洞悉市场变化情况。在开车过程中碧芦流量解析工具可姿孝以给我们很好的建议，大部分人可能只用这个查看推广词表每项数据并没有深入研究。比如竞争透析这个数据，在我们关键词出价时能给出很好的参考，通过这迹慧稿个数据调整关键词出价，优化直通车推广效果。

三、数据魔方

数据魔方是淘宝官方出品的一款数据产品。主要提供行业数据分析，店铺数据分析。懂得这个工具的使用能很好的帮助我们做店铺推广。

㈧ 产品运营如何做好数据挖掘与分析

产品经理在日常工作中，最重要的是要提高数据分析能力，除了数据产品经理，其他产品经理并不需要数据挖掘能力。而提高数据分析能力，则要建立数据分析的知识体系和方法论。

这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的胡御思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。

那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。

Part1|数据分析体系：道、术、器

「道」是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。

「术」是指正确的方法论。现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架(获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。

「器」则是指数据分析工具。一个好的数据分尺做慧析工具应该能帮助产品经理进行数据采集、数据分析、数据可视化等工作，节省产品经理的时间和精力，帮助产品经理更好理解用户、更好优化产品。

Part2|数据分析的价值

产品经理不能为了数据分析而分析，而要将落脚点放到产品和用户上。数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代，驱动产品和用户增长。

当我们上线了一个新的产品（proct）或者功能时，需要对其进行数据监控和衡量（measure）。然后从监控中采集到产品的用户行为数据（data），并对这些数据进行分析和总结（learn）。最后从分析中得出结论和观点（idea），如果数据证明我们的新产品/功能是优秀的，那么可以大力推广；如果数陵答据说明我们的产品还存在问题，就需要对产品进行新一轮的优化（build）。

在「产品——数据——结论」的不断循环中，我们不断用数据来优化我们的产品，加快产品迭代的步伐、提升用户体验。

Part3|数据分析的方法

1.流量分析

a.访问/下载来源，搜索词

网站的访问来源，App的下载渠道，以及各搜索引擎的搜索关键词，通过数据分析平台都可以很方便的进行统计和分析，分析平台通过归因模型判断流量来源，产品经理在分析这些流量时，只需要用自建或者第三方的数据平台追踪流量变化即可，第三方平台如GoogleAnalytics、GrowingIO等；

b.自主投放追踪

平时我们在微信等外部渠道投放文章、H5等，许多产品都会很苦恼无法追踪数据。

分析不同获客渠道流量的数量和质量，进而优化投放渠道。常见的办法有UTM代码追踪，分析新用户的广告来源、广告内容、广告媒介、广告项目、广告名称和广告关键字。

c.实时流量分析

实时监测产品的访问走势，尤其要关心流量异常值。举个例子，某互联网金融平台因为一个产品Bug导致用户疯狂抢购造成的流量峰值，产品经理发现实时数据异常后迅速下线该产品修复Bug，避免了损失扩大。

2.转化分析

无论是做网站还是App，产品里面有很多地方需要做转化分析：注册转化、购买转化、激活转化等等。一般我们借助漏斗来衡量用户的转化过程。

影响转化率的因素很多，我们总结了三个大的方面：渠道流量、用户营销、网站/APP体验。以渠道流量为例，通过优选渠道并且量化分配我们的投放资源，可以有效提升总体的转化率。

3.留存分析

在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站/App的人就称为留存。

在一段时间内，对某个网站/App等有过任意行为的用户，称之为这个网站/App这段时间的活跃用户，这个任意行为可以是访问网站、打开App等等。

现在大家经常会用到所谓的「日活」（日活跃用户量，DAU）、「周活」（周活跃用户量，WAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的「日活」在一段时期内都是逐渐地增加的，以为是非常好的现象，但是如果没有做留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。

留存是产品增长的核心，用户只有留下来，你的产品才能不断增长。一条留存曲线，如果产品经理不做什么的话，那么用户就慢慢流失了。

这是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。

从产品设计的角度出发，找到触发留存的关键行为，帮助用户尽快找到产品留存的关键节点。之前我们发现我们产品里面，使用过“新建”功能用户的留存度非常高；于是我们做了产品改进，将“新建”按钮置于首页顶部刺激用户使用，效果非常好。

硅谷流行的MagicNumber（魔法数字）也是留存分析的一部分，比如Facebook发现「在第一周里加10个好友」的新用户留存度非常高。作为产品经理，我们也需要通过数据分析来不断探索我们产品里面的魔法数字，不断提高用户留存度和活跃度。

更详细的留存分析方法，可以参考这篇文章你能找到的最深入的留存分析文章-留存·增长·MagicNumber?。

4.可视化分析

用户体验，是一个非常抽象的概念，我们可以对其进行形象化。目前一个普遍的方法就是对用户的数据进行可视化，以热图的形式呈现。

借助热图，产品经理可以非常直观了解用户在产品上的点击偏好，检验我们的产品设计或者布局是否合理。

5.群组分析&挖掘用户需求、改进及优化产品

千人千面，产品经理对用户精细化的分析必不可少。不同区域、不同来源、不同平台甚至不同手机型号的用户，他们对产品的使用和感知都可能存在巨大的差异。产品经理可以对不同属性的用户进行分群，观察不同群组用户的行为差异，进而优化产品。

之前我们做过一次分析，网站的总体注册转化率是6%；但是使用Chrome浏览器的新用户注册转化率高达12%，使用IE浏览器的新用户注册转化率才1%。这样一分的话，问题就很明显了，极有可能是浏览器兼容性的问题，产品经理应该关注一下这个问题。

Part4|数据分析的书籍

做好数据分析，不是一朝一日就可以的，需要在产品规划设计、产品升级迭代中不断实践。下面的这些书籍对于产品经理学习数据分析都有一定的帮助：

推荐1：

@范冰XDash

的《增长黑客》

这是国内对于增长黑客的第一本详细介绍，作者从AARRR的视角切入，描述了大量产品优化、产品增长的案例，对于产品经理非常有益。

推荐2：埃里克·莱斯的《精益数据分析》

在这本书里面，作者介绍数据分析的相关指标、不同行业的数据分析要点，并且有大量的数据分析案例和翔实数据。如果想要把数据分析落地，这本书对产品经理是非常有帮助的。

推荐3：我们一直在做互联网行业数据分析知识的普及，目前我们已经做了14期「GrowingIO数据分析公开课」，面向产品经理、运营等等，这里是GrowingIO的产品和分析师写的《互联网增长第一本数据分析手册》

这里面汇编了我们一年多来数据分析、产品优化的实战案例，里面不少文章被被大号转过，例如《如何成为一个优秀的数据产品经理》等等。

下载电子版的分析手册，请参考这里互联网增长的第一本数据分析手册。

推荐4：埃里克·莱斯的《精益创业》

作者提出了最小可行性产品（MVP）、小步快跑，快速迭代等产品设计和优化的理念，影响深远。

总之，数据分析是一门多学科、多领域的交叉学问，涉及到的东西非常多。产品经理要想做好数据分析，应该有一套完整的思维体系，在价值观、方法论和工具三个层面上储备相关知识。同时立足于产品和用户，用数据来打磨产品，用数据来检验迭代，不断提升用户体验，希望大家都能找到合适自己的岗位实现择优就业。