数据分析是运营每天都要去做的一件工作，通过每日数据状态，从而对运营策略不断进行调整，进行精细化运营。

运营是每天都需要和数据打交道的，KPI是根据数据来定的，运营的策略是根据数据调整的;因此，了解数据是基本功。

而精细化运营是当前互联网环境下运营的核心思维，是一种建立在数据基础上，用较少的成本获得较好的效果；那么如何在产品的不同阶段实现精细化运营呢？

一、定义你的数据基准线

产品数据分为基础数据和运营数据；

基础数据是产品每天都会产生的数据：如DAU、UV、点击量、交易量、在线时长等；

运营数据是指运营对产品主动做出某些动作而产生的数据；例如：活动数据，促活转化数据，提高订单量优化数据等等。

作为运营人员，一定要先清楚产品每日的基础数据；只有先知道DAU、交易量，你再去做一个活动，要评估效果的话心里才有底。

例如：一般活动参与人数是DAU的两到三倍，才及格；及格是要按时收网？还是做二次扩散？不及格是要下架调整？还是做完总结？如果心里没没个基准数据做参考，DAU300；活动参与人数310；你也觉得好，可能真的是有问题了。

二、找到产品不同阶段的核心指标

2.1 产品初级阶段

业务模式验证：一款互联网产品在启创阶段，更多的是面对特定人群解决特定问题，并对自身商业模式进行市场验证，很多时候用户并不知道自身需求，互联网产品提供的不是产品，其实更多的是解决用户需求的方式。

以淘宝为例，他不只是把商品搬到线上，满足了用户更大的购物需求，而是从商品选择、线上支付、到物流的完整模式，想象一下，如果他只是支持你能买到一个你当地买不到的东西，但是物流得1个月，你还会选择吗？所以，在产品本身之外更重要的是解决用户需求的方式，也即业务模式。

这一阶段可能你看的数据不是有多少收入，而是垂直人群对核心功能的反馈。应当关注和增长有关系的一些核心指标，比如说日 / 月活跃，留存度。这些指标的目的是为了衡量产品当前当下的表现，也是为了未来做增长时的基准数据。

产品功能验证：一款APP承载了公司的商业模式，那产品本身的功能设计直接影响运营、渠道的运转，所以产品每一个运营都需要知道自己家的产品的基础数据是多少。

比如：产品留存差的时候，大家肯定不去做广告投放；本身没有黏度的话，去烧钱做增长，它不会真正地增长起来。因为流失速度超过增长速度。应当专注打磨产品提高活跃、留存。

相反；如果留存高于行业水平线，就应当放手去做投放，并以较早期数据作为基准数据做，时刻关注增长势头。如果某月低于产品历史基准数据，那就说明产品做了某些动作是有问题的。

2.2 产品中期阶段

随着产品功能体验上越来越完善，用户群体也相对稳定，并已经积累了一定用户量；这一阶段如果运营不懂数据驱动的话，靠直觉去跟同行竞对拼，一次两次可以，但没有人能进赌场连赢数十次的。

所以，更需要运营能迅速优化各个节点，提高关键节点转化效率。

通过转化效率的不断提高和叠加，用户的忠诚度自然就上来了，最后会变成产品的核心竞争力，形成一道护城河。

比如，加大活动互动、签到积分、勋章任务等玩法，这些场景的延伸更多的是促进用户留存、或是进一步提升核心转化。

这一阶段，要衡量的就是这些延伸到底有没有促进作用，以及为了尽可能的提升用户体验，你需要了解用户需求，甚至提供“千人千面”的产品设计。

2.3 产品的中后期

此阶段的用户增长速度相对放缓，产品已经具有相对稳定和庞大的用户群体。如果说产品前期、中期是在寻找垂直人群以及细分用户群为的是满足不同人群的需求，那后期就一定是引入用户分层的运营思维和策略——因为在这一阶段，无论是用户体量、业务的复杂程度以及公司的核心诉求都需要你能够整体、高效运营。

