學會三種方法進行數據化運營

一、什麼是數據化運營？為什麼要數據化運營？

為達成業務運營目標，合理使用數據工具指導運營決策的過程，就是數據化運營。

它的核心是運營，更好的運營效果需要更精準敏感的運營策略，這就需要數據的加持。

事實上，如今所謂基於互聯網的運營，基本都是數據化的。

二、如何數據化運營？1. 工具一：3A3R模型助你聚焦運營目標

既然數據化運營的目標仍是運營增長，那就繞不開能為實現這一目標提供得力抓手的海盜模型，由獲客(Acquisition)→活躍(Activation) →留存(Retention) →營收(Revenue) →傳播(Referral)5個模塊組成，在注重精細化運營的今天，洞察(Awareness)的重要性也愈發提升，便有了3A3R模型。

從目標導向的邏輯看，企業的最終目標是獲取商業利益，這也是營收模塊的直接目標，而要實現這個目標，需要經營好活躍和留存兩個模塊，在這之前我們要有用户可經營，這就要依靠獲客模塊，客從哪裏來？

除了商業渠道，我們更希望是由優質客户的社交關係網籠絡而來，這便是傳播模塊的目標，而能實現這些的前提，是我們能對潛在用户和市場有充分的洞察，從而制定出適合他們的運營策略。

1）營收

常見的營收方式有廣告、中間收入、增值和金融等，常見的營收構成為：GMV =流量×轉化率×單均價×復購率，故要提升營收可以從各構成環節着手。

常見擴流策略有交叉引流+品牌聯盟、KOL+新媒體渠、私域流量等。

常見提升轉化率策略有包裝賣點、鈎子商品、新品預售等。

常見提升客單價的方式有產品套餐、滿減及優惠券門檻等。

常見提升復購率的方式有消費返券等。

2）活躍、留存

活躍和留存是產品生命力的直觀體現。

活躍意味着用户和開始認可產品的價值，是留存的前提，不同產品使用的活躍口徑不盡相同，常見的有啓動APP、登錄APP、使用某一功能等。

活躍統計的時間維度通常有月、日、每次打開頻次和每日使用時長，使用哪一種和產品業務息息相關，通常統計週期越短運營難度就越大，所需資源就越多。

留存意味着用户對產品價值有了比較強的認可，它的本質是某類用户用過 A，過了一段時間後又用 A。

留存的要素是目標客羣、考察週期和事件口徑；目標客羣一般包括新增用户、沉默喚醒用户和活躍用户三類，考察週期可分為次日、7日等，事件口徑通常可分為業務留存（如朋友圈）、行為留存（如點擊首頁）和貢獻留存（如發表文章），且務必前後一致。

需注意留存指標存在滯後性，即當我們發現留存下降，用户早已離開產品不知道多久了，所以，留存數據重要的功能是做流失預警。

提升活躍和額留存的策略非常多樣，常用的有利益激勵、任務體系、內容運營等，需注意為防止用户被拉回後又快速流失，用來激勵用户的鈎子需要是高頻且低門檻的場景或服務；另外為提升運營效果，往往需要對用户分層，如對沉默用户進行喚醒運營。

留存運營還有一個核心邏輯，即讓用户的數據和好友都沉澱在產品中，通過提升“用户遷移的成本”來提升留存。

3）獲客

拉新獲客的目標，是基於用户洞察的結果，尋求合適的獲客渠道、選擇有效的用户觸點、制定合理的獲客策略。

其中觸點+渠道會共同完成觸達用户並傳遞產品價值和主張的任務，觸點影響流量數量，能直接接觸用户的觸點越廣，能獲取的流量就越多，渠道影響流量質量，因為不同的渠道所覆蓋的用户特徵並不相同。

觸達之後，我們需要用落地頁和首頁強調產品權益和強化壓迫感，促使用户轉化為新客；隨後通過積分、優惠等方式將新用户分發到合適的產品場景中，以幫助其儘快熟悉產品和為後續的活躍和留存打下基礎。

4）傳播

通過異業合作、場景、營銷獲客等方式引入流量，往往成本較高，如今有兩種常用降低獲客成本的方式：私域流量和社交裂變，他們都是通過運營用户的社交關係來完成產品運營目標和品牌影響力傳播。

私域流量指企業自有的、可免費使用、可反覆觸達的用户流量池，可通過定位-引流-運營-轉化”四個層面構建。

裂變增長的核心是聚焦長週期的拉新+提升用户終身價值，定義為利用一切資源讓更多用户更高頻地使用核心產品功能，常見方法有提升漏斗模型轉化率、使用邀請有禮類功能配合運營活動並整合線上線下資源共同促進增長。

裂變增長的方案最好能有如下特點：較低的分享門檻、多變的獎勵方式、使用過A/B 測試選取最優內容、用户的重要操作能有實時反饋，有良好的鈎子策略引導用户完成流程等。

5）洞察

要想最大化提升上述各環節的運營效果，就需要針對多樣的用户進行精細化運營，這就需要我們能精準洞察不同用户的特徵和需求；這個過程一般需結合用户、行業、競品等數據進行綜合判斷，尤其需注意在用户調研時避免倖存者偏差。

