数据分析真的能带动运营的快速增长吗？

随着数据时代的到来，以往的粗放式管理已经不适应趋势。我们需要进行精细化管理，尤其是C端驱动的运营模式。每一个操作细节都离不开数据的支撑。行业也不例外，各大银行和互联网金融巨头也在抢占用户数据市场；

那么如何利用数据推动运营增长呢？

首先，建立一个数据指标体系

首先要建立一个比较完整的数据指标体系。其实建立一个数据指标体系就是整理我们的分析思路。很多人在做数据分析的时候往往不知道从哪里入手，分析的内容和指标也会比较零散。因此，人们也会质疑分析结果是否正确；因此，建立一个完善的数据操作指标体系是非常必要的，它可以帮助我们理清思路，保证数据分析结构的系统化，保证数据分析维度的完整性，指导后续数据分析的发展；

二、如何设计数据指标体系

指标是问题和数据之间的纽带。只有选择合适的指标，才能充分反映问题。一个好的指标应该是可以量化的，容易观察的；那么如何建立一个数据指标体系呢？我们可以通过5W2H分析、4P分析理论、用户生命周期、逻辑树分析等营销管理模型来设计数据指标体系。

当然，相应的分析模型必须结合实际的业务模型和分析目的，没有业务逻辑的数据分析是不会产生任何价值的；比如互金行业的数据指标体系可以根据用户生命周期来构建；

数据指标体系设计完成后，我们可以根据用户在不同阶段和场景下的埋藏事件来设计数据采集方案，这其实就是通过业务驱动的指标设计来驱动数据采集的过程；

第三，数据驱动的运营增长

获取用户数据后，我们如何应用数据，使数据产生价值？我们主要通过以下三个方面来描述；

1.利用数据优化运营策略

在收集用户行为数据后，我们可以知道用户浏览和注册下载绑卡投资的转化率、每个产品页面的浏览时间、浏览次数、首次投资者人数、投资额等。但数据要结合业务场景进行汇总对比分析，才会有意义，否则只会是数字；

比如我们最常见的漏斗分析方法，当我们发现用户的投资转化率是30%的时候，这样的话，转化率看起来是挺高的，但是如果和其他同类产品比较，就和同细分不同了。相比之下，我们发现其他同类产品或其他细分用户群的转化率为40%，我们知道这个环节还有很大的优化空间；

2.使用数据验证运营策略

在互联网产品的运营中，我们经常会遇到多种产品设计和运营方案的选择，甚至界面按钮的颜色差异也会引起争议。虽然这相对于整个运营方案来说只是一个细节问题，但是对于C端用户来说，细节往往决定一切。在这个信息泛滥的时代，往往要争取自己能否第一时间进入用户的内心；这个时候可以考A/B。在所有条件都相同的前提下，只有一个变量不同。用数据告诉我们方案可行，让数据验证运营策略是否正确，降低试错成本；当然，在进行A/B测试时，最好不要有太低的数据量和数据密度，要有足够的测试时间，否则很难得到统计结果；

比如蚂蚁财富app在引导新用户成为第一批投资用户时，采用进度条的显示形式。主要目的是营造紧迫感。虽然使用了用户的心理因素，但是展示的形式很多；

上面两个进度条的设计，第一个是利用用户的焦虑和恐慌，让用户觉得自己不会抢购；二是利用用户的大众心理，买那么多人，然后看你能不能跟着做；这两种设计各有各的考虑，很难说哪个会更好。这时候可以用A/B测试，让数据来验证。

3.使用数据来指导运营策略

数据和数据是有关联的。如果你不知道，那只是你没有发现它们之间的相关性。最经典的数据分析案例是沃尔玛啤酒和纸尿裤。相信大家都听过这个案例。当一个业务目标与多种行为、画像等信息相关时，我们可以利用数据挖掘对数据进行建模，预测用户的下一步行为，从而提出有针对性的运营解决方案；

比如，对于新用户流失严重的问题，可以采用聚类算法，建立用户流失预测模型，通过数据刻画流失用户的肖像信息，什么属性特征，行为特征，流失周期有多长，这样可以更准确的掌握有潜在流失倾向的用户；

像互助黄金行业，关于用户流失预测模型，可以从用户的投资行为、投资资金、流失周期来构建；

从上面可以看出，前期流失用户的行为倾向是：近期没有投资行为，有正在投资但想提现的用户。对于这些用户，我们必须采取一些保留激活策略；

最后，数据分析可以为我们提供有效的信息，指导营销决策，但我们不应该迷信数据，而应该另辟蹊径，让数据发挥其真正的价值。

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