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1、從零開始，構建數據化運營體系從零開始，構建數據化運營體系 數據化運營是一個近年來興起的概念，它在運營的基礎上，提出了以 數據驅動決策的口號。 在了解數據化運營前，運營們有沒有過如下的問題： 1. 不同渠道，效果究竟是好是壞？ 2. 活躍數下降了，到底是因為什么原因？ 3. 這次活動推廣成效如何？ 4. 發布了版本，用戶喜不喜歡？ 5. 我們總是說傳播，傳播到底有多大？ 這是產品和運營每天每時每刻都會遇到的問題。數據化運營，實際以 解決這些問題為根本。它從來不是 BAT 的專屬，也不是大數據的獨 寵，每一家互聯網公司，都有適合的數據運營土壤。 數據運營體系，是數據分析的集合與應用，也是數據先行的2、戰略，它 不僅是運營人員的工作，也是產品、市場和研發的共同愿景。從管理 角度，是自上而下的推動，如果領導不重視，那么執行者數據用得再 好，也是半只腿走路。 如何構建數據化運營體系呢？以下是我的總結思考。 我將數據化運營體系劃分成四層架構，每一層架構都逐步演進互相依 賴，每一層又不可缺少。這四層分別是數據收集層，數據產品層，數 據運營層，用戶觸達層。它是以運營人員為視角的框架。 數據收集層數據收集層 數據化運營體系的底層是數據收集，數據是整個體系中的石油。 數據收集的核心是盡可能收集一切的數據，它有兩個原則：宜早不宜 晚，宜全不宜少。 宜早不宜晚宜早不宜晚，意思是產品從創立階段，就需要有意識的收3、集 數據，而不是等到公司發展到 B 輪、C 輪才去收集。數據化 運營貫徹產品全階段，不同階段有不同的運營方法。 宜全不宜少宜全不宜少，指的是只有不合適的數據，而沒有爛數據。像 歷史數據、變更記錄或者細節處的數據，都存在價值。 舉一個例子，有一家金融產品，它的征信系統會詳細記錄用戶的行 為，用戶在借貸時上傳擔保資料，會記錄用戶在這些頁面的操作步驟 和時間。這里有一個假設，上傳擔保資料普通人一定是謹慎小心的， 如果這步驟完成的非常順暢快速，很可能是會違約和欠款的人群：你 操作那么溜，是不是想撈一筆？屬于熟練工作案。征信系統會把這些 數據作為特征判斷風險。 需要收集的數據能劃分成四個主要類型：行為數據、流量數據、業務 數據、外部數據。 行為數據行為數據 它是記錄用戶在產品上一系列操作行為的集合，按時間順序記錄。用 戶打開 APP，點擊菜單，瀏覽頁面是行為；用戶收藏歌曲、循環播放歌 曲，快進跳過歌