面對時常被提及的“數據運營”，相信許多小夥伴都深受其擾。本文從數據運營的定義與核心問題展開論述，其中以圖文并茂的形式細緻地為大家講解數據運營的三大核心問題：需求、質量和用戶匹配方式。推薦朋友們閱讀這篇數據運營幹貨！

一提到數據運營，很多同學很疑惑。在公司裡，經常領導們對數據運營抱了很高期望，一張嘴：“數據驅動運營”，“降本增效”之類的口号都出來了，可真到工作中，就變成了“寫sql的運營”。到底咋驅動了？咋提高效率了？看不到落地成果。

今天系統講解下，數據運營體系該如何運作。

一、什麼是數據運營

作為消費者，你是否經常遇到這種場景（如下圖）：

這就是沒有數據運營的典型尴尬：丫還真以為全世界都一樣為他們家店開心呢！數據運營就是要解決“一刀切”“降價就完了”的問題。數據運營的做法，是：基于數據分析，結合用戶需求，打造匹配用戶的運營方案。

一提到“結合用戶需求”，很多人會順口說出“千人千面”。如果是壟斷平台，确實可以這麼說，比如某寶的商品SKU多達2億個，基于2億個SKU打造1000個個性化方案确實有可能。不過大部分非壟斷企業，商品SKU一共500個左右，且不是個個爆款，有競争力的也有十幾二十款，扯毛線的“千人千面”……

所以再準确一點的定義，是：通過數據分析，基于有限的商品（或者叫：解決方案），匹配對應的用戶需求。能做好現有品類的經營，已經是數據運營的一大功勞了。

那麼該怎麼做呢？

二、三大核心問題

既然是拿有限的解決方案，匹配用戶需求，那麼數據運營要分析的重點就是三個：

1. 用戶的需求是什麼？
2. 現有的商品/解決方案質量如何？
3. 通過什麼方式匹配到用戶？

1. 用戶需求

用戶需求是客觀存在的，最大難題是如何收集數據，了解到用戶需求。有些人會說：這還不簡單，直接讓用戶填問卷不就好了。問題是，你自己去買東西的時候會填問卷嗎，填個屁。用戶都是不想被過度打擾的，因此設計顧客旅程，分步驟引導用戶留下數據，很重要。

在顧客旅程的設計中，首次接觸，首次下單是兩個最重要的場景。首次接觸如果是顧客主動找上門來，成交率很高，可以抓住機會了解用戶需求；如果是被動推送給顧客，則要挑有吸引力的爆款商品/活動,提高吸引顧客的概率（如下圖）。

有了首次下單以後，就解決了數據原始積累問題。考慮到企業手頭能吸引用戶的商品數量是有限的，因此可以結合首單，做好後續推薦方案，輪流推薦給用戶，探索其需求（如下圖）。

總之，好的數據不是天上掉下來的，而是結合運營動作積累出來的。運營側目标清晰地步步引導，數據就越來越豐富，分析就越來越準。運營側不幹活，運營側一幹活就是：“全場8折，走過路過不要錯過”式的無腦all in，那數據就一塌糊塗，沒法繼續深入。

2. 商品質量

商品/解決方案質量，需注意區分“硬/軟”區别。

硬實力：刨除營銷、服務、定價，商品本身性能、質量、成本

軟實力：營銷、服務、定價加持後，商品實際表現

硬實力根本不用數據分析師分析，而是商品管理在選品的時候，就得注意到的。待選擇的商品，性能、質量、成本和市場上同類商品有多大區别，商品管理自己都能看得到。至于單品成本，也是在采購商品時就能核算清楚的，因此商品本身就有定位（如下圖）。

有了硬實力評估以後，運營才好制定策略。基于硬實力評估，有一些基本運營策略（如下圖）。

有了基本的運營策略，數據就能評估實際表現。一個商品如果沒有達到預期，那麼即使有一些銷量，有一些利潤，也會被認為是失敗的商品，需要優化更新。如果是常規套路做不動，優先提醒商品做改良；如果是差異套路做不動，或者差異套路搞下來虧損嚴重，而提醒運營停止騷套路，老老實實做。

很多公司做不好，是因為：缺少對商品硬質量的清晰定位，一味看銷售表現，銷售不好的時候，又開始各種活動加持。這樣眉毛胡子一把抓，自己模糊了自己的判斷。運營人員無法制定針對性方案，數據人員無法區分自然銷量與活動效果，最後水越攪越渾。

3. 觸達渠道

對大部分非壟斷企業來說，真正的關鍵在：觸達用戶的信息渠道。一個很現實的問題是：消費者和非壟斷平台的互動太少了……消費者大部分時間貢獻給了少數幾個遊戲、短視頻、社交APP。對非壟斷企業而言，想和消費者互動，手段是非常有限的。

公域：通過壟斷平台推廣告，成本高，沒有用戶積累。

私域：吸引用戶加群、加企微、關注自家商城有難度，且存在感低，很容易流失。

所以，不認真考慮如何解決渠道問題，所有的畫像分析、消費分析、活動推廣都會失效。這是個淺顯的事實。然而在實際工作中，這一點經常被忽視。企業裡經常出現：“一通分析猛如虎，一看觸達一點五”的問題，98.5%的用戶壓根不知道你的存在，分析用戶畫像、 RFM之類的有毛用。

因此，分析用戶活躍情況，就很重要（如下圖）：

在用戶活躍的基礎上，再對用戶在不同渠道，對内容響應率進行分析，找出觸達每一類用戶的手段。

三、小結

綜上過程可看出，數據運營是個“幹中學”的工作，隻有邊運營疊代，邊數據校正，才能越做越好。

那些出現問題的企業，常常是把運營和數據脫離：

要麼：運營幹啥數據不要管，等活動做完了，變着法讓數據說好，不好也得想法子說好！

要麼：運營兩手一攤：“我啥都不會！你要分析出來我該咋辦！”而數據分析又隻會：“活躍低了，要搞高！”……

#專欄作家#

接地氣的陳老師，接地氣學堂，人人都是産品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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