作者：本文來自“友盟全域數據”，作者：友盟+產品專家，數據傳承官 陳新祥， 36氪經授權發佈。
互聯網流量紅利時代已不復存在，疫情加快了用户在線上的習慣，未來流量獲取的成本將越來越高，傳統的流量思維需要迭代升級，向留量思維轉變。而要實現從業務數據化到數據應用化，就要經歷從What到Why到How的三個層次。從數據報表，到數據分析洞察，再到數據的運營。
我們要真正從流量思維轉變成留量思維我覺得這種“留量思維”挺有意思。比如像格力董明珠做直播，4場直播做了76億。可能大家都覺得很簡單，只要靠抖音等平台的優勢就可以了，格力的第一場直播並不是那麼成功，格力有很強大的線下經銷商體系，第一場直播就是基於經銷商的層層體系，把經銷商的私域流量都吸引到直播間，背後有很強大的一套用户數據支持體系。
這時，我們就要思考：數據如何支撐我們做“留量”思維？如何做好評估？如何提升整個運營效率？如何真正觸達用户？
我把“留量思維”定義為：業務進來之後的另一套精益數據增長體系。不管你的公司是A輪還是B輪、C輪，如果基於數據做運營增長體系，至少要實現這三個點：業務數據化、數據資產化、資產應用化。
今天的業務負責人至少要做到這三層，第一層是業務的數據化，即如何描述你的業務，如何描述業務當前的重點，如何進行相應的數據採集。大家都在講用户，但如何把數據變成真正的用户畫像標籤，這些數據的能力如何賦能給業務同學，這是非常重要的，而不是永遠只停留在看報表階段。
業務數據化，需要將這件事重視程序提升至一把手項目，通過OKR使自上而下的目標結構化和透明化。
上圖是舉的一個例子，用OKR使自上而下的目標結構化和透明化。比如，老闆説今年目標是股東能夠賺錢，贏得主場上座率90%以上，就把目標拆給了球隊主教練和高級營銷副總裁。其中主教練的OKR，又分別拆分到了進攻教練、防守教練、特勤教練；而高級營銷副總裁的OKR，又分別拆分到了市場總監、公關人員、商品經理。
OKR首先是聚集業務，是對優先事項的聚焦和承諾，然後讓數據從上往下，從左往右，進行團隊工作的協同。接着才是進行責任追蹤，最後才是充分延展，挑戰不可能。
以友盟+服務的一家工具類的APP為例，最剛開始他們做了大而全的報表，但是並沒有發揮應有的作用，於是把所有KPI進行縮減，最終只留下了2個指標，日活躍佔比和日活躍參與度。整個團隊只做這兩個指標，背後是有原因的，當時公司還處於B輪階段，不着急變現，也不着急拉新，一直在打磨產品，借用老用户自主分享帶過來的流量，而且效率也非常好，只是一直想提升產品的日活躍佔比和日活躍參與度，因此最後只留下了這2個指標。
公司處於什麼階段非常重要，比如某些公司還處在新用户留存階段，但第一反應設定的指標卻是做變現。還有些公司處於A輪和B輪，這時候的指標是不是做變現？需要打一個問號。
所以弄清楚究竟應該測量什麼，之後才是做線上、線下數據的採集。做業務的同學不太理解這個邏輯，但這個事情還是有難度的。線上、線下、APP端、小程序端、傳統PC端、抖音、淘寶等，如何將用户數據進行關聯和打通進行全局的分析，其實都是非常底層的支撐工作。
在一家公司成為一個管理者，只有將數據結果和能力徹底融入業務同學的工作流，再進行充分的交互才能把一天的工作完全智能化。
早上接收到一封推廣的報表郵件，查看推廣報告。同時登錄後台，瞭解關鍵事件的數據變化。在優化方案的過程中，收到日活監控閾值報警，此時登錄後台，即席分析日活異常原因，運營根據數據分析結果產出相應的策略，並登錄運營後台，發起一次彈框運營活動以促進用户打開APP。下午，技術突然接收到崩潰短信報警，快速定位到錯誤的信息進行修復，同時在下班的途中，運營同學可以在APP和小程序隨時隨地查看數據變化。
再比如，臨時上個活動，有時多則需要幾周的時間，找研發，找排期，內部配合等。但很多功能通過第三方數據工具解決。比如：在App上臨時做個活動，之前都需要重新發布新版本才可以生效，也可以通過在線參數實現，這就是數據的賦能。
資產應用化。以支付寶為例，核心的KPI是提升新用户充值率，將KPI進行拆解，產品是有體驗路徑的。這個邏輯拆下來還有很多業務維度，不同渠道可以把這套邏輯完全數據化，新用户的充值可以進行拆解，比如運營位指標相關性超過了80%，90%，只要修改運營位，就能提升，最終KPI就能提升非常非常高，這是基於算法算出來的。
運營同學按照這個思路進行修改，最終效果提升就會非常好。把前面的指標進行數據邏輯的拆解，哪些業務環節影響了這個事情，把這個洞察交給運營同學，自然就會提升業務的能力。
從業務數據化到數據業務化，要經歷這麼三個層次，大部分企業都停留在做報表的階段，有些企業可能做到這個階段，數據分析和數據洞察，一家企業如果想從A輪、B輪到C輪，數據能力會有這樣一個進階過程。