在这个不论是 B 端、C 端的产品还是运营的工作当中,我们会从各个角度跟数据去打交道, 那么从对应的产品的功能分析到运营的活动分析,都会从数据的各个角度上去深挖。 我们一直说的 Growth Hacking 的一个核心思路是数据驱动增长数据驱动运营。对于B端的运营来说，数据驱动落实到日常的工作当中的价值主要体现在增长预测、精准营销和量化运营三个方面。
增长预测主要是对销售额的预测和调整，团队在做季度和年度规划的时候，规划的核心就是销售额的预期值，根据销售额的预期值拆解销售增长渠道和增长预算；或者在中期根据数据做销售额及预算的调整的时候，对于基础数据的把控都是非常关键的，而基础数据的把控是与业务和产品及运营行为息息相关的，业务各个不同的子板块儿在销量预测的依托点会有一些差别，需要采集的基础数据不尽相同，但不论什么样的业务，增速、健康度和增长点都是最终要关注的目标数据。
精准营销的基础是数据挖掘和数据分析，其中数据挖掘的基础就是对用户画像数据的挖掘，用户画像分为两个层面：
一个层面是我们日常口头和报告中所说的某个阶段的用户可能他是一个什么样的人，大概具备哪些特征,大概年龄层的分布、性别分布、收入水平分布等状况。
另一种层面的用户画像是数据化、体系化的用户画像。平常的这些相对应的用户画像报告只是阶段性的去反映我们用户的一些特征,而且我们所描述的特征都是非常目标导向型的，但这种特征可能并没有能够成熟体系化的把我们对应的用户画像去描述出来。所以实际上做好用户画像工作其实是非常漫长的一个过程,而且其落地到实践的这个过程也是可以拆分成不同的阶段来走的。
用户画像的应用在精准营销，主要工作一般包括用户标签化和用户精准投放两个环节。
用户标签化的详细程度取决于对用户信息收集的完整度。在创业型团队初创型团队早期,因为用户的体量不大,虽然针对单个用户的基础信息可以收集的很全，但是在整体用户分析上可能会受到体量的限制；
精准投放需要针对这些产品去瞄准我们的对应的目标用户的。针对每一类用户的用户特征和需求制定不同的运营策略做精准化营销，但是同样也会受到用户体量的限制。
在标签的这个基本的维度上也会从三种方式上来做处理：
第一种方式的话就是标签值的获取和对应的这个计算整合。需要将多元的数据去做一个综合。 把各个元对应的标签数据全部的先基本层次的梳理出来。然后形成一套计算方法论构建出对应的这个ID 服务于整体的用户画像的标签。；
第二个方式是对应的标签的选择与优化。画像作为中间的产品会提供给各种上层的应用来去做一些相关的调度。但是各个上层应用所用到的画像标签有可能会有差别。所以能够在整个标签搭建的时候就要有一套相对面对不同需求方的一个思路的整合；
第三个方式是现实当中其实很多层面的标签数据是会有缺失的，在面对标签的缺失值时,一定程度上就会用到算法的层面来去做一些相关联的预测了；
每个产品针对的业务情况不同，用户体量不同，所处的阶段也不同，在使用数据的过程中有的处于初期的数据建模阶段，有的处于模型参数调整阶段，有的可能处在模型迭代阶段，但是不管怎么样，建立数据分析意识和数据分析体系对每个产品来说都是有帮助的，也是必要的。
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