作者：接地氣的陳老師
來源：接地氣學堂
一提到數據運營，很多同學很疑惑。在公司里，經常領導們對數據運營抱了很高期望，一張嘴：「數據驅動運營」，「降本增效」之類的口號都出來了，可真到工作中，就變成了「寫sql的運營」。到底咋驅動了？咋提高效率了？看不到落地成果。
今天系統講解下，數據運營體系該如何運作。
一、什麼是數據運營
作為消費者，你是否經常遇到這種場景（如下圖）：
這就是沒有數據運營的典型尷尬：丫還真以為全世界都一樣為他們家店開心呢！數據運營就是要解決「一刀切」「降價就完了」的問題。數據運營的做法，是：基於數據分析，結合用戶需求，打造匹配用戶的運營方案。
一提到「結合用戶需求」，很多人會順口說出「千人千面」。如果是壟斷平台，確實可以這麼說，比如某寶的商品SKU多達2億個，基於2億個SKU打造1000個個性化方案確實有可能。不過大部分非壟斷企業，商品SKU一共500個左右，且不是個個爆款，有競爭力的也有十幾二十款，扯毛線的「千人千面」……
所以再準確一點的定義，是：通過數據分析，基於有限的商品（或者叫：解決方案），匹配對應的用戶需求。能做好現有品類的經營，已經是數據運營的一大功勞了。
那麼該怎麼做呢？
二、三大核心問題
既然是拿有限的解決方案，匹配用戶需求，那麼數據運營要分析的重點就是三個：
1、用戶的需求是什麼？
2、現有的商品/解決方案質量如何？
3、通過什麼方式匹配到用戶？
問題1：用戶需求
用戶需求是客觀存在的，最大難題是如何收集數據，了解到用戶需求。有些人會說：這還不簡單，直接讓用戶填問卷不就好了。問題是，你自己去買東西的時候會填問卷嗎，填個屁。用戶都是不想被過度打擾的，因此設計顧客旅程，分步驟引導用戶留下數據，很重要。
在顧客旅程的設計中，首次接觸，首次下單是兩個最重要的場景。首次接觸如果是顧客主動找上門來，成交率很高，可以抓住機會了解用戶需求；如果是被動推送給顧客，則要挑有吸引力的爆款商品/活動,提高吸引顧客的概率（如下圖）。
有了首次下單以後，就解決了數據原始積累問題。考慮到企業手頭能吸引用戶的商品數量是有限的，因此可以結合首單，做好後續推薦方案，輪流推薦給用戶，探索其需求（如下圖）。
總之，好的數據不是天上掉下來的，而是結合運營動作積累出來的。運營側目標清晰地步步引導，數據就越來越豐富，分析就越來越准。運營側不幹活，運營側一幹活就是：「全場8折，走過路過不要錯過」式的無腦all in，那數據就一塌糊塗，沒法繼續深入。
問題2：商品質量
商品/解決方案質量，需注意區分「硬/軟」區別。
硬實力：刨除營銷、服務、定價，商品本身性能、質量、成本
軟實力：營銷、服務、定價加持後，商品實際表現
硬實力根本不用數據分析師分析，而是商品管理在選品的時候，就得注意到的。待選擇的商品，性能、質量、成本和市場上同類商品有多大區別，商品管理自己都能看得到。至於單品成本，也是在採購商品時就能核算清楚的，因此商品本身就有定位（如下圖）。
有了硬實力評估以後，運營才好制定策略。基於硬實力評估，有一些基本運營策略（如下圖）。
有了基本的運營策略，數據就能評估實際表現。一個商品如果沒有達到預期，那麼即使有一些銷量，有一些利潤，也會被認為是失敗的商品，需要優化更新。如果是常規套路做不動，優先提醒商品做改良；如果是差異套路做不動，或者差異套路搞下來虧損嚴重，而提醒運營停止騷套路，老老實實做。
很多公司做不好，是因為：缺少對商品硬質量的清晰定位，一味看銷售表現，銷售不好的時候，又開始各種活動加持。這樣眉毛鬍子一把抓，自己模糊了自己的判斷。運營人員無法制定針對性方案，數據人員無法區分自然銷量與活動效果，最後水越攪越渾。
問題3：觸達渠道
對大部分非壟斷企業來說，真正的關鍵在：觸達用戶的信息渠道。一個很現實的問題是：消費者和非壟斷平台的互動太少了……消費者大部分時間貢獻給了少數幾個遊戲、短視頻、社交APP。對非壟斷企業而言，想和消費者互動，手段是非常有限的。
公域：通過壟斷平台推廣告，成本高，沒有用戶積累。
私域：吸引用戶加群、加企微、關注自家商城有難度，且存在感低，很容易流失。
所以，不認真考慮如何解決渠道問題，所有的畫像分析、消費分析、活動推廣都會失效。這是個淺顯的事實。然而在實際工作中，這一點經常被忽視。企業里經常出現：「一通分析猛如虎，一看觸達一點五」的問題，98.5%的用戶壓根不知道你的存在，分析用戶畫像、 RFM之類的有毛用。
因此，分析用戶活躍情況，就很重要（如下圖）：
在用戶活躍的基礎上，再對用戶在不同渠道，對內容響應率進行分析，找出觸達每一類用戶的手段。
三、小結
綜上過程可看出，數據運營是個「干中學」的工作，只有邊運營迭代，邊數據校正，才能越做越好。
那些出現問題的企業，常常是把運營和數據脫離：
要麼：運營幹啥數據不要管，等活動做完了，變着法讓數據說好，不好也得想法子說好！
要麼：運營兩手一攤：「我啥都不會！你要分析出來我該咋辦！」而數據分析又只會：「活躍低了，要搞高！」……
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