怎样构建推广数据的运营分析体系？此文为您详尽指导

众多同学对于数据运营和数据分析的区别感到迷惑不已。每当提及“构建数据运营体系”或者“创建数据运营机制”，就会陷入迷茫状态：

1、这与我制定一套数据指标存在何种差异？

2、为何我完成了数据指标，可运营部门却对我置之不理？

3、似乎每一种运营都已经拥有自身的指标体系，那还如何进行数据运营？

今日，我们来予以系统地解答。

首先提出一个最为关键的问题：数据运营，其重点是在数据方面，还是运营方面？

A、数据 B、

一

屏

幕

思

考

时

间

01、

运营与数据的关联

需要注意的是，运营是一项规模较大的工作，其中包含众多分支。单单审视每一类运营，都具备一套专属的指标体系。这也正是开篇所提到的：“运营已然拥有自身指标，我制定指标他们却不关注”这一问题的根本所在。（如下图）

为何会出现这种情况？从本质上来说，运营属于辅助性工作。理论上讲，如果产品实力强劲，商品无可匹敌，那么运营就无需操心。——用户会自发抢购至断货，玩得流连忘返，还需要运营做什么。

然而，大多数产品和商品并非如此出色，所以需要运营提供协助，通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运作等手段，保持用户的新鲜感，推动用户持续活跃并付费。正如俗话所说：“产品不足，运营来凑”，便是这个意思。

因此，运营会极度关注数据，尤其是数据中的“自然增长率”——他们所有的工作，都是在“自然增长率”的基础上进行叠加。

l 用户运营——用户自然转化率为 5%，通过激励提升至 10%。

l 活动运营——自然销量 1000 万，活动促使提升至 2000 万。

l 商品运营——尾货库存预计 18 周，通过运作 9 周清空。

l 内容运营——自然阅读量 1 万，妙笔生花写出百万级爆款。

诸如此类

运营在展现自身功绩时必然会涉及数据。所以各个部门通常已经构建了自身的数据指标。

02、

数据运营的解题关键

倘若数据运营将重点置于数据之上，那么最终只会沦为取数的工具。运营自身已经拥有数据指标，你就只能等着被他们催促着获取数据，而且还是紧急加急再加急。这根本无需单独设立一个岗位，只需花费月薪 6000 聘请一个会跑 SQL 的人员，让数据部门准备一张大宽表即可。

实际上，很多公司的确是如此操作的，这也是为何众多同学会在开头产生疑惑。我们今天暂且不讨论这些低端的公司，而是分享一下数据运营的真正目标，以及大型企业是如何运用它的。

运营各自查看数据，看似合理，实则暗藏问题：运营工作本身需要相互协作，然而各个部门的小团体利益天然存在冲突。

l 用户运营期望发放优惠券吸引人群，商品运营的利润直接被削减。

l 活动运营期望短期效益越大越好，用户运营的节奏直接被打乱。

l 商品运营期望不干扰爆款，多出尾货，可活动、用户运营都需要优质商品的支持。

l 内容运营撰写《震惊！马云！华为！沸腾！》，篇篇阅读量百万，可最终没有转化。

在一项需要相互配合的工作中，各自依据数据进行考核，必然会导致部门之间相互拆台。因此，数据运营更优的运用方式，并非充当取数工具，而是构建一套基于整体目标的数据考核机制，让所有部门跳出自身小圈子，为整体利益服务。这才是设立这个岗位的初衷以及其真正的价值所在。

所以开头的题目应选 B，数据运营本质是运营，是要构建一套从整体目标出发，引导各个子运营小组开展工作的考核机制。它本质上是一种工作机制，因此需要部门之间达成目标共识，协同合作，取代各自为政的状态，如此才能发挥作用。

03、

数据运营体系的搭建方式

第一步：达成整体目标共识，制定整体策略。

各个运营小组，就年度大部门的整体目标（例如 DAU、转化率、销售金额等）达成共识，并选择实现大目标的策略，将大目标分解至每个月。需要注意的是：分解的方法不一定是按月平均分配，或者依据过往趋势进行分摊。分解方法可能与策略选择有关（如下图）

第二步：设定阶段性重点，为各小组分配任务。

第三步：分解阶段性指标，各部门执行、监测、反馈。

这一步属于常规的运营数据指标监控流程，不再详细阐述。有了前两步，每个阶段的运营工作就有了明确的主要任务，就无需纠结于“为何短期内活跃率降低了”“到底自然增长应设定为多少合适”“又有几位客户投诉非常激烈”——只要整体目标达成即可。细节问题，可以在各小组自行复盘时，再寻找改进之处。

第四步：监控执行进度，由小至大检讨效果。

此时要牢记检讨的三大原则：

l 在执行到位之前，不质疑策略

l 在投入可调整时，不修订策略

l 在策略失效之前，不质疑方向

当所有部门在部门例会上就目标达成共识，跟踪进度，反馈问题，协同工作时，这套机制就算正常运转起来了。这样能够确保整体目标的最大程度实现，也能提醒各小组关键任务是什么——避免被自身小范围内发生的琐事所困扰。

看完之后，很多同学表示：这一套方法论与增长黑客看起来极为相似呀。确实如此，所谓增长黑客，实际上也是一种统一协调各部门，为“增长”服务的方法。所以方法思路是非常相近的。只可惜和数据运营一样，也被很多公司错误地运用了。