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数据运营的核心竞争力在哪里?
发布日期:2021-04-28 阅读次数: 字体大小:

公司的数据操作职位要求
在职位要求中,项目1和2中的工作年限和职业技能要求是硬实力,而项目3和4中的数据感知,逻辑思维能力,分析和解决能力 值得质疑的是个人软实力,这很难衡量,但它是数据操作所必需的专业素质。
根据数据操作的职位描述,我们可以将数据操作的具体职责分为数据规划,数据收集和数据分析。
数据规划:收集整理业务部门的具体数据需求,建立数据指标体系;
数据收集:收集业务数据,输出数据报告;
数据分析:根据特定的业务场景选择数据分析方法,输出数据分析报告并提供解决方案。
由于数据操作对整体操作业务的指导影响,因此在执行与数据相关的工作时,大多数操作也可以根据这三个级别进行。 与数据分析师相比,数据挖掘者的数据操作削弱了对编程统计数据的要求,并强调在现有工具的基础上灵活地使用分析方法。 因此,数据操作的主要核心是建立关键数据指标系统。 数据操作需要与业务部门(如产品,运营和市场营销)进行持续的沟通,并且要做好基础数据规划的工作,因此后续的数据收集和数据分析将更具针对性和效率。
可以说数据规划是整个数据操作系统的基础。 它从两个方面描述了我们用尽的数据可以传达的信息:指标和维度。 因此,指标设置的逻辑和指标选择的度量将是卓有成效的数据操作的核心竞争力,这不同于ppt演示excel报表华丽呈现。
1.索引系统
我们使用各种指标来衡量特定的操作效果,例如UV,DAU,ROI等。 建立指标体系的过程是为自己的产品和服务选择关键指标的过程。 指标的选择源于特定的业务需求,关键行为是从需求中得出的,关键行为与指标相对应。以电子商务网站为例,关键指标的选择过程如下:
1.明确要求:网站的主要业务是销售商品,需要进行数据分析以增加销售额。
2.诱导性行为:用户购买是一系列关键行为的结果,包括访问网站,浏览产品,注册帐户,添加购物车,结算,付款等。
3.相应的指标: 销售量=访问量×下订单的转换率×付款的转换率×客单价
在归纳行为的步骤中,我们可以使用漏斗模型分解用户的关键行为。 对于电子商务网站,销售额是网站的第一个重要指标; 同时,整个销售量指标系统包括四个可操作的指标:访问量,订单转换率,付款转换率和客单价。 这样,我们对指标的监控可以更加针对增加销售的最终目标。
2.维度系统
维度是代表索引细分的属性,例如人口属性,设备属性,行为属性等。 选择维度的原则是记录可能会对指标产生影响的那些维度。
维度类别
具体维度
人口属性
性别,年龄,职业,爱好,城市,地区,国家
设备属性
平台,设备品牌,设备型号,屏幕尺寸, 浏览器类型,屏幕方向
流量属性
访问源,广告源,广告内容,搜索词,页面源
行为属性
活动,是否注册,是否下订单
或 以电子商务网站为例。 我们需要监视不同用户的访问源(广告或自然流量),平台(PC或移动设备),活动(浏览和购买的频率)等等。
我曾经根据aarrr模型分析网易蜗牛的阅读指数:
现在看来,这也是我们在数据操作中可能遇到的一个普遍问题:相关的指标太多,很难找到关注的焦点。 思维导图中的指示符基本上涵盖了用户操作,内容操作和产品操作的所有方面。 但是,就产品的核心业务逻辑而言,用户与NetEase Snail Books之间的联系在于NetEase Snail Books为用户提供了正版电子书。 为了阅读,用户从网易蜗牛阅读中购买阅读时间。网易蜗牛图书产品业务逻辑
因此,该产品的盈利能力在于用户购买阅读时间的一系列行为,包括访问APP,登录/注册,购买和付款。 相应的指标为:销售收入=用户流量×付款转换率×客单价
当然,其他指标也是产品运营中无法访问的数据。 例如,留存率的水平可以反映用户对产品的接受程度,而留存率也是提高用户购买率和复购率的关键。 但是,通过“澄清需求归纳行为→相应指标”之类的操作,很明显,我们的注意力可以更多地集中在影响实际业务的关键指标上,然后从这些关键指标的反馈中分析出哪个环节 仍然很大,还有改进的空间,哪个过程有缺陷等等。 指标将不会孤立。 我们还必须注意各种指标之间的相关性,以确保数据收集的有效性,然后通过数据收集和数据分析,才能真正实现数据驱动的运营。

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