一、数据运营的概念
数据运营是通过对企业内部和外部数据的收集、整理、分析和应用，以实现优化业务流程、提升运营效率、支持决策制定和创造商业价值的目的。在当今数字化商业环境中，数据运营已成为企业取得成功的核心要素之一。
数据运营对企业的重要性主要体现在以下几个方面。首先，有助于企业更深入地了解客户。例如，通过对客户行为、偏好和需求的数据进行分析，企业能够精准地定位目标客户群体，开发更符合市场需求的产品和服务，从而提高客户满意度和忠诚度。据统计，采用数据运营的企业，客户满意度平均可提高 20%以上。
其次，数据运营能够优化企业的运营流程。通过对生产、销售、供应链等环节的数据监控和分析，发现潜在的瓶颈和问题，及时进行调整和改进，降低成本，提高生产效率和资源利用率。以某制造企业为例，通过数据运营对生产流程进行优化，生产效率提高了 30%，成本降低了 20%。
再者，数据运营为企业的决策提供了有力的支持。基于准确、全面和实时的数据，管理层能够做出更明智、更具前瞻性的决策，降低决策风险，把握市场机遇。有数据运营的企业在市场定位精准度、运营效率和决策质量等方面明显高于无数据运营的企业。有数据运营的企业市场定位精准度高，能准确把握目标客户需求，而无数据运营的企业较难确定目标市场；有数据运营的企业运营效率高，能及时发现并解决流程问题，无数据运营的企业可能存在长期的效率瓶颈；有数据运营的企业决策质量高，基于数据做出明智决策，无数据运营的企业决策更多依赖经验和直觉。
总之，数据运营已经成为现代企业不可或缺的一部分。那些能够充分发挥数据运营优势的企业，将在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现可持续的发展。
二、数据运营的核心问题
（一）用户需求
用户需求是客观存在的，但收集用户需求数据却并非易事。很多人认为可以通过让用户填问卷来了解需求，但实际上用户在购物时很少会主动填写问卷。因此，设计顾客旅程，分步骤引导用户留下数据就显得尤为重要。
在顾客旅程的设计中，首次接触和首次下单是两个关键场景。首次接触如果是顾客主动找上门来，成交率很高，此时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或活动，提高吸引顾客的概率。例如，某电商平台在用户首次访问时，会根据用户的浏览历史和搜索记录，推荐相关的热门商品，从而提高用户的购买意愿。
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，做好后续推荐方案，轮流推荐给用户，探索其需求。比如，某音乐平台在用户首次下载并使用后，会根据用户的听歌偏好，为用户推荐相似风格的歌曲，从而提高用户的留存率。
总之，好的数据不是天上掉下来的，而是结合运营动作积累出来的。运营侧目标清晰地步步引导，数据就越来越丰富，分析就越来越准。
（二）商品质量
商品质量需区分“硬/软”区别。硬实力包括商品本身性能、质量、成本等，这些在商品管理选品时就应注意到。待选择的商品，性能、质量、成本和市场上同类商品有多大区别，商品管理自己都能看得到。至于单品成本，也是在采购商品时就能核算清楚的，因此商品本身就有定位。
例如，保温瓶胆的质量要求就包括容水量、质量、耐温急变性、保温性、瓶口高低偏斜之差等多个方面。不同的质量要求对应着不同的用户需求，企业只有明确了商品的硬实力，才能更好地满足用户需求。
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。如果一个商品没有达到预期，即使有一些销量和利润，也会被认为是失败的商品，需要优化更新。如果是常规套路做不动，优先提醒商品做改良；如果是差异套路做不动，或者差异套路搞下来亏损严重，就提醒运营停止骚套路，老老实实做。
很多公司做不好，是因为缺少对商品硬质量的清晰定位，一味看销售表现，销售不好的时候，又开始各种活动加持。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方案，数据人员无法区分自然销量与活动效果，最后水越搅越浑。
（三）触达渠道
对大部分非垄断企业来说，真正的关键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。消费者大部分时间贡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，手段是非常有限的。
公域方面，通过垄断平台推广告，成本高，没有用户积累。私域方面，吸引用户加群、加企微、关注自家商城有难度，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，所有的画像分析、消费分析、活动推广都会失效。
分析用户活跃情况就很重要。在用户活跃的基础上，再对用户在不同渠道，对内容响应率进行分析，找出触达每一类用户的手段。例如，某企业通过分析用户在不同社交媒体平台上的活跃情况，发现用户在某一特定平台上对其产品的关注度较高，于是加大了在该平台上的推广力度，取得了良好的效果。