6）聚焦

通常我們使用3A3R模型最多的場景不是針對所有模塊的全量運營，而是聚焦於單一模塊的運營工作，此時我們的目標通常為該模塊的ROI（投入回報率），要計算ROI的達成情況就要計算產出和投入，這就需要看後一模塊的轉化和前一模塊的流入，即向前找流量、向後看轉化、自身看畫像。

2. 工具二：指標體系助你量化運營業務

當我們通過3A3R模型將運營目標聚焦到某一模塊後，通常首先要了解該模塊當前的業務水平、用户畫像等，這就需要進行數據分析；然而不同行業、公司、部門、產品階段所面臨的業務形態很可能大相徑庭，如何用數據承載這些迥異的業務，才能用標準化的數學工具進行分析呢？這就需要用到指標體系。

指標體系的基礎是業務指標化，指通過數值衡量業務狀態。須注意既然目標是用數據承載業務，那麼制定指標時就要選取那些最能反映業務狀態的數值，且這些數值須是彙總計算而出的，因為明細數據並不具備業務意義。

然而有些指標涉及因素非常多，我們很難靠單一策略帶動增長，因此我們需要用結構化的方式根據邏輯關係將其層層拆分，以通過運營下層指標來帶動上層指標，拆分得到的有邏輯結構的指標集，就是指標體系。

對指標的拆分就是對業務的拆分，因此需要根據產品類型、階段來具體分析，以得到一個能完整反應業務狀況的指標體系；通常將位於架構頂層的1個或多個指標稱為北極星指標，代表當前業務最關注的目標，而位於低層的指標和實際的業務更接近，因此也更容易針對其制定運營策略，從而提升北極星指標。

當北極星指標出現異動時，若有與業務擬合度高的指標體系，我們就可以通過口徑拆解、維度下鑽等方式，自頂向下快速定位異動的原因。

當低層指標出現異動時，通過指標體系，我們也可以自底向上評估異動的影響範圍，如此便可以解決很大比例的業務分析問題；另一方面，我們也可以結合指標體系設定我們的組織架構，提升協作效率。

3. 工具三：統計學助你制定精準策略

前文提到了三種常見的業務分析需求：瞭解業務水平、定位異動原因、評估影響範圍，根據這些分析結果通常我們就能制定精準的運營策略，而統計學工具就能基於指標體系來幫我們滿足這些需求。

當我們開始分析數據時，首先面臨的問題是，面對動輒千百萬且實時變化的數據，我們很難每次都全部拿到，就算拿到了，計算的時間成本也很高；這就需要樣本檢驗工具，即通過隨機抽樣得來的樣本數據來推測總體參數；這麼做雖然不是100%精確，但通常我們也有95%的把握確定待估參數在某個夠小的區間內。

那麼，面對一組組樣本數據，計算哪些參數能描述業務水平呢？

常用的有均值、中位數、方差、標準差、異常值等；另外，由這些參數構成的箱線圖可以向我們非常直觀地展示出這組數據的集中趨勢和離散程度。

在定位異動原因或評估影響範圍時，數據的直觀表現往往只能讓我們對影響所關注指標的相關因素有定性的認知，既不能嚴謹地確定就是這些指標的異動影響了所關注指標，也無法瞭解影響程度到底有多大；此時就需要用到相關性分析工具，它可以通過相關係數p與1或-1的接近程度表示出我們所關心的若干指標變化的相關程度。

當運營策略執行完畢，我們想了解效果時，就要用到方差分析工具，與樣本檢驗類似，能讓我們有很大的把握論證某指標在運營前後變化的顯著與否，從而對運營效果好壞做出評估。

通常亡羊補牢不如快人一步，我們希望不僅能在問題發生、策略執行後才能看到最終效果，也能在那之前進行相關預測，此時便需要時間序列和迴歸分析工具，他們分別可以針對間隔均勻的時間數據和你希望進行多維分析的指標數據對一定週期的未來數據進行預測。

這是因為能長期發展的產品，其針對的用户核心需求和為滿足該需求提供的價值基本是穩定的，故一定歷史範圍內的運營數據能在很大程度上反映一定未來範圍內的運營數據特徵。

三、總結

數據化運營的目的是運營增長，因此通常我們需要藉助3A3R工具幫我們聚焦運營目標，它通過獲客、營銷、轉化三個階段形成運營工作的閉環，從中我們可以看到持續經營用户（尤其是老用户）和其社交關係的價值。

在進一步落地運營目標時，指標體系能幫我們理清不同業務模塊的邏輯關係；而後，我們便可以通過統計學工具精確地衡量業務水平、明確相關關係、評估策略效果和預測業務趨勢，從而更好地完成運營工作。

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