你需要清晰地定义：哪些是对产品贡献价值大的，哪些是有待刺激的，哪些是要流失的，不同层级的用户提供不同的触达策略非常有必要——因为后期的核心指标是业务变现；业务变现四需要一定的活跃、付费用户基数的。

一般互联网产品，都有一部分高活跃、体验好的用户，会转化为付费用户。类似一个漏斗，需要不断地去筛，这里面就是要拼运营的效率了。

比如：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—支付等。这是非常长的一个漏斗，要做好数据化运营，就要关注漏斗的每个环节，持续地进行追踪这些数据。这种转化效率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。

三、将数据落地的几个要点

数据运营是运营人员将数据结果转化成运营策略。还是以人为主要生产力，因此我觉得对人的数据意识还是要有要求：

1. 用数据做决策或者制定策略，既要知道你目前分析过的数据结果能够证明什么，也要知道数据做不了什么；个人的认知、经验是有限的，不能过于夸大也不能过于激进；这是应该规避的思维，要学会跟团队分享讨论。

2. 对数据的有效利用和分析和运营者、团队都息息相关，自上而下的倡导和发起是最好的结果，高层有数据化运营的战略和意识、管理层有数据化运营的指导经验，执行层能将数据化运营的落地，那么整个体系也推行成功了。

但运营虽有意识地想要利用，可能限于团队的力量、领导的意识等无法推动，就要学会妥协，停止抱怨；推动不了的事情先从分析一个小节点开始，让团队的工作养成带有数据思维，用数据结果判断总结的习惯，以后再去专门系统的培训或者招聘数据专业人员推动整个数据标准化。

3. 最后是数据分析工具和各类模型的使用。这也是数据分析技能基本要求，诸如多维度分析、交叉分析、海盗模型、用户分层模型、RFM模型、90-10-1模型、 AB测试等等，都是必须要了解的，根据产品状态，不一定都会用的到，但基本哪个是用来分析什么的，要清楚。不然讲了这么久数据运营，你拿到数据，却不知道怎么分析，分析什么，用什么分析；不就是纸上谈兵吗。

当然，数据分析具体的技巧和方法论，网上也有很多文章，适合初学者了解，更专业的核心内容建议还是阅读专业书籍，我这里主要强调培养数据思维的意识。

四、数据分析始于目的，目的要精益

产品运营的策略包含：拉新、留存、活动、推送、营销、维护等等；不可能每次分析都是针对所有的用户，这样是对资源、成本的浪费；因为你不可能通过一种方式满足所有的用户，也不可能用一种方式做到最好；用户间是有差异的，这种差异需要运营去划分出来；用精细化运营去弥补。

假如你有十万用户，你要去分析用户的消费情况，那你就要先再次强调你的目的，心里想清楚；是分析哪个层次，哪个月的用户消费情况？

减少团队成本，精确目的是将目标拆分成更细的粒度，分析三月份的用户；有当月新用户，也有一月注册用户沉淀成三月老用户；电商卖促销化妆品，根据适用用户画像，目标人群要选择年龄层、城市、工作职业等，目的划分的够精细，目标也就显而易见。精细是一种数据分析的思路，也是一种运营手段。

写在最后

也许我们数据化运营后，不会获得立马获得一个满意的结果，但如果我们连优化改进都不去做，那么连好的结果方式是什么都不会看见。

优秀的运营，不会以一个好的数据化结果沾沾自喜，而是要思考现在是我能做的最好的了，那有没有更好的可能我没想到？是终点，又是起点，这也是自我迭代，是能力的核心。

想要工作高效运营，必然离不开数据，但很多运营其实更多被各种数据模型、理论所困，又或者工作中根本没有数据意识；工作还是应当先从优化某个节点入手，再去探索整个产品的数据体系；再而有对于整个行业产品数据的基准线意识。

像很多投资人，听你讲产品，就知道这个市场能做到多大，也有很多高手，看到目前产品数据，就知道是好是坏，该走还是留。

这是题外话，但也希望我们都有用看懂这一切的时候。