@数据化运营怎么入门？这3个步至关重要

作者从数据化运营的基本概念出发，结合自身工作经验，分享了做好数据化运营的三个步骤：数据采集、设计策略和数据验收。

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今天我老板说，以后数据化运营能力不好的运营都要失业，把数据化运营都吹上天了。我想问一下，我老板是否对数据化运营过誉了，如果数据化运营真的好，我又该怎么提升这方便的能力呢？
——运营小弟弟
我在阿里做运营8年，什么频道运营、活动运营、社区运营、卖家运营、行业运营、新媒体运营全部都做过，坦白讲也就是这两年做用户增长方向的运营，才敢说重视数据，把数据用好，体验到数据化运营的美妙。
什么是数据化运营？
数据化运营是一种通用的工作方法，掌握的目的是为了让我们能管理好数据，从数据中发现增长机会，以数据为依据设计策略，有目标有方法的拿到数据结果
想把数据化运营做好也很简单，就三步，如果你在搬砖的时候能坚持5次以上，完整的应用这三步却还不能入门，你来打我！！

第1步：采集数据进行分析，发现问题与机会
第2步：设计策略并预估数据收益，找准投入优先级
第3步：对已上线的策略数据进行验收，及时总结沉淀

明确运营目标
在我们展开详细讲解之前，需要先确定一件事情：运营是一定要有明确目标的。
比如做店铺运营的，目标是订单量；做业务运营的，目标是业务参与用户量；做新用户增长的，目标是新增量级，也可能辅助考核增长质量；
如果你有明确的目标，可以向下继续看；如果你没有明确目标，不防先找老板聊聊看，对你的安排和期待。
第一步：采集数据进行分析，发现问题与机会
带着我们明确的目标，进入数据化运营的第1步，采集数据进行分析，发现问题与机会。数据的采集分析分为“日常数据监控分析”和“关键过程指标优化分析”
1. 日常数据监控分析
重要指标日常持续监控，主要目的是为了及时发现问题。
以APP新增这一目标为例，需要监控的指标包含：日总新增设备量、设备登陆率、双新率、新增会员关键行为转化率、次日留存率等等，除了总数据之外，还需要监控各个新增渠道的相关数据。
监控的目的是要让自己保持高度的数据敏感度，及时掌握数据动态，当发现数据异常时，能马上定位原因，做出相应策略调整。
例如：今天一上班，打开数据面板，发现昨天的新增量级较前一天下降5%+ ，怎么办？莫慌，抱紧我

先看新增来源，是哪个渠道降低了？
当定位到数据异常渠道后，打开该渠道详细数据具体分析，找到具体原因，是流量降低了还是转化降低了？
再次定位到原因后，再向下分析降低的原因

一层一层的向下分析，直到定位到最终原因，之后给出解法。
PS：最好是重要指标形成一个包含趋势变化、实时动态的报表，提升监控效率就是提升工作效率
2. 关键过程指标优化分析
目标只是一个结果，影响目标达成的是关键过程指标。我们知道，把大象关进冰箱分3步，那你知道达成目标分几步吗？答案是分成5步，而这5步里的前4步都围绕着关键过程指标
找准影响目标达成的关键过程指标 —> 找到影响过程指标的重要因素 —> 发现策略机会 —> 设计策略提升指标数据 —> 达成目标
找准关键指标
以“新增MAU次月留存率”这个目标为例，影响这个目标的指标非常多，比如说：新增会员的次日留存率、新增会员的来源渠道占比、新增会员的关键行为转化率等等，那么哪些是我们要关注的关键指标呢？需要详细的数据分析后产出结论，主要分析以下3点：