聽說做數(shù)據(jù)運(yùn)營能年薪上百萬？

我的前半生在7月26日大結(jié)局，但是羅子君的成長和變化一直深受觀眾質(zhì)疑，一個(gè)工作一年之后做了十年的家庭主婦，是怎樣搖身一變成為炙手可熱的職場白領(lǐng)的？

有細(xì)心的網(wǎng)友計(jì)算了一下，以羅子君的消費(fèi)水平，買名貴包、定制的鞋子等等，這一個(gè)月怎么也得花個(gè)小10萬多，這么算下來年薪怎么也要上百萬才可以啊！

然而在劇中，羅子君的職業(yè)是數(shù)據(jù)分析師，一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，真的能年薪上百萬嗎？不如讓我們來看看數(shù)據(jù)運(yùn)營吧，數(shù)據(jù)運(yùn)營是當(dāng)下非常火熱的職位，其工作內(nèi)容比數(shù)據(jù)分析員要做的多很多，他們的工資水平是什么樣呢？

從智聯(lián)招聘上來看，3年以上的相關(guān)工作經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)運(yùn)營，工資在15k-25k不等，雖然沒有電視劇里演的工資那么高，但是在普通的互聯(lián)網(wǎng)公司中，數(shù)據(jù)運(yùn)營的前途還是很好的，如果再發(fā)展幾年，3年年薪30萬，10年年薪就是100萬，由此可看，數(shù)據(jù)運(yùn)營是一個(gè)非常有前途的崗位。

數(shù)據(jù)運(yùn)營已成為必需的職位

從 2011 年到現(xiàn)在，數(shù)據(jù)分析的百度指數(shù)持續(xù)上漲。2014-2015 是重要節(jié)點(diǎn)，原因是從 09 年移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)開始以來，隨著智能手機(jī)第一波換機(jī)潮和第二波換機(jī)潮，帶動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。大量的企業(yè)入場，讓增長的成本變得非常高，于是通過數(shù)據(jù)分析的精細(xì)化運(yùn)營，變得越來越重要。

很多人在做數(shù)據(jù)運(yùn)營初期，對(duì)體系沒有深入的了解，而做數(shù)據(jù)運(yùn)營，最重要的是有流程化、數(shù)據(jù)采集和分析的思維。

數(shù)據(jù)運(yùn)營的職責(zé)是什么？

答：3點(diǎn)

數(shù)據(jù)規(guī)劃：收集整理業(yè)務(wù)部門數(shù)據(jù)需求，搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系；

數(shù)據(jù)采集：采集業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，向業(yè)務(wù)部門提供數(shù)據(jù)報(bào)表；

數(shù)據(jù)分析：通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)模型等方式，深入分析業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；提供數(shù)據(jù)分析報(bào)告，定位問題，提出解決方案。

淘拍拍的運(yùn)營總監(jiān)李冬青說：“我和智聯(lián)招聘和Boss招聘溝通的時(shí)候，大家發(fā)現(xiàn)近期運(yùn)營崗相關(guān)的，都有一個(gè)必寫的崗位職責(zé)就是會(huì)數(shù)據(jù)分析。”那么包含數(shù)據(jù)分析的運(yùn)營工作，該怎么做呢？李冬青分享了他的數(shù)據(jù)運(yùn)營工作的一些經(jīng)驗(yàn)。

我個(gè)人認(rèn)為目前市場上的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品服務(wù)形態(tài)可以大致分為四類，工具服務(wù)類、電商服務(wù)類、O2O服務(wù)類以及內(nèi)容服務(wù)類。我們今天經(jīng)常看的信息平臺(tái)今日頭條、知乎等就是在做內(nèi)容服務(wù)類的平臺(tái)。例如，“兌吧”的產(chǎn)品形態(tài)應(yīng)該是介于工具和內(nèi)容相結(jié)合的，更偏的是什么？就要看它本身的自己商業(yè)價(jià)值定位了。

做運(yùn)營一定要關(guān)注一個(gè)真正的與商業(yè)模式相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)

