我们来讲一件可能会贯穿你的运营生涯始终的事情——数据在运营工作中的运用，也可以说是如何用数据来指导你的运营工作。
这里要先提一下，数据的背后，其实是逻辑和推理。换句话讲，想要让数据可以更好地为你服务，你需要先有好的逻辑和推理分析能力。假如连这一层都做不到，即便你看过了这篇文章并拍案叫绝，很可能也是只得其形，未得其神。
而至于如何评估自己的逻辑能力，我给一个大体的参照——
逻辑能力较强的人语言表达方面往往是有组织的。说话表达往往有框架有条理，思路清晰。比如，在回答问题时会喜欢用 “起因-经过-结果”、“案例-问题-分析原因-解决方法” 等框架来进行回答。框架不是为了束缚思维，而是用来整理思路。
在此基础上，一般谈话话题容易跑题万里拉不回来的人，以及经常容易表达上前后自相矛盾难以自圆其说的人逻辑可能都是比较差的。
但，逻辑这个事，也不是不可以练习，只是一定需要投入大量时间。
比如，尝试给自己建立某种思考框架（如我们前面说过的 “案例-问题-原因-解决方案” 这样的框架），并尝试在自己所有可能会经历的相关场景中都持续强制自己使用相应框架进行思考和表达，这样持续几个月后，通常是会有些效果的。
另外，很多人尤其是文科生在提及数据时往往会觉得比较怵，但数据其实一点也不可怕，只要思路捋清楚了，你会发现数据其实还挺有趣的。在今天的内容里，我就会试着给你呈现一些有趣的例子。
好了，接下来我们正经聊数据在运营中的作用。
说到数据，阿里的数据系统在整个国内互联网行业应该是最强大的了，简而言之，数据对于运营的价值可能包括了如下几方面——
1.数据可以客观反应出一款产品当前的状态好坏和所处阶段。
比如，我们定位的用户群主要是互联网行业的产品经理+产品运营，这群人假如有300万人，目前我们已经有了10W用户，且依靠口碑形成的自增长还比较迅速，那么我们是不是应该去加大一些推广和营销的力度，把推广做得更好一些了？
又或者，假如我们现在才只有1W用户，且课程等产品体验还比较一般，那其实我们当前的主要核心任务是不是更应该是先节奏慢点儿，踏实把产品体验搞好了再说？
2.假如做完了一件事但效果不好，数据可以告诉你，你的问题出在哪里。
比如，我们新做了一个围绕着课程推广的活动，但结束了之后发现真正愿意去参加课程的人不是太多，那你是不是该去看看，到底是引流引得不够多，还是课程页面转化率太低，还是整个报名流程有问题？
3.假如你想要实现某个目标，数据可以帮助你找到达成的最佳路径。
好比你老板让你要把销售额提升5倍，你是不是得去看看，销售额的提升到底该从哪里来更合适？是搞进来更多流量？还是用心把付费转化率做上去？还是好好提一下客单价？或者老板要的是用户量提升50万，你是不是得去看看，这50万用户从哪里来更靠谱？多少可以来自于用户口碑和自增长？多少可以来自于网盟？多少可以来自于豆瓣小组新浪微博？
4.极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆分，对于用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力。
比如，某机构这么多课程，我们是完全可以通过数据得到以下问题的答案的——从课程的层面来看看，到底什么样的课程更受大家喜欢？然后，大家听课的习惯是怎样的？是喜欢同一堂课认真听很多遍？还是一堂课只听了3-5分钟就走掉了？再然后，一个还没毕业的大学毕业生和一个已经工作了2-3年的互联网从业者，虽然同样都是想要学习，但学习习惯和诉求是不是应该是有所不同的？以及，假如我们想要尽其所能的服务好全部用户，我们是不是可以把这些用户划分为各种不同的类别，然后分别推送给他们不同的课程和学习内容，引导他们去完成各种不同的用户行为？
5.数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘。
好比，在某机构的用户群中，我们要是通过数据的分析发现了这样一个结论——在过去1个月内，但凡是跑到三节课来报名上课的用户，70%都是因为看了我们的某篇文章才跑过来的，这时候你觉得你应该做点啥？
毫无疑问，当然是把这篇文章放到首页显眼处，或者放到新用户注册或访问过程中的某个必经节点上，用它去刺激更多的新用户啊！
接下来，我们来结合更详细的实例聊一下上面提到的第2种价值体现。
假如你想达成某个特定目标，如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径？
我们来看一个例子：
假如某机构在接下来一个月的目标是要把日均报名上课人次这个指标提升到20000（当前为2000）的话，投入预算成本最低的情况下，我们可以怎么做？
拿到这个问题后，我们首先可以依照目标拆解方法对于我们的目标进行拆解，于是可得——
课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数
然后，既然是要把目标指标提升10倍，我们要分别评估一下提升3个因子的可能性。
先看网站流量，假定某机构的目标用户主要是3岁以内的互联网产品+运营领域的从业者，目标用户共计约100W左右，但目前网站日UV只有不到3000，那么以正常逻辑推断，在网站正常日UV方面拉升到目标用户的10分之一左右，也就是10W应该都是可以的。但这个流量如果是需要在短期内拉动，肯定是需要投入一些费用的。
