该如何搭建推广数据的运营分析体系?本文手把手教你
走走
2021/07/08
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很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈:

1、这跟我做一套数据指标有什么区别?

2、为啥我做了数据指标,可运营部门根本不理我?

3、好像每一种运营都有自己的指标体系了,还咋个数据运营法?

今天我们系统解答一下。

先问一个最关键问题:数据运营,重点在数据上,还是运营上?

A、数据   B、运营  


01、运营与数据的关系

注意,运营是个大工作,里边的分支非常多。单独看每一类运营,都有一套自己的指标体系。这就是开头说的:“运营已经自己有指标了,我做了指标他们不看”问题的本质所在。(如下图)

为什么会这样?因为从本质上看,运营是个辅助性工作。理论上,如果产品力足够强大,商品天下无敌,那根本没运营啥事。——用户自己就抢着买到断货,玩得乐不思蜀了,运营啥运营。

可大部分产品、商品没有这么厉害,因此需要运营打辅助,通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运作等等手段,来保持用户的新鲜感,促进用户持续活跃和付费。俗话说:“产品不够,运营凑”就是这个意思。

因此运营会特别在意数据,并且特别在意数据里的“自然增长率”——他们的所有工作,都是在“自然增长率”之上做叠加。

l 用户运营——用户自然转化率5%,通过激励提升至10%。

l 活动运营——自然销量1000万,活动拉升到2000万。

l 商品运营——尾货库存预计18周,通过运作9周清空。

l 内容运营——自然阅读1万,笔下升仙写出百万级爆款。

诸如此类

运营在体现自己功劳的时候一定会带上数据。因此往往各个部门已经建立了自己的数据指标。

02、数据运营的破题关键

如果数据运营把重点放在数据上,那最终就是沦为跑数机的命。运营自己已经有数据指标了,你就等着被他们催着取数好了,而且还是加急加急加加急。这根本不需要单独设一个岗位,只要花月薪6000招聘一个行走的sql机,让数据部门准备个大宽表即可。

实际上,很多公司确实是这么干的,这也是为啥很多同学会有开头的疑惑。我们今天不谈这些low B公司,我们分享一下数据运营的真正目标,以及大厂们是拿它来干什么的。

运营各自看数据,看似科学,实则带着原罪:运营工作本身需要相互配合,可各个部门的小团伙利益是天然冲突的。

l 用户运营希望派优惠券吸引人,商品运营的利润直接被榨干。

l 活动运营希望短期效益越大越好,用户运营的节奏直接被带垮。

l 商品运营希望不打扰爆款,多出尾货,可活动、用户运营都要硬货支持。

l 内容运营写《震惊!马云!华为!沸腾!》篇篇百万阅读,可最后没转化。


在一个需要相互配合的工作里,各自考核数据,必然导致部门间相互拆台。因此数据运营的更好用法,不是拿来当跑数机,而是建立一套从整体目标出发的数据考核机制,让所有部门跳出小圈子,为整体利益服务。这才是设立这个岗位的初衷,和岗位的真正价值。

所以开头的题目选B,数据运营本质是运营,是要建立一套从整体目标出发,引导各子运营小组工作的考核机制。它本质是个工作机制,因此需要部门间共识目标,协同配合,取代各自为战的状态,这样才能发挥作用。

03、数据运营体系搭建方法

第一步:共识整体目标,制定整体战术。

各个运营小组,共识年度大部门整体目标(比如DAU、转化率、销售金额等),并且选择落地大目标的战术,把大目标分解到各个月。注意:分解方法和不一定是按月平均,或按过往趋势分摊。分解方法可能和战术选择有关(如下图)

第二步:设定阶段性重点,各小组分配任务。

第三步:分解阶段性指标,各部门执行、监测、反馈。

这一步就是常规运营数据指标的监控过程,不再赘述了。有了前两步,每阶段的运营工作就有了清晰的主任务,就不用纠结在“为啥短期类活跃率降了”“到底自然增长该写多少合适”“又有几个客户投诉很激烈”——整体目标达成就好。细节问题,可以在各小组自己复盘的时候,再找改进点。

第四步:监控执行进度,从小到大检讨效果。

这时候要牢记检讨三原则:

l 在执行到位前,不质疑策略

l 在投入可调时,不修订策略

l 在策略失效前,不质疑方向

当所有部门在部门例会上共识目标,跟踪进度,反馈问题,协同工作的时候,这套机制就算正常运转起来了。这样能保证整体目标的最大化落地,也能提醒各小组关键任务是什么——不要被自己一亩三分地发生的破事淹没了。

看完了,很多同学说:这一套方法论和增长黑客看起来很像呀。是滴,所谓增长黑客,其实也是一种统一协调各部门,为“增长”服务的办法。所以方法思路是很类似的。只可惜和数据运营一样,也被很多公司用歪了。


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