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中国统计网|如何解决？，数据分析工作的3大痛点「无体系」「无分析」「无结论」


中国统计网|如何解决？，数据分析工作的3大痛点「无体系」「无分析」「无结论」
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是做数据的同学们在实际工作中最大痛点 。 今天拿运营做例子 ， 系统讲解一下如何破局 。 运营的分支有八种 ， 今天拿内容运营举例 。 因为内容运营 ， 是最能体现：指标一大堆 ， 分析屁没有的（如下图） 。
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问题出在哪里
一提到内容运营 ， 很多同学本能想到公众号、微博、抖音 。 于是数据指标是张口就来：粉丝量、新增粉丝量、常读粉丝量、阅读数、打开率、转发率……越说越起劲 ， 喉咙里那句：“今天阅读低了 ， 要搞高”几乎要破口而出 。
而运营的同学只要一句话就能让数据哑火：“你来录一个搞高的视频 ， 你来写一篇搞高的文章试试！”如果再补一刀：“这些常规数据我早知道了 ， 有什么用！”就很有可能让数据无所适从了 。
问题出在哪里？
问题在于（划重点）：
指标本身只是数据度量 ， 不说明问题
问题本身不带解决方案 ， 要设计方案
方案本身不能自证效果 ， 要论据支持
运营要的是问题提示 ， 方案辅助 ， 效果验证 ， 不是一个或几个孤零零的数
所以从一堆数字到有用的结论 ， 需要分步骤的工作 ， 一步步地用数据看现状、推导方案、检验效果 。 而不是单纯指望算出一个超神奇数字通杀 。
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第一步：说明问题
数据本身不说明问题 ， 数据+标准才说明问题 。 标准从哪里来？当然从业务目标里来 ， 能达到目标就是做得好 。 所以第一步 ， 得先问仨问题 ， 整明白目标是啥：
互联网内容运营与传统企业有啥区别？
互联网内容运营有哪些任务？
当前我们企业要做的任务是？
其中 ， 前两个是业务常识 ， 需要自己做好功课 。 而第三个问题则是基于“企业现状+领导要求”推导出的结论 。
简单的话 ， 可以用一句话概括：相比传统企业 ， 互联网内容运营多了养鱼的过程 ， 因此分化出三大目标：传播、圈粉、转化（如下图） 。
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认清了任务后可以树立具体目标 。 互联网内容运营的工作模式 ， 决定它不会单一的追求一个目标 ， 也不会孤零零只看一个指标 。 在树目标的时候 ， 常常是有一个阅读整体目标 ， 再分配到每一次内容发布身上 ， 用一个主要目标+一个考核条件的方法提供（如下图） 。
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这一步非常重要 。 因为在实际工作中 ， 运营总喜欢走极端：
过分强调单个指标 ， 喜欢扯“0元涨粉100万”“一篇带货1个亿”之类牛皮 。 其他指标崩了也不管 。
各种指标一锅乱炖 。 他们会同时扯阅读量、转发数、转化率等等 ， 然后很投机的看本次哪个指标好就报哪个 。 美其名曰：虽然我没有达成XX ， 但是YY指标表现很好呀 。
这种偷鸡摸狗的做法 ， 是对数据化运营、科学管理、数据分析的巨大破坏 。 因为它搞乱了标准 ， 混淆了是非 。 连“对/错”判断都飘忽不定 ， 何来总结经验 ， 何来提升效果 。 所以想办成事 ， 就得坚决推1主+1副的评价模式 。 每次任务聚焦主目标是否达成 。 不好就是不好 ， 认错才能进步 。
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第二步：推演方案
有了第一步工作 ， 我们能判断运营质量了 。 但是只知道好/坏还不够 ， 并不能指导工作细节 。 想指导工作细节 ， 得先了解运营到底在干啥 ， 这就涉及工作流程梳理 。 很多同学觉得运营的工作很简单 ， 可细看之下 ， 大有乾坤（如下图） 。
理解工作流程 ， 是避免“要搞高”问题的关键 。 当你发现运营搓一篇文章需要考虑如此多要素的时候 ， 就再也不敢轻言“要搞高”了 。 要考虑的细节真的太多 ， 一着不慎满盘皆输 。


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