编辑导语：2021年已过，细细回想，众多运营岗位中，哪些是你觉得比较有趣的？相信大家心中都有答案，但唯独数据运营很少人会提及。本文解读数据运营行业，找到2022年你的运营方向，希望对你有帮助。

在2021年的末尾听到太多运营人离职、教培行业K12下岗人员还没找到工作、HR手上一堆的简历没法消化。

如果你是以上人群中的一员的话千万别焦虑，越是恐慌越是容易选择不对口的行业，可能刚进厂就又开始走上寻工作之“旅”。

郑重声明，本篇不是教你如何找工作的文章，是通过某行业解读来找到你2022年的方向，为了表达大家对原味的支持，先分享“如何制作份让HR眼前一亮的简历”。

先静下心思考2021年你认为最实用、最有趣的运营岗位是什么？可能每个人的答案都不同，有短视频、新媒体、用户增长、内容、活动、社群、文案、App、小程序等等运营岗位。

唯独数据运营是很少人了解，也是很多公司还没关注到的运营岗位，因为所有运营岗位多多少少都会带有数据分析的职能，所以单单把数据运营成立个模块部门很少，这也会是2022年的爆发点。

为什么？

运营是一门艺术，更是一门技术。

过去，“流量为王”的理念使得运营人员的职责聚焦在拉新上，随着市场环境的变化，运营的渠道和方式在不断的更新迭代、增多，运营有了更加细致的分类。

所以在精细化运营这样的大背景下会逐渐孕育出数据运营，通过大数据来解决流量问题、产品问题、转化问题、裂变问题、用户问题等指标。

一、 摸清运营，认识数据

若把公司比作舵手，那数据就是导航，能正确应用导航的舵手，讲率先到达目的地，同理，能摸清运营、认识数据，也将在商业竞争中建起核心头部。

1. 数据运营的广&狭义区别

广义数据运营：不仅把数运看作是企业中某个岗位，而是企业中每个岗位及自身都具备这样的能力，因为自身掌握这能力，才能把用户沉淀化为数字用户资产。

狭义数据运营：仅仅把数运看作是公司的某个岗位，但与数据分析师是不同的，数据运营对编程能力要求较低，但更接近和了解一线业务。

2. 三数闭环模型，跑通业务

无论是狭义解释还是广义解释数据运营都需要切合企业内部自身的需求量来定指标，都需要科学的方法和系统的流程来落地数据运营。

所以要跑通数据业务需在底层就要勾勒出四数闭环模型，来支撑整个赛道的跑量流畅性，随时能监控到问题的出处并去纠正漏洞，那四数闭环模型分别是梳数、观数、用数。

梳数；梳理清晰目前业务所需要的指标，并搭建数据指标体系，为高效“观数”做好准备，对于梳数需要掌握四个步骤：梳理数据指标、明确北极星指标、定义指标口径、搭建指标体系。

观数：将数据可视化呈现，通过搭建数据看报/报表，进行数据洞察和数据分析，为“用数”做好准备，观数的目的就是全方面了解业务大盘的数据变化和异样值进行方案调整。

用数：体现在企业各种经营的运营活动的环节中，通过已有的数据来助力精细化运营、提升用户留存，减少不必要的猜测（但用数时千万别过度依赖数据）。

二、 梳之有数，理清指标

做数据分析都是以指标来参考量化，例如：衡量APP运营状况的指标：活跃用户、使用时长、打开率等，所以对于指标的梳理统一分为五类：拉新指标、活跃指标、留存指标、转化指标

1. 拉新指标

对任何一款产品而言，都不可避免经历：触达-下载-注册-用户链路转化，那这些内容又有哪些指标？

• 浏览量：又名曝光量，指产品推广信息在微信生态、搜索引擎、小程序等被用户浏览过的渠道次数
• 下载量：根据业务的不同，可能代表APP安装次数、资料下载数等，是衡量拉新效果的结果指标
• 新增用户：下载并不意味着是用户，只下载没注册就是无效用户，所以每个产品对用户界定都不同
• 获取成本：用户获取必然涉及成本，这块新手运营很容易被忽略，目前成本计算方式：CPM、CPC、CPA