三、数据运营的工作内容
（一）协助运营决策
数据运营在协助运营决策方面起着至关重要的作用。首先，数据运营人员需要协助制定运营活动和产品分析指标。通过对市场趋势、用户行为和竞争对手的分析，确定关键指标，如用户活跃度、转化率、留存率等。这些指标能够帮助企业了解运营活动的效果和产品的表现，为决策提供依据。例如，根据市场调研和数据分析，某电商企业确定了提高用户转化率和留存率的目标，并制定了相应的运营活动和产品改进计划。
构建业务数据分析体系也是数据运营的重要工作之一。数据运营人员需要整合企业内部和外部的数据资源，建立数据分析平台，实现数据的可视化和实时监控。通过数据分析体系，企业能够及时了解业务运营情况，发现问题并采取措施进行优化。例如，某金融企业建立了数据分析平台，实时监控客户交易行为和风险状况，为风险管理和业务决策提供支持。
形成报告支持决策层是数据运营的最终目的。数据运营人员需要将数据分析结果转化为易于理解的报告，向决策层提供决策支持。报告内容应包括业务运营情况、问题分析和解决方案建议等。例如，某互联网企业的数据运营团队每月向决策层提交业务数据分析报告，为企业的战略规划和业务决策提供了重要依据。
（二）统计分析数据
数据运营人员负责统计各类业务数据，包括用户行为数据、销售数据、市场数据等。通过对这些数据的统计和分析，了解业务运营情况，发现问题并提出解决方案。例如，某电商企业的数据运营人员每天统计用户访问量、下单量、支付金额等数据，分析用户行为和购买习惯，为运营活动和产品优化提供建议。
核对指标完成情况是数据运营的重要任务之一。数据运营人员需要根据制定的业务指标，定期核对指标完成情况，及时发现问题并采取措施进行调整。例如，某销售企业的数据运营人员每周核对销售指标完成情况，发现某个区域的销售业绩不佳，及时分析原因并提出解决方案，如调整销售策略、加强市场推广等。
分析业绩并提供给相关部门也是数据运营的职责所在。数据运营人员需要对业务业绩进行深入分析，找出业绩增长的原因和潜在问题，为相关部门提供决策支持。例如，某制造企业的数据运营人员每月分析生产业绩和销售业绩，为生产部门和销售部门提供优化建议，如提高生产效率、调整产品结构等。
（三）建立分析模型
数据运营人员负责建立运营数据分析模型，以更好地理解业务运营情况和用户行为。数据分析模型可以帮助企业预测未来趋势、优化业务流程和提高决策效率。例如，某互联网企业建立了用户行为分析模型，通过对用户的浏览历史、搜索记录、购买行为等数据的分析，预测用户的需求和兴趣，为个性化推荐和精准营销提供支持。
撰写分析报告是数据运营的重要工作之一。数据运营人员需要将数据分析结果撰写成报告，向相关部门和决策层提供决策支持。分析报告应包括数据分析方法、结果解读和建议措施等内容。例如，某金融企业的数据运营人员撰写了风险评估报告，分析了企业的风险状况和潜在风险因素，为风险管理和决策提供了重要依据。
根据数据分析结果优化产品和业务是数据运营的最终目的。数据运营人员需要将数据分析结果转化为实际行动，优化产品和业务流程，提高用户体验和企业效益。例如，某电商企业根据用户行为分析结果，优化了网站的页面布局和推荐算法，提高了用户转化率和留存率。
（四）管理运营数据
数据运营人员在管理运营数据方面承担着重要职责。首先，管理客户信息是关键任务之一。通过运用 CRM 系统，维护和管理客户及其相关信息，确保客户数据的准确性和完整性。例如，某企业的数据运营团队利用 CRM 系统对客户信息进行分类、整理和更新，为销售部门提供精准的客户画像，提高销售效率。
合同流程处理也是数据运营的工作内容之一。协助合同盖章、归档等流程，确保合同管理的规范和高效。例如，数据运营人员负责跟踪合同的审批进度，及时提醒相关部门处理合同问题，保障业务的顺利进行。
销售数据分析是数据运营的核心任务之一。协助部门同事分析各种销售数据，制作数据分析报告，为销售决策提供支持。例如，通过对销售数据的分析，发现销售趋势、客户需求和市场机会，为制定销售策略和产品推广计划提供依据。
制作数据分析报告是数据运营的重要成果之一。报告应清晰地展示数据分析的结果和结论，为决策层和相关部门提供有价值的信息。例如，数据分析报告可以包括销售业绩分析、市场趋势预测、客户满意度调查等内容，为企业的战略规划和业务决策提供参考。
四、数据运营的分析方法
（一对比分析法
对比分析法是数据运营中常用的分析方法之一，它通过将两个或两个以上的数据进行比较，分析其差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。
1.时间对比
时间对比最常用的就是同比和环比。同比是指某个周期的时段与上一个周期的相同时段比较，比如今年的 6 月比去年的 6 月。环比则是某个时段与其上一个时长相等的时段做比较，例如本周和上周对比。通过时间对比可以了解数据水平的高低变化，例如某电商平台通过同比和环比分析发现，今年 6 月的销售额同比增长了 15%，环比增长了 8%，说明该平台在这段时间内销售业绩有所提升。