運(yùn)營分三個(gè)層次：運(yùn)作，運(yùn)營，運(yùn)行。

運(yùn)作是通盤大格局考量，需要視野和高度；

運(yùn)營是方法論，需要針對(duì)不同層面，不同時(shí)期情況制定相應(yīng)策略；

運(yùn)行是執(zhí)行力，在固有工作分工模塊上進(jìn)行長期的操作，也就是所謂的雜七雜八。

運(yùn)作就是規(guī)劃，需要高度需要視野，而運(yùn)營是需要對(duì)不同層面不同時(shí)期，找到或者合理的方法解決問題。運(yùn)行就是在合理分工模塊下我們不斷重復(fù)我們的工作。

數(shù)據(jù)規(guī)劃是整個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)營體系的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)規(guī)劃，首先要明確目的，確立需求，然后找到合適的方法去采集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)規(guī)劃有兩個(gè)重要概念：指標(biāo)和維度。

舉個(gè)實(shí)際的案例，我前兩天碰到一個(gè)同學(xué)，他問我一個(gè)問題，他們的產(chǎn)品即將上線，要迭代下一步的產(chǎn)品，他要去收集數(shù)據(jù)或者埋點(diǎn)，幫助他下一步的運(yùn)營做工作，他們產(chǎn)品沒有上線沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)怎么辦？

我告訴他，不一定產(chǎn)品上線才有數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自我們的身邊。你在前期做運(yùn)營準(zhǔn)備工作的時(shí)候，對(duì)你產(chǎn)品的定位和市場的調(diào)研，你的同行競品或者類似競品的數(shù)據(jù)，有沒有做相應(yīng)的采集？然后再看你要做的工作。

這個(gè)問題的答案很簡單，因?yàn)檫@是一個(gè)指標(biāo)的定義，指標(biāo)用來衡量具體的運(yùn)營效果，比如 UV、DAU、銷售金額、轉(zhuǎn)化率等等。指標(biāo)的選擇來源于具體的業(yè)務(wù)需求，從需求中歸納事件，從事件對(duì)應(yīng)指標(biāo)。

（1）如何選擇核心指標(biāo)？首先，它要與和產(chǎn)品或者商業(yè)價(jià)值緊緊掛鉤；第二，它可以反映客戶的價(jià)值需求；第三，指標(biāo)要簡單易懂，方便與產(chǎn)品或者技術(shù)協(xié)作；第四，能夠計(jì)算匯總，有延續(xù)性或者階段性。

（2）如何規(guī)劃核心指標(biāo)？指標(biāo)的選擇來源于具體的業(yè)務(wù)需求，從需求中歸納事件，從事件對(duì)應(yīng)指標(biāo)。

（3）分析指標(biāo)的過程：

1、明確需求：對(duì)頁面進(jìn)行數(shù)據(jù)分析；

2、歸納事件：事件的最終結(jié)果，包括點(diǎn)擊推廣鏈接、訪問下載頁、開始填寫信息、填寫信息完成下載；

3、對(duì)應(yīng)指標(biāo)：下載量 = 訪問流量 CTA 點(diǎn)擊率注冊(cè)轉(zhuǎn)化率。

整個(gè)指標(biāo)體系包括訪問流量、CTA 點(diǎn)擊率、注冊(cè)轉(zhuǎn)化率三個(gè)可操作的指標(biāo)，基于可操作的指標(biāo)，才可以更好地優(yōu)化核心指標(biāo)。

什么是維度？

維度是用來對(duì)指標(biāo)進(jìn)行細(xì)分的屬性，比如廣告來源、瀏覽器類型、訪問地區(qū)等等。

數(shù)量型指標(biāo)：Web 的 pv、uv、訪問量，App 的 DAU、NDAU 等

質(zhì)量型指標(biāo)：平均訪問時(shí)長、訪問深度、跳出率等

什么是多維度分析？

我們?cè)诿刻煊^察數(shù)據(jù)的時(shí)候，某天下午 17 點(diǎn)流量暴增，是為什么？

然后，我們從落地頁面維度拆解，就可以發(fā)現(xiàn)流量主要落地頁是 E 和 G 兩個(gè)頁面，最后我們就可以得出結(jié)論：下午 5 點(diǎn)從微信突然涌進(jìn)大量流量到 E 和 G 頁面，與內(nèi)容的同學(xué)同步了一下，是他們?cè)谖⑿派贤屏艘粋�(gè)落地到 E 和 G 頁面的活動(dòng)。

