作者 | 郭淑明 ，GrowingIO 业务增长负责人

　　来源 | GrowingIO 数据分析公开课第 21 期

随着精细化理念的不断深入人心，“数据运营” 这一概念得到了大家越来越多的重视。但是什么是正确的数据指标，如何正确地采集数据，如何用数据驱动业务增长？这些常见的数据迷思，困扰着大多数的产品、运营、市场甚至管理层。 今天这篇文章，就跟大家分享一下如何搭建一套正确、高效的数据运营体系。 一、什么是数据运营

　　“数据运营” 有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。近年来，越来越多的互联网企业开设了“数据运营”这一工作岗位，主要分布在一线运营部门。与数据分析师这一岗位不同的是，数据运营更加侧重支持一线业务决策。

　　广义指“用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方式，即数据化运营。属于运营的一种必备技能或者思维方式，泛指通过数据分析的方法发现问题、解决问题、提升工作效率、用数据指导运营决策、驱动业务增长。

　　综上所述，数据分析是数据运营的一项必备技能。

（一）为什么数据分析是运营的一项必备技能

数据分析的百度指数趋势

　　从外部环境上，我们可以看到从 2011 年到现在，数据分析的百度指数持续上涨。2014 - 2015 是重要节点，原因是从 09 年移动互联网开始以来，随着智能手机第一波换机潮和第二波换机潮，带动移动互联网发展。大量的企业入场，让增长的成本变得非常高，于是通过数据分析的精细化运营，变得越来越重要。

运营JD的数据分析要求

　　从招聘上也能看出来，我们看了目前市面上许多公司对于运营的 JD（职位描述），无论是内容运营、产品运营、活动运营还是用户运营，都要求数据分析能力。

（二）数据运营的职责

　　我们找了 100 篇数据运营招聘 JD（职位描述）文本的基础上，使用 R 对其进行分词，并且绘制了词云。

数据运营的职责

　　通过这个词云不难看出，“数据分析”是数据运营的核心工作，右边的表格展示了排名靠前的关键词及其出现的频次

　　「数据分析」这个词在100个 JD 中出现了106次，遥遥领先。接下来是分别是「分析报告」、「提供数据」、「数据报表」等词，这也说明提供数据报表、分析报告是数据运营的重要工作。搭建「数据指标」、及时「发现问题」、提供「解决方案」也是 JD 中的高频词汇，这样看数据运营岗位的具体职责就一目了然了。

　　总结起来，我们将其归纳为数据规划、数据采集、数据分析三大层次：

　　1.数据规划：收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系；

　　2.数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表；

　　3.数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据；提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。

　　下面我们就从这 3 个环节去展开，详细地为大家讲解如何搭建一套正确、高效的数据运营体系。

二、数据规划

　　数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚「要什么」。只有先搞清楚自己的目的是什么、需要什么样的数据，接下来的数据采集和数据分析才更加有针对性。

　　数据规划有两个重要概念：指标和维度。

（一）指标

　　指标（index），也有称度量（measure）。指标用来衡量具体的运营效果，比如 UV、DAU、销售金额、转化率等等。指标的选择来源于具体的业务需求，从需求中归纳事件，从事件对应指标。

指标体系

　　指标分为数量型指标和质量型指标，Web 的 pv、uv、访问量，App 的 DAU、NDAU 等等，都是数量型指标；平均访问时长、访问深度、跳出率等等这些是质量型指标。

1.如何选择核心指标

　　在这里我们引入一个概念——OMTM，

　　OMTM（One Metric That Matters） 唯一重要的指标，也称为北极星指标。

　　选择 OMTM 的四大标准：

和商业目标紧密结合；

反映客户的价值需求；

指标简单易懂；

能够计算汇总 。

选择错误指标的案例-Viddy

　　这里我们可以引用一个案例，著名的视频社交分享应用 Viddy，授权可以通过登录 Facebook 来创建帐号和分享，就跟国内常见的各种 App 中微信、QQ 等第三方帐号一样。

　　前期他们以「创建账号的数量」来作为核心指标，我们可以看到在做了授权 Facebook 登录后，2012 年上半年访问量飙升，但是到了 2012 年下半年访问量暴跌。这就是问题所在，Viddy 的员工认为账号创建数量是一个正确的指标，所以他们拼尽全力去提升这个指标。实际上，他们并没有发现业务的重点。

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