2.空间对比
空间对比是指在相同时间范围内与不同空间指标数据进行对比。可以是不同部门、不同业务人员、不同地区等进行对比。比如不同地区的销售数据对比，可以得出产品在不同地区的市场表现差异，从而有针对性地进行市场拓展。例如某企业通过对华北区和华南区的销售数据进行对比，发现华南区的销售额明显高于华北区，进一步分析发现华南区的市场需求较大，于是加大了在华南区的市场投入。
3.标准对比
标准对比可以通过目前数据与设定的目标计划之间的对比，了解目前发展进程，完成进度等。例如销售实际达成金额与销售计划达成金额对比，看销售是否完成当初指定的计划。如果没有完成，原因在哪里。某公司制定了本年度销售额增长 20%的目标，通过标准对比发现上半年销售额仅增长了 10%，于是及时调整策略，加大市场推广力度，以确保全年目标的实现。
（二）漏斗分析法
漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。
1.选择各步骤事件
首先要明确业务流程中的各个关键步骤，将其定义为漏斗的各个阶段。例如在电商购物中，用户的行为流程可以分为进入首页、点击商品、加入购物车、结算、支付等步骤。每个步骤都代表了用户在购物过程中的一个关键事件。
2.注意转化时间
在分析漏斗时，要注意各个步骤之间的转化时间。转化时间过长可能意味着用户在某个环节遇到了问题，或者对产品产生了犹豫。例如用户在加入购物车后很长时间没有进行结算，可能是因为结算流程复杂或者用户对价格有疑虑。
3.计算转化率
通过计算每个步骤的转化率，可以了解用户在各个环节的流失情况。转化率的计算公式为：转化率 = 本步骤的用户数 / 上一步骤的用户数。例如在电商购物漏斗中，从进入首页到点击商品的转化率为 30%，说明有 70%的用户在进入首页后没有点击商品，这就需要进一步分析原因，如首页布局是否合理、商品推荐是否精准等。
（三）留存分析法
留存分析法是一种用来分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。
留存分析可以帮助企业了解用户对产品的粘性和忠诚度。从用户的角度来说，留存率越高就说明这个产品对用户的核心需求也把握的越好，转化成产品的活跃用户也会更多，最终能帮助公司更好的盈利。例如某社交应用通过留存分析发现，用户在注册后的第二周活跃度显著下降。为了提高留存率，应用团队推出了“欢迎回来”活动，通过推送通知和奖励来激励用户重新参与。
提升用户留存的方法有很多，比如优化产品功能、提供个性化服务、举办活动等。例如某音乐平台通过不断优化推荐算法，为用户提供更加符合其口味的音乐，从而提高了用户的留存率。
（四）画像分析法
用户画像分析在数据分析中有着广泛的应用。
通过用户画像分析可以查看流失用户的特征。例如某电商平台通过对流失用户的画像分析发现，流失用户主要是年龄较大、消费频率较低的用户。于是平台针对这部分用户推出了更加简单易用的界面和专属的优惠活动，以提高他们的留存率。
用户画像分析还可以帮助企业选择合适的广告渠道。例如某企业通过对目标用户的画像分析，发现目标用户主要活跃在某几个社交媒体平台上，于是加大了在这些平台上的广告投放力度，提高了广告的精准度和效果。
（五）对比分析
对比分析在数据分析中有着重要的作用。除了前面提到的时间对比、空间对比和标准对比外，还可以进行与经验值或理论值对比。
与经验值对比是指将实际数据与在大量实践过程中总结出来的值进行比较。例如一单一品率：所有销售小票中只有一个商品的小票数量占比。参考值为小于 40%，如果数据超过了 40%，则需要考虑如何调整策略，帮助客户做关联购买。
与理论值对比则是根据理论推断出来的值进行比较。例如在没有历史数据的情况下，可以参考相似的数据，得出理论值，然后与实际数据进行对比。
对比分析需要坚持可比性原则：对比对象相似，对比指标同质。对比对象相似要求比较规模要一致，对比对象越相似，就越具有可比性。对比指标同质则要求指标口径范围相同、指标计算方法一样、指标计量单位一致。
（六）AB 测试
AB 测试在验证数据分析洞见中具有重要性。AB 测试是为产品的界面或流程制作两个(A/B)或多个(A/B/n)版本，在同一时间维度，分别让组成成分相同(相似)的访客群组(目标人群)随机的访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。
例如某阅读产品对某个栏目的展现形式做了 AB 测试，图中左侧为单本图书展现样式，包括封面、书名、简介、热度及分类，图中右侧为横排展现样式，一行有 3 本，只展示封面和书名。如果 AB 测试的目的是通过改变样式而增加书城首页顶部的图书收入，而两个样式展示的是同样内容，那就需要比较同等数量的用户在 A 和 B 版本下的收入；如果在一定持续时间内（通常至少 7 天）两者的收入对比，如果其中一个能比另外一个高 5%以上，则通常被定义为有效。