新媒體人最頭疼的問題就是閱讀量和活躍度上不去，一如既往的寫稿子發(fā)稿子，然后領(lǐng)導(dǎo)審，然后不斷的發(fā)，你的流量永遠(yuǎn)增長不了。其實(shí)新媒體在社會(huì)矩陣上，要不斷的嘗試，然后統(tǒng)計(jì)哪個(gè)時(shí)間段閱讀量最高，哪個(gè)文章的類型有評(píng)論？什么樣的優(yōu)惠活動(dòng)或者下載頁面會(huì)造成用戶的轉(zhuǎn)發(fā)？連續(xù)至少五次的嘗試，把數(shù)據(jù)匯總在一起，然后再調(diào)后臺(tái)的標(biāo)簽，進(jìn)行對(duì)比，你就知道為什么你發(fā)的內(nèi)容沒有閱讀和轉(zhuǎn)發(fā)了。

選擇維度的原則是：記錄那些對(duì)指標(biāo)可能產(chǎn)生影響的維度，以及盡量記錄全面的、多維度的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)運(yùn)營需要和業(yè)務(wù)部門（市場、銷售、運(yùn)營、產(chǎn)品等）不斷溝通，只有做好數(shù)據(jù)規(guī)劃，接下來的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)分析才能更加高效。

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集是一件非常花時(shí)間、精力、人力的事情，對(duì)于很多企業(yè)來說是一個(gè)巨大的門檻。過去數(shù)據(jù)分析整個(gè)流程經(jīng)常是 80% 的時(shí)間在數(shù)據(jù)采集上，只有不到 20% 的時(shí)間是用于數(shù)據(jù)分析的。

現(xiàn)如今我們的用戶經(jīng)過了大量教育，行為和意識(shí)已經(jīng)固有化，我們害怕他不來，害怕他離開，所以我們?cè)谶m應(yīng)他，在大行業(yè)環(huán)境下，我們的生存越來越難。

1、采集什么數(shù)據(jù)

最早我們只說網(wǎng)站的PV是多少，而現(xiàn)在，我們會(huì)看一個(gè)用戶在我網(wǎng)站，從來到走它一共瀏覽了幾個(gè)頁面，多長時(shí)間？從哪個(gè)環(huán)節(jié)離開的？這個(gè)環(huán)節(jié)中操作了什么？這都是有機(jī)可尋，可以給我們后期做活動(dòng)和營銷提供很好的數(shù)據(jù)切入點(diǎn)的。最早做營銷的時(shí)候，靠口碑和轉(zhuǎn)發(fā)可以獲得大量用戶進(jìn)來，今天已經(jīng)不可能了。因?yàn)槟悴恢�道你即將面臨的用戶的喜好和操作行為，這需要找他們的行為軌跡。也就是說把你平臺(tái)這批用戶的行為軌跡，用數(shù)據(jù)方式呈現(xiàn)之后再做運(yùn)營策略活動(dòng)，才能從海量數(shù)據(jù)中，找到我們要的種子用戶。

2、如何采集數(shù)據(jù)

埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)、無埋點(diǎn)。

埋點(diǎn)，也稱打點(diǎn)，是通過在網(wǎng)頁或APP中手動(dòng)添加統(tǒng)計(jì)代碼收集需要的數(shù)據(jù)。打點(diǎn)又可以細(xì)分前端打點(diǎn)和服務(wù)器打點(diǎn)。例如我們要收集用戶注冊(cè)數(shù)，就需要在注冊(cè)按鈕處加載相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)代碼。Google 、百度統(tǒng)計(jì)等工具采用的就是這一方法。

埋點(diǎn)存在的問題：工程量大、周期長，容易發(fā)生漏埋、錯(cuò)埋的情況。

可視化埋點(diǎn)：通過可視化交互的方式來代替手動(dòng)埋點(diǎn)。

無埋點(diǎn)：加載SDK采集全量的用戶行為數(shù)據(jù)，自定義分析所有行為數(shù)據(jù)。

3、數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)經(jīng)過收集處理后，下一步就需要可視化，數(shù)據(jù)可視化在運(yùn)營應(yīng)用中的主要形式包括：圖表、圖形、數(shù)據(jù)看板。

搭建數(shù)據(jù)看板是除了數(shù)據(jù)報(bào)表之后最主要的一項(xiàng)工作，是指將關(guān)鍵業(yè)務(wù)指標(biāo)和相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)顯示在一個(gè)面板中，以可視化圖形的方式展現(xiàn)出來。

