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数据，作为新时代的石油，正以惊人的速度改变着各行各业。它能告诉我们用户需要什么，能帮助我们优化产品，甚至能预测市场趋势。那么，数据分析到底是如何驱动运营的？今天，我们就来一探究竟。

一、数据的价值

数据驱动企业运营

大数据已经无处不在，从电商平台的「猜你喜欢」到音乐平台的「心动模式」，数据正渗透到我们生活的每一个场景。无论是互联网行业，还是零售业、制造业等，各行各业都在依托互联网大数据实现企业价值。

企业中数据从产生到应用依次要经过数据源层、数据仓库层、数据建模层，最后到数据应用层，经过层层加工逐渐支持到上游的应用环节。

数据驱动产品运营

数据分析对业务发展、产品优化、精细化运营也起到了关键支持。数据驱动产品、数据驱动运营的关键在于「可以通过数据分析提出产品优化思路，提出运营提升的举措，快速上线验证效果，重新优化，进入新的增长循环」。

二、如何用数据驱动运营

数据驱动运营的内涵

数据驱动运营是一个很宽泛的概念，但拆分下来，数据驱动运营有三个内涵：

• 产品运营人员要具备数据意识，通过数据发现问题
• 产品运营人员可以通过数据管理本职工作，用数据解决问题
• 让数据说话，提高各部门的沟通效率

数据驱动运营的工作流程

• 定义数据分析目标：明确目标，意味着运营人员要站在数据结果输出对象的角度去思考。
• 数据指标拆解：在确定了分析目标后，就需要进行数据指标拆解。明确要分析哪些具体的数据指标，为了避免遗漏关键细节，可以先对业务流程做梳理，得出每一个节点的数据指标项，根据分析目标需要，保留关键项，剔除多余项。
• 数据采集：定义数据源：在分析数据之前，要对数据来源、统计口径、统计周期加以定义，以便提交「数据提取」需求。数据的获取途径：数据来源包括埋点数据、运营平台、业务平台、第三方平台、回访调研等。运营人员要对不同数据源的真实性、准确性做把关。
• 数据可视化：使用图表工具，将数据可视化，更容易发现数据的趋势、极值、联系。
• 数据分析：解决问题是数据分析的最终落脚点。这一环节的目标是发现数据的特征、规律、数据之间的关联，通过对数据的洞察解决实际问题。
• 输出数据分析结论：数据分析的结果可以根据需要以Word或PPT的形式呈现。
• 测试验证：根据数据分析结论，按照计划开展优化测试，对测试效果展开分析，以此开启新的数据分析进程，形成数据分析工作的闭环。

三、数据分析的基本指标

基础数据指标

基础数据指标参考了增长黑客理论中的AARRR模型，针对用户从新增到流失的多个环节，来定义相应指标。

• 新增：日/周/月新增。
• 传播：病毒系数、传播周期。
• 活跃：活跃用户数DAU/MAU。
• 留存：留存率：次日、周、月。
• 流失：流失率。

四、用户分群

用户分群

用户分群是精细化运营的基础要求，也是数据分析的最基础方式。对用户进行分群，能帮助我们了解每个细分群体用户的变化情况，进而了解用户的整体现状及发展趋势。

用户分群模型

用户分群的首要任务是根据具体的业务场景，确定不同的分类规则，给出清晰的定义。

五、数据分析模型

很多时候我们听到「模型」两个字都会觉得高深莫测，当然也有不少人会对这种「学院派」的做法嗤之以鼻。但实际上，模型只是「对数据分析思路的抽象」，通过模型能快速帮助我们梳理思路，理清数据的内在关联。

六、用户生命周期价值

用户终生价值的计算

LTV =*=*）=用户生命周期内下单次数*客单价*毛利率

七、数据指标的拆解

作为运营负责人，常常面临分工不明确，考核难量化等问题。

八、数据可视化工具推荐

网络上可搜寻到的数据可视化工具非常多，在数据图表制作、平台操作上也大多相似，但也各有特点，可以根据展示效果需要来选择工具。

想要了解更多关于数据分析的知识，那就赶快行动起来吧！让我们一起用数据驱动运营，开启数据分析之旅！