
文章來源: 接地氣學堂
作者:接地氣的陳老師
很多同學搞不清楚數據運營和數據分析啥區別。一提起要“搭建數據運營體系”或者“建立數據運營機制”就懵圈:
1、這跟我做一套數據指標有什么區別?
2、為啥我做了數據指標,可運營部門根本不理我?
3、好像每一種運營都有自己的指標體系了,還咋個數據運營法?
今天我們系統解答一下。
先問一個最關鍵問題:數據運營,重點在數據上,還是運營上?
一
屏
幕
思
考
時
間
01運營與數據關系
注意,運營是個大工作,里邊的分支非常多。單獨看每一類運營,都有一套自己的指標體系。這就是開頭說的:“運營已經自己有指標了,我做了指標他們不看”問題的本質所在。(如下圖)
為什么會這樣?因為從本質上看,運營是個輔助性工作。理論上,如果產品力足夠強大,商品天下無敵,那根本沒運營啥事?!脩糇约壕蛽屩I到斷貨,玩的樂不思蜀了,運營啥運營??纱蟛糠之a品、商品沒有這么厲害,因此需要運營打輔助,通過用戶激勵、促銷活動、內容傳播、商品運作等等手段,來保持用戶的新鮮感,促進用戶持續活躍和付費。俗話說:“產品不夠,運營湊”就是這個意思。
因此運營會特別在意數據,并且特別在意數據里的“自然增長率”——他們的所有工作,都是在“自然增長率”之上做疊加。
諸如此類
運營在體現自己功勞的時候一定會帶上數據。因此往往各個部門已經建立了自己的數據指標。
02數據運營的破題關鍵
如果數據運營把重點放在數據上,那最終就是淪為跑數機器的命。運營自己已經有數據指標了,你就等著被他們催著取數好了,而且還是加急加急加加急。這根本不需要單獨設一個崗位,只要花月薪6000招聘一個人行sql機,讓數據部門準備個大寬表即可。實際上,很多公司確實是這么干的,這也是為啥很多同學會有開頭的疑惑。我們今天不談這些low B公司,我們分享一下數據運營的真正目標,以及大廠們是拿它來干什么的。
運營各自看數據,看似科學,實則帶著原罪:運營工作本身需要相互配合,可各個部門的小團伙利益是天然沖突的。
在一個需要相互配合的工作里,各自考核數據,必然導致部門間相互拆臺。因此數據運營的更好用法,不是拿來當跑數機,而是建立一套從整體目標出發的數據考核機制,讓所有部門跳出小圈子,為整體利益服務。這才是設立這個崗位的初衷,和崗位的真正價值。
所以開頭的題目選B,數據運營本質是運營,是要建立一套從整體目標出發,引導各子運營小組工作的考核機制。它本質是個工作機制,因此需要部門間共識目標,協同配合,取代各自為戰的狀態,這樣才能發揮作用。
03數據運營體系搭建方法
第一步:共識整體目標,制定整體戰術。各個運營小組,共識年度大部門整體目標(比如DAU、轉化率、銷售金額等),并且選擇落地大目標的戰術,把大目標分解到各個月。注意:分解方法和不一定是按月平均,或按過往趨勢分攤。分解方法可能和戰術選擇有關(如下圖)
第二步:設定階段性重點,各小組分配任務。
第三步:分解階段性指標,各部門執行、監測、反饋。這一步就是常規運營數據指標的監控過程,不再贅述了。有了前兩步,每階段的運營工作就有了清晰的主任務,就不用糾結在“為啥短期類活躍率降了”“到底自然增長該寫多少合適”“又有幾個客戶投訴很激烈”——整體目標達成就好。細節問題,可以在各小組自己復盤的時候,再找改進點。
第四步:監控執行進度,從小到大檢討效果。這時候要牢記檢討三原則:
當所有部門在部門例會上共識目標,跟蹤進度,反饋問題,協同工作的時候,這套機制就算正常運轉起來了。這樣能保證整體目標的最大化落地,也能提醒各小組關鍵任務是什么——不要被自己一畝三分地發生的破事淹沒了。
看完了,很多同學說:這一套方法論和增長黑客看起來很像呀。是滴,所謂增長黑客,其實也是一種統一協調各部門,為“增長”服務的辦法。所以方法思路是很類似的。只可惜和數據運營一樣,也被很多公司用歪了。
類似的,大家在做具體工作的時候,也不必要因為眼前公司的種種舉動而懷疑人生——有可能就是你的公司水平太低而已。關鍵是多理解一個業務的本質,站在對業務有利的角度思考,多去理解業務部門同事真實處境與出發點,不要被玄乎的概念帶著走。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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