尤其是2014-2015年这个重要节点,随着智能手机的第一波和第二波变化,移动互联网的发展得到了推动。
大量互联网创业公司涌现,市场竞争环境愈发激烈,这也让企业的增长成本变得非常高,这些互联网创业公司更加注重精细化运营以及对数据的重视,因此通过精细的数据分析运营,变得越来越重要。
数据运营是指利用数据指导决策和实现业务增长的过程。跟其他运营工作相比,数据运营将更加注重支持业务决策、互联网运营等类别。精准流量是未来的发展趋势之一,数据运营会根据维度的不同对用户进行层级划分,数据运营得出的结果也是精准运营决策的依据。
数据运营岗位对企业的业务发展具有重要意义。数据运营可以帮助企业发现运营中的问题,从而认识到当前操作模式的缺陷。数据操作的结果仍然是决策者决策时的信息基础,可以让企业的决策行为更有依据。
数据是反映业务状况最真实的方式。数据运营的目的是通过分析数据发现潜在的海量数据问题,分析当前的市场环境,预测未来市场的发展趋势,提高工作效率,促进业务增长。
数据收集是数据运营岗位的基础,但并非数据收集越多越好。数据的收集不是为了收集所有的数据,而是为了集中在运营目标上。数据的类型繁多,数据收集的主要是收集什么数据?围绕着企业的整体目标,数据通过长可分为四类:行为数据、流量数据、业务数据和外部数据。
①行为数据:通常以时间为记录顺序,记录用户在某一产品上的一系列操作行为。不同的平台/产品对用户行为有不同的定义标准,具体则需要结合公司的业务类型进行针对性的分析。
②流量数据:流量是用户行为的前提。用户的个别行为相对独立,不能有效地支持决策。因此,只有当流量达到一定程度时,才能为决策给出依据。与行为数据不同,流量数据可以追溯到用户的来源渠道。根据这些数据,可以做出更有效的渠道转换分析、广告决策等决策。
③业务数据:业务数据有点抽象。以电子商务产品为例,促销量、优惠券领取到使用等数据都是业务数据。业务数据与企业的生存密切相关,因此企业会更加关注它。
④外部数据:外部数据来自公司外部,通常有第三方平台统计的行业数据。运营者可以用内部数据与外部数据进行对比,分析公司目前的发展水平,其对决策也能起到很大支持作用。
在进行数据分析之前,首先要考虑影响产品的核心指标。就比如:流量,是大多数互联网公司中最重要的指标之一。当确定的核心指标过于宏观时,我们可以对核心指标进行分维分析,获得更精细的数据洞察。
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