數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)運(yùn)營的重點(diǎn)工作

前面的數(shù)據(jù)規(guī)劃和數(shù)據(jù)采集都是為數(shù)據(jù)分析服務(wù)的。我們的最終目的是通過數(shù)據(jù)分析的方法定位問題，提出解決方案，促進(jìn)業(yè)務(wù)增長。

以前「80% 的時(shí)間用于采集和清洗數(shù)據(jù)，不到 20% 的時(shí)間用于數(shù)據(jù)分析」

現(xiàn)在「80% 的時(shí)間用于數(shù)據(jù)分析」，把時(shí)間花在更有價(jià)值的事情上。

簡單列了幾個(gè)分析方法和應(yīng)用場景。第一是流向標(biāo)記，這個(gè)大多數(shù)用在廣告投放，就是流量標(biāo)記。只有流量標(biāo)記才能清楚的知道哪個(gè)投放標(biāo)準(zhǔn)和渠道是優(yōu)質(zhì)的，哪個(gè)渠道的用戶是我們想要的？下一步就可以加大預(yù)算或者提高。

（1）維度細(xì)分

孤零零的一個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，是很難發(fā)現(xiàn)問題的。我們需要從多個(gè)維度出發(fā)，比如地區(qū)、平臺(tái)、瀏覽器、訪問來源等等，拆解指標(biāo)，定位問題。

（2）漏斗分析

用戶在使用產(chǎn)品的過程中，天然存在著系列轉(zhuǎn)化路徑，例如注冊(cè)、下單、下載等等。運(yùn)營需要各個(gè)路徑的轉(zhuǎn)化率，包括總轉(zhuǎn)化率及每一步的轉(zhuǎn)化率。

除了橫向拆解每一步的轉(zhuǎn)化率，我們還可以從時(shí)間維度觀察每一步轉(zhuǎn)化率的變化趨勢。

（3）熱圖

熱圖是很常見的一種數(shù)據(jù)分析圖表，也稱熱力圖，是以特殊高亮的形式顯示用戶頁面點(diǎn)擊位置或用戶所在頁面位置的圖示。借助熱圖，可以直觀地觀察到用戶的總體訪問情況和點(diǎn)擊偏好。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析流程

在數(shù)據(jù)分析中，最重要的一點(diǎn)，就是要建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的流程。完善的流程可以幫助你快速定位問題、解決問題。從設(shè)立增長指標(biāo)開始，找到小的聚焦領(lǐng)域，分析數(shù)據(jù)、提出假設(shè)、排優(yōu)先級(jí)、開展實(shí)驗(yàn)、分析優(yōu)化，不斷循環(huán)，直到找到問題所在，并且推動(dòng)你的指標(biāo)有一定改善。

每個(gè)產(chǎn)品每個(gè)數(shù)據(jù)都有自己的生命周期，既然是成熟，一定是基于他的產(chǎn)品理論出來的，不一定適合你，你可以參照但是不要完全復(fù)制。任何技巧都有自己的生命周期。所以與其依賴技巧，不如依賴流程。

流程：

1、明確目標(biāo)；

2、根據(jù)目標(biāo)去分析目前的情況以及存在的問題；

3、提出可能解決目前問題或者實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的想法；

4、排列一個(gè)想法測試的優(yōu)先級(jí)；

5、開始測試，通過試驗(yàn)來驗(yàn)證或者推翻我們的想法。

然后開始新一輪的分析、假設(shè)、排優(yōu)、測試，在不斷優(yōu)化中實(shí)現(xiàn)增長

以Growinglo為例，這是我常用的一個(gè)數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具。在國外用的比較多，但是價(jià)格不菲。大家看一下這個(gè)頁面，其實(shí)是一個(gè)落地頁面，我們分用戶觸達(dá)、用戶號(hào)召、用戶展示，右邊是一個(gè)大圖，左邊切了幾個(gè)小圖。

我們經(jīng)常做活動(dòng)，但是分析活動(dòng)頁面做的不多，首先看數(shù)據(jù)規(guī)劃。

1、數(shù)據(jù)規(guī)劃

整個(gè)內(nèi)容落地頁，最終是希望更多的用戶完成我們?cè)O(shè)定的行為目標(biāo)（下載量，注冊(cè)量或成交量），所以「電子書下載量」是我們的 OMTM，通過對(duì)這個(gè)指標(biāo)進(jìn)行拆解，我們得到了下面這個(gè)公式：

