互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致企业获客成本已经非常昂贵。

过去获取一个新客的成本可能几毛钱几块钱，现在要几百元，流量洼地几乎不存在了。于是，大家纷纷把目光投向了大数据，希望利用数据驱动业务，带来新的增长点，数字化转型、数据化运营成了近几年的热潮。

那么，到底什么是数据化运营，该如何进行数据化运营呢?

一、数据化运营与运营什么关系？

数据化运营：通过数据化的工具、技术和方法，对运营过程中的各个环节进行科学的分析，为数据使用者提供专业、准确的行业数据解决方案，从而达到优化运营效果和效率、降低运营成本、提高效益的目的。

产品和运营是相辅相成无法分割的，举个通俗的例子，产品诞生就像小孩出生，而运营则是让孩子茁壮成长，成为有用之才为为家、为国做贡献的长期过程。而数据化运营，则是将数据的能力贯穿运营的整个过程。

以AARRR的用户增长框架为例，数据化运营覆盖：

• 经营管理：从拍脑袋定性决策，到一切用数据说话的定量决策。
• 渠道运营：如何找到流量规模大、留存质量高、又便宜的获客渠道，渠道投放策略怎样实现ROI最大化。
• 活动运营：参与活动的用户具有什么特征，每个活动的转化效果以及ROI怎样，是持续扩大流量还是优化调整策略。
• 产品运营：用户是否可以流畅地完成操作流程，各个业务流程的转化漏斗如何，哪个环节流失最多，是否可以通过产品优化提升整体转化率。
• 内容运营：有些业务是商品运营，即哪些内容更受用户喜欢，如何实现人货的最优匹配。
• 用户运营：用户分层，不同用户群体的差异化运营策略。

二、数据赋能运营的2个方向

数据在数据化运营过程中的价值概况主要就是两个方向，一是通过数据进行决策，还有就是把数据应用到运营或产品流程，提升产品智能化能力。

1. 数据决策

业务数据化，把业务过程的数据进行采集处理，用数据呈现业务经营情况是什么、怎么样、为什么、如何做的问题。

2. 智能应用

又可以分为两个维度，一是智能营销运营，二是产品的智能。

智能化运营，典型的案例是基于用户画像实现精准营销。即通过用户画像分析挖掘，对用户进行差异化、精细化运营。产品智能常见的是个性化推荐、AI应用，例如利用机器学习算法，实现内容的自动化审核。

三、数据化运营的基本流程

1. 确定目标

数据化运营第一步，要搞清楚业务的核心目标是什么，用户运营、产品运营不同的运营场景目标不同，可以围绕业务的KPI展开。

2. 指标体系

业务目标确定后，基于目标进行数据指标的拆分，构建业务监控或结果评价的指标体系。

3. 数据获取

需要的数据从哪里来，对于流量、行为类的数据必须要先进行埋点，在数据团队经常遇到业务产品找数据PM要数据，到头来却发现都没有埋点。

4. 数据分析

利用数据分析方法、数据可视化等方法对采集到的数据进行处理，形成分析报告。

5. 策略建议

基于分析结果，发现业务问题或寻找潜在增长点，支撑业务决策、驱动产品流程改进优化。

6. 评估优化

分析结论或策略建议在产品或运营端实施后，通过AB测试对比、效果分析，持续优化迭代。

四、数据化运营需要掌握的知识体系

1. 数据埋点

数据埋点是互联网产品数据分析的根基，想要做好数据化运营，需要清楚埋点的流程、埋点方案选择、数据验证方法。可以查看：《用户行为数据采集：常见埋点方案优劣势对比及选型建议》。

2. 指标体系建设

好的指标体系可以直观地反应当前业务经营状况的好坏，并且可以给出可以指导行动的决策建议。数据化运营需要掌握指标体系的构建及管理方法。例如，通过OSM与UJM模型，构建数据化运营指标体系。

3. 数据分析方法

除了专业的数据分析岗位外，现在几乎各个岗位都要求具备一定的数据分析技能，产品经理掌握分析方法可以更好的做产品决策，运营具备分析能力，可以更高效的运营。目前市面上数据分析的课程非常多。

4. 用户行为分析

过去数据分析以宏观的数据指标为主，例如流量、订单、营收等。随着用户增长理论的发展，对个体行为的洞察分析成了新的方向。通过对用户点击事件、漏斗转化、行为路径、留存分析以及魔法数字分析，找出产品流程上的问题和改进点，从而提升用户转化，促进用户增长。

5. 数据可视化

运营数据分析报告、数据分析平台都需要以更直观的方式将分析结果或决策建议输出，指导业务决策。因此，需要了解数据可视化图表的应用原则、可视化产品设计理念，以及常用的可视化工具，如Echart、百度图说，可以查看《数据可视化怎样才有灵魂》。

6. 用户画像标签体系与精细化运营

精细化运营离不开用户的分层运营，对用户进行更细粒度的分群，需要掌握用户画像理论、用户画像标签体系建设方法，将业务运营场景抽象成用户标签，利用CDP/DMP平台实现更高效的运营流程。可以查看《CDP、DMP、CRM都是什么，你分得清楚吗？》、《数据中台：从0-1，数据服务平台（DMP）实践》。

7. 算法挖掘应用

基于运营经验的规则运营需要和算法能力相结合，才能发挥更大的价值，例如人与商品的精准推荐实现千人千面的个性化产品体验，或者将业务规则抽象成算法特征，利用AI能力预测用户行为意向。可以查看：《数据化运营：算法模型可以取代业务经验吗？》。

五、总结

这篇文章主要是想让你对数据化运营有个宏观的认知。了解数据化运营的流程，以及工作过程涉及的知识及技能，可以更有针对性地准备。数据化运营是不断实践和积累的过程，后续也会针对各个方向的知识进行单独篇幅的介绍。