面对经常被提及的“数据运营”，相信很多朋友都深感困扰。本文探讨了数据运营的定义和核心问题，并以图文并茂的形式详细讲解了数据运营的三个核心问题：需求、质量、用户匹配方式。推荐朋友们看看这篇数据运营干货！

说到数据运营，很多同学都很困惑。在公司，领导往往对数据运营抱有很高的期望，说什么“数据驱动运营”、“降本增效”。但到了工作中，就变成了“写SQL运营”。怎么驱动？怎么提高效率？看不到效果。

今天我就来系统的讲解一下数据操作系统是怎么运作的。

1.什么是数据运营？

作为消费者，你是否经常会遇到这样的场景（如下图）：

这就是典型的没有数据运营的尴尬：他们真的以为全世界都为他们的店高兴！数据运营就是为了解决“一刀切”和“降价就是完蛋”的问题。数据运营的做法是：基于数据分析，结合用户需求，打造匹配用户的运营方案。

说到“结合用户需求”，很多人都会说“一千人一千张脸”。如果是垄断平台，确实可以这么说。比如淘宝就有多达2亿个产品SKU，基于2亿个SKU打造1000个个性化解决方案确实是有可能的。但大部分非垄断公司的产品SKU总共也就500个左右，而且并不是全部都是热销产品，有竞争力的也就十几二十个。说“一千人一千张脸”实在是太可笑了……

所以更准确的定义是：通过数据分析，基于有限的产品（或解决方案），匹配相应的用户需求。能把已有的品类运营好，就已经是数据运营的一大成就了。

那么该怎么办呢？

2. 三个核心问题

由于我们是用有限的方案去匹配用户的需求，所以数据运营分析的重点是：

用户的需求是什么？现有的产品/解决方案质量如何？如何匹配用户？

1. 用户需求

用户需求是客观存在的，最大的挑战是如何收集数据、了解用户需求。有人会说：这不容易，为什么不直接让用户填个问卷呢？问题是，你逛街的时候会填问卷吗？用户不想被打扰太多，所以设计客户旅程，引导用户一步步留下数据很重要。

在客户旅程设计中，首次接触和首次下单是两个最重要的场景。如果客户是主动来找你首次接触，成交率很高，可以把握机会了解用户需求；如果是被动推送给客户，要选择有吸引力的热销产品/活动，增加引流概率（如下图所示）。

首单下单后，解决了原始数据积累的问题，考虑到能吸引用户的商品数量有限，公司可以结合首单制定后续的推荐方案，依次推荐给用户，挖掘用户的需求（如下图所示）。

总之，好的数据不是天上掉下来的，而是通过联合运营积累起来的。如果运营方有明确的目标一步步引导，数据就会越来越丰富，分析也会越来越精准。如果运营方不努力，或者努力了也是“全场8折，走过路过不要错过”之类的盲目all-in，那么数据就会乱成一团，没有办法再深入。

2.产品质量

当谈到产品/解决方案质量时，区分“硬”和“软”非常重要。

硬实力：除营销、服务、价格外，产品的性能、质量、成本

软实力：产品经过营销、服务、定价等实际表现。

硬实力不需要数据分析师去分析，但却是产品经理在选品时必须要关注的。产品经理可以看到所选产品的性能、品质、成本与市面上的同类产品有多大差异。至于单品的成本，在采购产品时也可以算清楚，所以产品本身是有其定位的（如下图所示）。

有了硬实力评估之后，运营就可以制定策略了，根据硬实力评估，有一些基本的运营策略（如下图）。

有了基本的运营策略，才能用数据去评估实际的表现。如果一个产品没有达到预期，哪怕是有一些销量，有一些利润信息推广平台，那也算是失败的产品，需要进行优化和更新。如果常规套路不管用，优先提醒产品改进；如果差异化套路不管用，或者差异化套路造成了严重的损失，就提醒运营停止套路，老老实实做。

很多企业做不好的原因是：对产品硬质量缺乏清晰认识，只注重销售业绩，销量不好就搞各种活动扶持，导致自身判断模糊，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和活动效果，让情况越来越混乱。

3. 触达渠道

对于大多数非垄断企业来说，真正的关键在于：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……消费者大部分时间都花在少数游戏、短视频、社交应用上。对于非垄断企业来说，与消费者互动的手段非常有限。

公有领域：通过垄断平台推广广告，成本高，且没有用户积累。

私域：难以吸引用户进群、添加企业微信、关注自家商城，存在感较低，容易流失用户。

所以，如果不认真思考如何解决渠道问题，所有的画像分析、消费分析、活动推广都是无效的。这是很简单的事实。但在实际工作中，这一点往往被忽略。在企业中，经常存在“分析凶猛如虎，但触达率只有1.5”的问题，98.5%的用户根本不知道你的存在，所以再怎么进行用户画像分析、RFM等都是无用的。

因此，分析用户活动非常重要（如下所示）：

基于用户活跃度，我们分析不同渠道上用户的内容响应率，以找出接触每一类用户的手段。

3. 总结

从上面的过程我们可以看出数据运营是一个“边做边学”的工作，只有不断迭代运营，同时修正数据，才能越来越好。

存在问题的公司经常将运营与数据分离：

要么：不管操作在做什么，都不要担心数据。活动完成后，想办法让数据说它好。如果不好，想办法让数据说它好！

或者：运营会举手说：“我什么都不知道！你分析我干什么？”而数据分析只会说：“活性太低了，我们需要提高活性！”...

#专栏作家#

脚踏实地陈先生，微信公众号：脚踏实地学院，人人都是产品经理专栏作家，资深咨询师，在互联网、金融、快消品、零售、耐用品、美妆等15个行业拥有丰富的数据相关经验。