下載量 = 訪問用戶量 CTR注冊(cè)轉(zhuǎn)化率

落地頁的兩種類型：點(diǎn)擊落地頁和線索產(chǎn)生落地頁。這個(gè)落地頁屬于點(diǎn)擊落地頁，它是起流量分發(fā)的目的，為線索產(chǎn)生落地頁提供流量。

結(jié)合我們做內(nèi)容專題的目的，【下載電子書】點(diǎn)擊率，也就是公式中的 CTR。

然后再看整個(gè)落地頁上線。

2、數(shù)據(jù)采集

通過無埋點(diǎn)的圈選采集數(shù)據(jù)，根據(jù)指標(biāo)建立整個(gè)落地頁的看板。

數(shù)據(jù)采集之后，我把幾個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)整成一個(gè)看板。從這個(gè)看板中我們很清楚時(shí)的知道，哪一塊是我需要調(diào)整的，哪一塊是做的好的。用戶在哪個(gè)行為做了終止和延伸？那么我怎么判定？其實(shí)就是做定量分析和定性分析。

3、數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析分為定量分析和定性分析。

（1）定量分析在增長中很重要，起指導(dǎo)方向的作用。它會(huì)告訴你什么地方有機(jī)會(huì)增長，什么地方可以做測試。其次是衡量結(jié)果，幫助你調(diào)整方向。

切記：數(shù)據(jù)是死的，人是活的，不要太糾結(jié)。

這是用熱圖工具查看的時(shí)候，包括熱點(diǎn)包括出現(xiàn)的情況，就是哪個(gè)地方是用戶關(guān)注度最高的。

（2）定性分析

我們基于定性分析，通過訪談、使用調(diào)研，可以得出幾個(gè)結(jié)論：

1、頁面主色調(diào)太淡，不夠鮮艷，文字和背景對(duì)比不突出；

2、文字信息排版太稀疏，一個(gè)頁面看完需要多次下拉。

（3）提出假設(shè)

基于以上的定性分析和定量分析，我們提出以下假設(shè)：

1、更換落地頁背景色，有助于降低跳出率；

2、增加更多的【下載電子書】按鈕，有助于提升點(diǎn)擊率；

3、將電子書圖片添加鏈接，有助于提升轉(zhuǎn)化率；

4、減少頁面空白，增加信息密度，有助于提升轉(zhuǎn)化率

（4）排優(yōu)先級(jí)

（影響力）、（自信心）、（難易度）三個(gè)角度去打分：

影響力：這個(gè)想法對(duì)我們業(yè)務(wù)增長的作用有多大；

自信心：是否確定這個(gè)想法能夠有效。

難易度：實(shí)施的難易程度；

綜合以上三個(gè)角度，排出比較合理的優(yōu)先級(jí)。

于是我們把「將落地頁背景顏色換成主頁色調(diào)」和「新增2個(gè)【下載電子書】的banner」這兩條作為高優(yōu)先級(jí)，開始實(shí)驗(yàn)。

以上就是一個(gè)針對(duì)【內(nèi)容運(yùn)營】的完整數(shù)據(jù)運(yùn)營的優(yōu)化。

運(yùn)營數(shù)據(jù)體系是靠習(xí)慣養(yǎng)成的，尤其是做一個(gè)核心指標(biāo)，先做競品，將自己真實(shí)的產(chǎn)品自己從頭走到尾，你的疑問就是你的產(chǎn)品需要解決的問題。

最后，三個(gè)工作思維方式建議：

1、目的性思維，每一件事情的背后都有他要做的原因，知道了目的，再去找方法解決實(shí)現(xiàn)，運(yùn)營做一件事情，首先要考慮要達(dá)到什么效果

2、要懂得篩選干貨，懂的取舍，對(duì)你現(xiàn)在的工作提供切切實(shí)時(shí)的方法，或者讓你有所啟發(fā)，才是干貨

3、從整體考慮問題衡量利弊，每次運(yùn)營改動(dòng)不但要看我們想要改動(dòng)的地方，還要看看這次改動(dòng)所帶來的整體影響