2. 活跃指标

在流量红利逐渐消退下，相较于下载量和用户量，你更看中哪些指标作为活跃用户的参考。

• 活跃用户数：DAU指日活跃用户数，一般在24小时内的数据；WAU指周活跃用户数，以此类推就是MAU指月活跃用户数
• 在线时长：不同产品类型的访问时长不同，一般情况下社交产品长于工具类产品
• 页面浏览量：简称PV，常见的UV（Unique Visitor）指一定时间内访问网页的人数，用户在1个网页的访问请求即为1PV

3. 留存指标

用户留存衡量的是产品是否能够可持续发展，对于早期产品而言更关注的就是留存。

• 用户留存率：留存率=留存用户数/总用户量
• 用户流失率：流失率在一定程度能预测产品的发展。假设产品某阶段有10万用户，月流失率为20%，几个月用户都没了

4. 转化指标

对运营而言，拉新、活跃及留存都只是手段，最终看结果的还是真实用户的转化数据。

• GMV：全称Gross Merchandise Volume，即商品交易总额，是指某个时间段内的商品成交总额
• 付费用户量：在产品里边产生过交易行为的用户总量，同活跃用户一样，交易用户也可分为首单用户、忠诚消费用户、流失消费用户等。

三、纵观数象，模型分析

随着大市场进入数据时代，数据可视化作为大量数据的呈现方式，数据形式可视化目的是对数据进行可视化处理，使其能明确、有效地传递信息，所以认清常见6种数分模型尤其的重要。

1. 事件分析

事件，是指用户在APP、网站等应用上发生的行为，即何人、何时、何地，通过何种方式，做了什么事。

此模型主要用于分析用户在应用上的行为，例如打开APP、注册、登录、支付订单等，通过触发用户数、触发次数、访问时长等基础指标度量用户行为，同时也支持指标运算，构建复杂的指标衡量业务过程。

2. 属性分析

基于用户自定义属性或预置属性的占比分析，能够按照不同的属性来统计用户数等指标的属性占比，进而得到初步的分析结论。

3. 渠道分析

用户分析用户的访问来源，通过访问用户数、访问次数、访问时长跳出率等基础指标评估渠道质量，同时也支持自定义转化目标衡量渠道的转化效果。

4. 留存分析

衡量用户健康度/参与度的方式，超越下载量、DAU等指标，深入了解用户的留存和流失状况，发现影响产品可持续增长的关键因素，指导市场决策、产品改进、提升用户价值等。

5. 漏斗分析

分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化效果的方式，例如起始用户量有50万人，但每经过一个节点都会有用户的漏失，最终加到私域里才5万人，转化就5000人，漏斗模型能够很好分析出中间的数据变化的原因。

6. 路径分析

当明确转化路径时建立漏斗来检测转化率较容易，但很多情况，虽有最终的转化目标，但用户到达的目标却有多条路径，所以路径分析就是找出用户在哪条路径的过来量是最多，哪条路径转化的最短。

四、 数以用为，精细迭代

经过梳数、观数的层层把关，用数之道在于精，实现数据驱动产品迭代优化。

流量分发除了推荐位、一般没有先前行为，后续行为基本上是一致，对于大多数行业而言，流量分发的数据分析都是一样，核心解决的问题是商品与用户之间的匹配度。

内容建设行为可分为两类，一类是输出内容，目的是为了让用户掏钱；另一类是内容，目的是为了满足用户需求。

前者需要支付成功才算业务达成，后者可能需要关注点赞转发就算业务达成。

业务达成主要有三种行为：

1. 进入业务流程，但未达成，退出；
2. 进入业务流程，但未达成也未退出，跑别的地方去了；
3. 进入业务流程，并达成业务

不同业务占比有不同的路径分支，判断哪个价值高低，固定好比例，先优化这些指标，再去优化路径，最终达成业务.

所以用数迭代思路就是先定产品最薄弱环节，再抽丝剥茧，最后优化整个运营动作.

五、 总结

可见数据运营在2022年是个多么大的风口，从梳数、观数、用数等数据逻辑拆解，数据充斥在运营的各个环节，养成以数据为导向的习惯后，做每块运营的过程都能用到数据模型来分析，将项目模块最大化的倍出，我们要学习的是数据最底层的逻辑来整合全公司的业务板块。

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