平常，很多运营都会因为数据运营不好而被认为能力不行。那到底是不是全是运营的原因呢？导致产品数据不好的因素有哪些？当产品数据不好时，到底应该怎么办？我们一起来看一看！

很多boss认为，只要产品设计出来，数据不好就是运营人员的能力问题。真的是这样吗？

为此天天问的小伙伴展开了一番讨论，一起来看看小伙伴们是怎么说的吧~

天天问精选 248 期“产品数据不好，就是运营人员的问题”，如何反驳这一观点？

文章内容部分来源于@全球问 @张思志 @左迁 @旺旺旺旺旺仔 @明天有事，不约 @Marco @汪仔0669 @鳄鱼吃了55只兔子 @五天胖三斤 @旺仔牛奶 @Conlin 等人的精彩回答。

一、 由于数据不好而不被看好的运营

一位身边的朋友之前和我说他们最近在运营一个社区产品的论坛新功能。后来再见到，他就在找工作了。一询问说是那款社区产品上新功能后用户的活跃度反而下降了。产品下架了，他们产品组的运营也跟着被裁员了，产品经理却没有离职。

朋友和我们诉苦，为什么自己做出了这么多努力，结果却还是不如所愿。在我们的眼中其实他的见解非常独到。我们也鼓励他可以试着看看别的方向。

他开始在社交媒体上分享自己的思考和学习心得，逐渐积累了一批忠实的粉丝，他的见解和经验逐渐得到认可，甚至引起了一些其他公司的注意。最后受到了一家知名公司的邀请，成为了他们的高级运营经理。

一个很棒的运营，为什么产品运营依然做不出成效呢？

后来他听原同事说，新上任总监查看产品问题，改头换面一大批元素。一段时间过后，这款产品又重新上市，新增了很多交互设计功能，还有用户反馈模块。

聊起来其实他有很多同行原来就经历过这样的事情，一款社交产品刚起步时旨在连接人们的兴趣和爱好，用户数量相对很少，数据看起来并不令人满意，并且监管不力出现了设计侵权风波，负责人就被项目组掉级替换了。

原负责人职位就这样变成了用户运营，不过，他在这个职位上与现有用户保持密切联系，了解他们的使用体验和反馈。通过回应用户的建议，他们逐步改进了应用界面和功能，使其更符合用户的实际需求，后来设计问题也被解决，产品越来越好。

所以当产品数据不好时，要看看具体是新增不好？新活动跳出率高还是支付率下降，ROI成反比了？具体原因是不是都是运营本身的问题？起码要具体有找出一个具体的数据，对症下药才行，不能以偏概全。

朋友和这个负责人就是很好的例子。

二、 导致产品数据不好的因素有哪些？

根据上面的例子，思考一下产品数据不好的因素都有哪些呢？

首先，一款产品能不能获得用户喜欢，它是有先决条件的，这个条件是“大家需不需要？”。

对于社交平台：比如你现在搞一款新微信，数据能做好吗？这个即便是微信原始团队都未必能做好，因为大家没需要了。但是你走细分市场可能有戏，比如陌陌。

当先决条件存在问题的时候，运营即便有阿里做后盾，也不过是解放前的国军，装备精良，战术优秀，但战略垃圾，注定要被打败。

当然也有一手好牌打的稀巴烂的，时间节点非常好，但是动作太慢了，比如米聊，如果当时直接砸进去几十亿，说不定能跟微信平分天下了。

那么产品数据不好，不能只按着运营背锅，究竟还有哪些可能的原因呢？我们一起来探索一下~

1. 运营因素

（1）市场定位不准确

如果产品的目标市场、受众和定位没有清晰界定，可能会面临无法准确吸引到真正需要这款产品的用户，影响到数据表现。

（2）不正确的营销策略

一个正确的营销策略非常重要。不正确的营销策略可能导致产品在市场上缺乏足够的曝光度，用户无法充分了解产品的特点和价值。

举一个大众的例子–“广告狂轰乱炸”

