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如何用用数据，驱动运营增长
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。我对新手运营工作的开展做了介绍，总结来说：先了解产品、人的分工跟状态理清自己所负责的工作内容及做好计划排期培养运营工具使用，塑造运营思维练好小技能，为迁跃做好基本功知道了工作内容，就需要基于数据来开展工作.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。每个行业的部分数据基准线，我将再单独写一篇文章介绍。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