1、从零开始，构建数据化运营体系从零开始，构建数据化运营体系 数据化运营是一个近年来兴起的概念，它在运营的基础上，提出了以 数据驱动决策的口号。 在了解数据化运营前，运营们有没有过如下的问题： 1. 不同渠道，效果究竟是好是坏？ 2. 活跃数下降了，到底是因为什么原因？ 3. 这次活动推广成效如何？ 4. 发布了版本，用户喜不喜欢？ 5. 我们总是说传播，传播到底有多大？ 这是产品和运营每天每时每刻都会遇到的问题。数据化运营，实际以 解决这些问题为根本。它从来不是 BAT 的专属，也不是大数据的独 宠，每一家互联网公司，都有适合的数据运营土壤。 数据运营体系，是数据分析的集合与应用，也是数据先行的
2、战略，它 不仅是运营人员的工作，也是产品、市场和研发的共同愿景。从管理 角度，是自上而下的推动，如果领导不重视，那么执行者数据用得再 好，也是半只腿走路。 如何构建数据化运营体系呢？以下是我的总结思考。 我将数据化运营体系划分成四层架构，每一层架构都逐步演进互相依 赖，每一层又不可缺少。这四层分别是数据收集层，数据产品层，数 据运营层，用户触达层。它是以运营人员为视角的框架。 数据收集层数据收集层 数据化运营体系的底层是数据收集，数据是整个体系中的石油。 数据收集的核心是尽可能收集一切的数据，它有两个原则：宜早不宜 晚，宜全不宜少。 宜早不宜晚宜早不宜晚，意思是产品从创立阶段，就需要有意识的收
3、集 数据，而不是等到公司发展到 B 轮、C 轮才去收集。数据化 运营贯彻产品全阶段，不同阶段有不同的运营方法。 宜全不宜少宜全不宜少，指的是只有不合适的数据，而没有烂数据。像 历史数据、变更记录或者细节处的数据，都存在价值。 举一个例子，有一家金融产品，它的征信系统会详细记录用户的行 为，用户在借贷时上传担保资料，会记录用户在这些页面的操作步骤 和时间。这里有一个假设，上传担保资料普通人一定是谨慎小心的， 如果这步骤完成的非常顺畅快速，很可能是会违约和欠款的人群：你 操作那么溜，是不是想捞一笔？属于熟练工作案。征信系统会把这些 数据作为特征判断风险。 需要收集的数据能划分成四个主要类型：行为数据、流量数据、业务 数据、外部数据。 行为数据行为数据 它是记录用户在产品上一系列操作行为的集合，按时间顺序记录。用 户打开 APP，点击菜单，浏览页面是行为；用户收藏歌曲、循环播放歌 曲，快进跳过歌
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