当一家新的手机品牌推出了一款具有一定特色的智能手机，为了快速提高知名度和销售，他们决定在短时间内投放大量广告，涵盖电视、社交媒体、广播和在线广告等渠道。

那么大多数用户一定会感到广告疲劳并且公司也会浪费很多预算。

（3）用户沟通不足

一个产品或者一个项目，想要发展用户不可或缺。

当你与客户没有建立有效的沟通渠道，对他们的需求和痛点没有了解清楚，无法契合用户的根本需求，那么你的产品在市场上的表现也难以出彩。

如果你和现有潜在客户之间的互动和沟通不够频繁、深入或有效。这很可能导致对客户需求和反馈的理解不足，从而影响产品的定位、设计、改进以及市场推广。

影响产品数据不好的运营因素包括但不限于以上几点，还可能包括影响时机等问题。

2. 非运营因素

下面来说一说不能让运营背的锅。

（1）产品自身

产品本身可能定位有问题，定位本身不是为了数据增长的，立足于其他方向，为其他方向赋能。这部分产品功能所带来的数据增长一般依托于其他业务，要根据实际业务判断。

产品本身设计也可能存在问题，产品的设计没有立足于用户需求，单纯是领导拍脑袋产出的需求做的产品，也会出现这样的问题。

（2）用户行为

在产品设计和运营过程中，要明确产品的核心业务指标，例如活跃用户数、转化率、留存率等，并将其量化和可衡量，以便更好地监控和优化产品业务。

用户行为是影响产品数据的重要因素。如果用户不理解如何正确使用产品，或者产品的功能对他们来说不够吸引人，他们可能会很快放弃使用。此外，用户是否参与互动、提供反馈以及是否推荐产品给其他人，也会影响产品的成功与否。

（3）渠道效果

产品的推广渠道和营销策略会影响产品的知名度和受众规模。如果选择的渠道不适合目标受众，或者营销策略无法吸引用户的兴趣，就可能导致数据不佳。渠道的选择和效果评估对产品的成功至关重要。

同时销售、市场没有做好推广计划，没有很好地评估产品上线后的推广节点，出现了上线和推广的断链。

比如一个需求可能要九月才能用到，但急急忙忙催产研三月就上线，结果出现了时间线上的断链，还可能三者只提需求不关注落地，导致了很多功能上线了使用数据较差。

（4）市场趋势

运营人员需要根据市场需求和用户反馈不断调整产品策略，但产品的基本设计和开发是由专业团队完成的。产品数据的好坏受到诸多因素影响，如市场环境、产品定位和竞争对手等，并非完全取决于运营人员。

运营人员可以通过不断优化推广和用户体验来提高产品数据表现，但他们无法控制所有因素，也不能承担全部责任。

三、 当产品数据不好时，到底应该怎么办？

了解了影响产品数据不好的因素，接下来我们来说一说措施。

1. 分析数据

深入分析产品数据是第一步。审视用户流量、转化率、留存率等关键指标，找出数据中的异常和趋势。这可能需要使用数据分析工具，如Google Analytics或Mixpanel，以更好地理解用户行为。

同时大量数据分析需要专业技能支持，要正确分析、处理和解读产品数据，需要专业的数据分析能力和技能。

单靠运营人员来分析数据是不够的，需要数据分析师、数据挖掘师等专业人才的支持。

2. 用户反馈

用户反馈是改进的宝贵资源。通过在线调查、用户评论、社交媒体互动等方式，了解用户的痛点、需求和不满。这可以为改进产品提供有力的依据，确保解决用户实际问题。

同时用户调研反馈的一些情况和老板说（比如产品问题、价格问题等）。

3. 调整策略

基于数据和用户反馈，制定一份详细的改进计划。可能需要优化产品的性能、界面设计、用户导航等，以提升用户体验。

同时如果原定的目标受众并没有如预期那样响应，考虑重新定义目标受众。这可能涉及市场定位的微调，以确保你的产品满足真正有需求的用户。

注意，改进是一个不断的过程。建立一个持续的循环，定期监测数据，跟踪改进措施的效果，并根据新的数据和反馈进行调整。持续优化可以确保产品保持与市场和用户需求的同步。

四、结语

分享一个刘润老师的比喻，产品是将石头推向万仞之巅，营销是选择一个最长的雪道一冲而下。按照这个比喻，运营是在帮雪道打磨光滑。如果产品的本身不是一个圆润的石头，那他自然滚不快。

那么如何打磨好这块“石头”，不仅仅是靠运营一方去推进就能完成的，还需要多方协作，共同将其打磨到更好。

就像以色列心理学家提出的认知偏误，一个偏误每一个后面都要细分很多偏误。所以一个产品数据不好，后面一定有很多原因，不能说都是运营的错误。

关于“产品数据不好，就是运营人员的问题”，如何反驳这一观点？”，你有什么看法？点击下面的链接，一起来讨论～

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