很多運營同學都會覺得做運營是一件很苦的事情，重復地做著別人眼里沒有技術含量的事兒。但運營真的就只是打雜的嗎？本文中，我將結合自身數據運營經驗分享一套通過精細化運營驅動產品增長的“組合拳”，幫助大家學會將“運營工作中紛亂繁雜的點串聯成線，發揮出運營的效果”。

一、什么是運營？

圍繞產品進行的推廣、促活、拉新等一切干預手段都屬于運營。用現在的話說就是“幫產品搞事情”。

運營“搞事情”的目的有2點：

讓產品活的更久：活的久是要延長產品的生命周期，延長用戶的生命的周期，更受用戶喜歡。

讓產品活的更好：活的更好就是通過廣告、用戶主動付費等方式獲得收入，帶來商業價值。

做運營就像是（產品）和用戶在交朋友。終極目標是構建產品和用戶之間的情感鏈接。

二、什么是精細化運營？

所謂的精細化運營是一種建立在數據基礎上的思維方式——用較少的成本獲得較好的效果。
 

隨著數據時代的來臨，以前的粗放式管理已不再適應潮流，我們需要進行精細化管理，特別是以C端為驅動的運營模式，每一個運營的細節都離不開數據的支撐。

1、搭建數據指標體系

首先我們要搭建一套比較完善的數據指標體系。其實搭建數據指標體系，就是在梳理我們的分析思路，很多人在做數據分析時，經常會不知道從哪方面入手，分析的內容和指標也會比較散亂，因此也會被人質疑分析結果是否正確。所以搭建一套完善數據運營指標體系是非常有必要的，它可以幫助我們理順思路，確保數據分析結構體系化、數據分析維度的完整性以及為后續數據分析的開展指引方向。

2、如何設計數據指標體系

指標是連接問題和數據的紐帶，只有選擇合適的指標才能充分反映問題，一個好的指標是要可量化、易觀測的；那么如何來搭建數據指標體系呢？我們可以通過一些營銷的管理模型來設計數據指標體系，例如5W2H分析法、4P分析理論、用戶生命周期、邏輯樹分析法等。

當然相應的分析模型肯定要結合實際業務模式和分析目的來進行，沒有業務邏輯的數據分析是不會產生任何價值的。

例如，互金行業中的數據指標體系，我們可以根據用戶生命周期來進行搭建。

數據指標體系設計完成后，我們就可以根據用戶在不同階段不同場景下，通過埋點事件來設計數據采集方案，這其實是通過業務驅動指標設計，再驅動數據收集的過程。
 
三、數據驅動運營增長

那獲取到用戶數據后，我們要如何應用數據，讓數據產生價值呢，我們主要通過以下三方面來進行描述。

1、用數據優化運營策略

通過用戶行為數據收集之后，我們就可以知道在運營活動當中，用戶瀏覽注冊下載綁卡投資的轉化率是多少，每個產品頁面瀏覽時長，瀏覽次數是多少，首投人數、投資金額等；但數據是要結合業務場景，進行匯總對比分析，才會有意義的，否則就僅僅是數字而已。

例如我們常見的漏斗分析法，當我們發現用戶的投資轉化率有30%，這樣一看，轉化率好像還挺高的，但如果我們跟其他類似產品相對比，跟同環節不同細分用戶群相對比，發現其他類似產品或其他細分用戶群的轉化率是40%，我們才知道這環節上還有很大的優化空間在。

2、利用數據驗證運營策略

在互聯網產品運營當中，我們經常會遇到多個產品設計和運營方案的選擇，甚至于界面按鈕顏色一句文案的不同也會有爭議，雖然相對于整個運營方案來說，這只是一個細節問題，但對于C端用戶來說，往往就是細節決定一切，在這個信息泛濫的時代，往往爭取的就是你能不能在第一時刻進入用戶的心里。

這時我們可以采取A/B測試，在一切條件都相同的前提下，只有一個變量不同，利用數據來告訴我們那種方案比較可行，讓數據來驗證運營策略是否正確，降低試錯成本；當然在進行A/B測試時，數據量和數據密度不要太低，以及要有足夠的時間進行測試，不然是比較難得到統計結果的。

舉個例子，螞蟻財富app，在引導新用戶轉化為首投用戶時，采取了進度條的展示形式，主要目的就是為了制造緊迫感，雖然是利用用戶心理層面因素，但展現形式卻有多種。

上面這兩種進度條的設計，第一種是利用用戶焦慮、恐慌的情緒，讓用戶覺得在不進行搶購就沒有了；第二種則是利用用戶大眾心理，搶購的人數這么多，那自己是否也可以跟著試試看；這兩種設計，各有其考慮的因素，很難說那種會比較好，這時候就可以使用A/B測試，讓數據來進行驗證。

3、利用數據指導運營策略

數據與數據之間都是有關聯的，如果你不知道，那只是你還沒有發現它們之間的關聯關系而已，當一個商業目標對多種行為、畫像等信息有關聯時，我們就可以通過數據挖掘手段進行數據建模，來預測用戶的下一步行為，從而針對性的提出運營解決方案。

例如關于新用戶流失嚴重問題，我們可以采取聚類算法，建立用戶流失預測模型，通過數據刻畫出流失用戶的畫像信息，有什么屬性特征、行為特征以及流失周期是多長，這樣我們可以更加準確的抓住具有潛在流失傾向的用戶。

像互金行業，關于用戶流失預測模型，我們就可以從用戶的投資行為、在投資金以及流失周期來進行構建。

從上面，我們可以看出預流失用戶的行為傾向是：近期內無投資行為、有在投資金但想提現的用戶，那針對這部分用戶，我們就要采取一些留存激活策略了。

數據分析可以給我們提供有效信息，指導營銷決策，但也不要迷信數據，要換位思考，這樣數據才能發揮其真正價值。