再看课程转化率，假使目前网站整体UV-课程报名人数的转化率为2%，同时又经过分析发现，每天访问课程页面的UV为2000左右，那么依据经验判断，这已经是一个还算不错的转化数据了。按照我们参考其他同类课程学习类网站的数据，3%已经是很上等的网站UV/报名数转化率。我们在此暂且认为我们经过流程梳理后，可以在加强站内课程曝光引导、优化课程列表页、详情页等布局以及课程文案、优化课程报名流程&体验等环节均作出一定优化，从而实现3%的转化率，整体提升1.5倍。
最后是人均报名课程数，假使我们发现目前某机构的平均每用户报名课程数量为2堂，而站内每月会同时开出25堂课，且这25堂课间往往都是彼此关联存在逻辑递进关系的。于是我们可以据此判定了，人均报名课程数这个因子是存在明显可以提升的空间的。因为某机构目前主要有两个主要的课程体系，且每个体系课程目前已有12堂课，所以我们姑且推断，依靠课程打包、相关课程推荐、站内消息告知、一次性报名多堂课程赠送绝密资料等等一系列运营手段，应该可以把单用户人均报名课程数提升到10堂课左右，整体提升5倍。
好了，因为我们的命题要求是 “预算最低”，所以我们的思路一定是优先考虑无预算的指标拉升手段，再考虑有预算的指标拉升手段。那么基于以上的推断，我们应该可以在不做预算投入的情况下做到以下状态——
课程报名人次=网站流量×（课程转化率×1.5）×（人均报名课程数×5）
即，课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数×7.5
此时我们发现，如果按照这个推断，课程报名人次这个指标，已经被我们提升了将近7.5倍。也就是说，为了达成10倍的目标，理论上我们只需要再投入一些预算，把网站流量再提升到原有基础1.33倍以上即可有望达成预定目标。
至此，我们的这个最低成本达成目标的运营方案，算是成形。
分析完这个例子，是不是感觉数据真的可以帮助我们把问题界定得无比精细，让我们言之有物目标确凿？
第一，理论上，假如作为一个运营负责人，我们应该对于每一个关键性的用户行为都定期（比如每三个月或每半年）进行全方位多维度的分析，做到对于每一个关键用户行为的用户习惯和当前产品指标中的问题点了然于胸的。
但，事实上是绝大部分运营都可能看不到那么全的数据，这里面原因有很多，比如数据后台不完善，没有数据权限等等，这时候我们该怎么办？
我的建议是：
1.不管看不看得到，你都要让自己具备这样的分析问题和解决问题的意识+能力；
2.如果某个数据的缺失已经严重影响到了你的工作开展，一定要向老板持续沟通持续要，直到拿到为止；
3.如果只能拿到局部数据，那就先对局部数据进行一些分析和推断，再带着你的一些假设去工作，以工作成果来验证你的假设。再随着业务的发展和要求不断去完善数据需求。
第二，对很多产品来说，往往都是20%的重点用户，给该产品带来了80%的价值。
所以，无论是分析数据还是具体开展运营工作，你也要培养起来这样一个意识：要重点去关注对你最有价值的那部分用户，把你至少50%左右的精力用于去关注他们。
比如说，你站内更加活跃的用户，更愿意贡献内容的用户，更愿意参与用户服务和管理的用户，等等。
数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘。
关于这件事，基础的逻辑可能是这样的——
第一，你先找出你的产品中，当前可能存在问题的某个关键度量（或称指标）。
第二，对于这个度量进行纵览，从它的构成去看：是否所有用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差？还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是会显著好于其他用户或服务的。
第三，你可以对于那些表现显著要好的用户和服务在不同维度上进行进一步挖掘，寻找其背后的一些共性用户行为或特征，然后再把这些特征放大到极致。
如果打个比方的话，但凡打仗想要获胜，你既得有上阵杀敌的本领，又要能够运筹帷幄，找对你的突破口和取胜策略。策略和突破口没找对，很可能任你有万夫不当之勇，仍然无情湮没于人海中；而硬本领不够强，则策略再好，你也根本没有取胜的可能。
这当中，数据对于运营的作用与价值，就是它帮助你找到一块战场上的发力点和突破口。换句话讲，一个不懂得跟数据打好交道的运营，很可能到了战场上，会是盲目的。
但同时，数据也是一个很庞大的分支，关于各种数据分析的策略、方法、工具之类的，如果真的要放开了去讲，可能又是一本书。大多数运营都应该涉及不到那么深和高级的数据分析技巧，我们在这里的目的，只是希望你能对于数据与运营工作间的关系有一个较完整的理解，以及理解一些基本的数据意识和分析思路。
关于数据和运营之间的关系， 了解真正把运营的精细化要做到极致，数据是需要在其中扮演必不可少的作用的。发顺计算机拥有200多个城市的覆盖网络，独家的客流管理解决方案能够为店铺提供精准、多元化的商业客流数据，系统通过视频分析检测活体目标（人体头部、肩膀），分辨人体的行动轨迹方向，并计算设定区域内不同方向的目标数量，达到精确的人流量统计结果。有效协助商家做出明确决策，帮助零售商优化顾客购物体验，提高盈利能力。
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