11个步骤流程化数据运营！
数据运营，经常被理解为只做一些数字的研究，做些原因分析，其实这只是数据运营工作的一小部分，数据最终是为产品服务的，数据运营，重点在运营，数据是工具。数据运营是做什么的？个人的理解是：制订产品目标，创建数据上报通道和规则流程，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果优化产品和运营，并对未来数据走势做出预测，为产品决策提供依据，在产品策划与运营中融入数据的应用。通俗点说，就是搞清楚以下5个问题：[*]1. 我们要做什么？——目标数据制订；
[*]2. 现状是什么？——行业分析，产品数据报表输出；
[*]3. 数据变化的原因？——数据预警，数据变化的原因分析；
[*]4. 未来会怎样？——数据预测；
[*]5. 我们应该做什么？——决策与数据的产品应用；
下图是目前我在数据运营工作中推行的工作流程，供大家参考：http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20190809/75d98b019b1e4a1d9442466d5a88b273.jpeg1 制订产品目标这是数据运营的起点，也是产品上线运营后进行评估的标准，以此形成闭环。制订目标绝不是拍脑袋出来的，可以根据行业发展，竞品分析，往年产品发展走势，产品转化规律等综合计算得出。产品目标的表现，往往是一个关键数字，例如在2013年12月，某产品日均登录用户数达到100万，制订目标常常用SMART原则来衡量，这里不赘述。2 定义产品数据指标产品数据目标是反产品健康发展的某一个具体的数字，数据指标则是衡量该产品健康发展的多种数据。例如：
[*]PV, UV, VV, YV
[*]ARPU（Average Revenue Per User）
[*]Attrition rate
[*]PCU
[*]DAU、MAU、DAU/MAU
[*]Entry Event
[*]Exit Event
[*]K Factor
[*]Lifetime Network Value
[*]Re-Engagement
[*]Retention
我们根据产品目标来选择数据指标，例如网页产品，经常用PV、UV、崩失率、人均PV、停留时长等数据进行产品度量。定义产品指标体系，需要产品、开发等各个团队达成共识，数据指标的定义是清晰的，并且有据可查，不会引起数据解读的理解差异。3 构建产品数据指标体系在数据指标提出的基础上，我们按照产品逻辑进行指标的归纳整理，使之条理化。例如一般的客户端产品，我们可以分为帐号体系、关系链、用户状态、用户沟通等四个方面进行数据指标的分类整理。4 提出产品数据需求产品指标体系的建立不是一蹴而就的，产品经理根据产品发展的不同阶段，有所侧重的进行数据需求的提出，一般的公司都会有产品需求文档的模板，方便产品和数据上报开发、数据平台等部门同事沟通，进行数据建设。创业型中小企业，产品数据的需求提出到上报或许就是1-2人的事情，但同样建议做好数据文档的建设，例如数据指标的定义，数据计算逻辑等。5 上报数据这个步骤的关键是数据通道的建设，原来在腾讯工作时候，没有体会到这个环节的艰辛，因为数据平台部门已经做了完备的数据通道搭建，开发按照一定规则上报就可以了。现在创业型公司，则是从上报通道开始进行建设，也让我得到更多锻炼提升的机会。其中很关键的一个环节，就是数据上报测试，曾经因为该环节的测试资源没到位，造成不必要的麻烦。6-8 采集数据，数据存储，数据运算每一步都是一门学问，例如采集数据涉及接口创建，要考虑数据字段的拓展性，数据采集过程中的ETL数据清洗流程，客户端数据上报的正确性校验等；数据存储与运算，在大数据时代，更是很有挑战性的技术活，这里也不细说。9 获取数据就是产品经理，数据分析人员从数据系统获得数据的过程，常见的方式是数据报表和数据提取。报表的格式，一般会在数据需求阶段明确，尤其是有积累的公司，通常会有报表模板，照着填入指标就好了。强大一些的数据平台，则可以根据分析需要，自助的选择字段（表头）进行自助报表的配置和计算生成。数据提取，在做产品运营中，是很常见的需求，例如提取某一批销量较好的商品及其相关字段，提取某一批指定条件的用户等。同样，功能比较完备的数据平台，会有数据自助提取系统，不能满足自助需求，则需要数据开发写脚本进行数据提取。10 观测和分析数据这里主要是数据变化的监控和统计分析，通常我们会对数据进行自动化的日报表输出，并标识异动数据，数据的可视化输出很重要。常用的软件是EXCEL和SPSS，可以说是进行数据分析的基本技能，以后再分享个人在实际工作中对这两款软件的使用方法和技巧。需要注意的是，在进行数据分析之前，先进行数据准确性的校验，判断这些数据是否是你想要的，例如从数据定义到上报逻辑，是否严格按照需求文档进行，数据的上报通道是否会有数据丢包的可能，建议进行原始数据的提取抽样分析判断数据准确性。数据解读在这个环节至关重要，同一份数据，由于产品熟悉度和分析经验的差异，解读结果也大不一样，因此产品分析人员，必须对产品和用户相当了解。11 产品评估与运营优化这是数据运营闭环的终点，同时也是新的起点，数据报表绝不是摆设，也不是应付领导的提问，而是切实的为产品优化和运营的开展服务，正如产品人员的绩效，不仅仅是看产品项目是否按时完成，按时发布，更是要持续进行产品数据的观测分析，评估产品健康度，同时将积累的数据应用到产品设计和运营环节，例如亚马逊的个性化推荐产品，例如腾讯的圈子产品，例如淘宝的时光机产品等等。来源：中国统计网&爱数据学院
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