京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330

【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈、业务理解、业务工作、业务结构、业务推广
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有11年互联网运营经验的王志方,她结合自身从底层成长起来的运营经历,详解了数据分析在互联网运营中的应用、SEM转化率提升方法、市场推广关键因素,解读了底层逻辑的含义与作用,分享了数字化转型趋势及AI在工作中的应用思考,为互联网运营从业者提供了宝贵经验。
【主持人】欢迎大家来到CDA持证专访,今天我们邀请到了王志方老师,至今从事互联网运营11年,经验丰富,志方可以和大家打个招呼。
【嘉宾】大家好,我叫王志方,一个从底层做上来的运营老鸟,担任过网站编辑、ICM竞价、市场策划、京东店长、产品运营,目前在一家汽车后市场担任网络推广运营经理。希望今天通过我的分享对大家能有所帮助。
【主持人】在您的运营工作中,是如何将数据分析用到其中的?可以给大家展开讲讲吗?
【嘉宾】从我刚进入互联网运营行业,包括目前我比较关注的AI,一直都和数据离不开。最初的时候,我们关注数据分析,主要是观察网站的PV、UV,一直到用户的跳出率这些数据;目前则更关注数据的引流以及最终的转化。其实大家从这一点应该能大致感受到,这就是一个漏斗模型。漏斗模型是我们做业务推广型工作最常用的数据模型,但最终呈现给领导、老板的,不能只是这个模型,而往往是数据报表型的内容,必须和业务结合。所以在结合业务的前提下,结合反馈的数据形成报表,这就是我工作中数据分析的核心应用。
【嘉宾】简单来说,我工作中的数据分析主要分为两部分:一部分是对自身业务的监控分析,另一部分是如何把数据反馈结合业务,清晰明了地呈现给领导,让他一目了然。不能直接给一堆数据让领导自己看,那样是不行的。所以总结下来,一部分是对自己的,一部分是对领导的。
【主持人】SEM常用哪些数据分析方法提高转化率的?
【嘉宾】SEM提高转化率的方法有很多,首先第一个肯定是数据分析,因为SEM说白了就是面对后台的账户数据,对账户数据有敏感度是最基本的。除了数据以外,对业务的理解也很重要。做SEM有一个很“玄学”的东西,就是感觉。比如看账户结构,我们做SEM首先聊的就是账户结构怎么样,你的关键词、你的投放布局是否合理。
【主持人】什么是账户结构?
【嘉宾】比如说我们是做汽车贴膜的,核心关键词就是“汽车贴膜”。然后以地域关键词衍生出一个单元,以问题衍生出一个单元,比如“汽车贴膜哪家好”,以价钱衍生出一个单元,比如“汽车贴膜多少钱”,这样就形成了各个分支,这就是账户结构。
【嘉宾】在推广的时候,电脑和后台的运算数据,会对关键词有一个匹配适应阶段。你可能经常会遇到这种情况:一开始推广的时候,数据特别不好,但一旦关键词优化一段时间,比如半个月,慢慢稳定之后,数据就会慢慢上来。其实账户对前端后台也有一个适应过程。除了账户结构,刚才提到的数据分析也很关键。为什么说数据分析重要?因为就算你理解了业务、感觉找对了,也不绝对,总会有漏洞,而这个漏洞只能通过数据分析来发现。数据分析更像是开车时的后视镜,老司机有时候可能用不到,但在难走的路时,必须靠它辅助,少了它肯定不行。所以数据分析和业务理解是相辅相成的,缺了哪个都不行。
【主持人】您可以分析一下市场推广的关键因素吗?
【嘉宾】首先一个很重要的点,就是对市场的了解,核心是机会和成本。第一个机会来自于用户,任何一家企业做市场,首先要关注用户,用户为你提供了机会。第二个是成本,就是用什么样的成本去拿到这个机会,在成本和机会之间采用什么样的激励机制。 我最开始做婚纱摄影行业,面对的用户主要是准备结婚的人,那么机会在哪里呢?结婚的朋友介绍朋友,这是一个机会;互联网上、本地论坛等网络渠道,是第二个机会;异业合作,比如和婚庆公司、婚车租赁公司合作,同行介绍,这是第三个机会。
【嘉宾】这三个地方产生的机会连接了我的市场,客户到店之后有销售接待,销售接待过程中对客户的激励是什么?客户成交后,如何通过服务转化为新的机会?这里的“激励”,表面是鼓励的意思,其实更像是一种机制——做了当前这个动作后,能自然而然触发下一个动作。做市场推广之前,首先要把自己的这一摊事弄明白。很多人明明做了市场推广、花了钱,效果却不好,或者一停推广就没效果,很大程度上是因为没有建立内部的这种激励机制。
【主持人】经常听到有人说“底层逻辑”,究竟是什么?它起到了什么作用?
【嘉宾】底层逻辑就是一些最朴素的道理。举个例子,做网络运营,最基本的底层逻辑就是:通过网络平台抓取用户,用户进入私域后,再通过转化机制实现变现,投钱拿客户,就是以这个底层逻辑为基准开展所有工作。如果基于这个底层逻辑开展下一步工作,完全可以延伸这个逻辑,所以底层逻辑更像是一种渗透,贯穿工作的各个方面。
【嘉宾】我做所有工作都需要数据分析和数据支持,这也是我的底层逻辑。那么做任何工作都需要做数据分析吗?答案肯定是。因为我做的是互联网行业,现在每个人在互联网上都是一份信息资产,完全可以按照数据分析这个底层逻辑去做所有事情。比如业务工作自不必说,就连吃饭、睡觉、一个月的消费,都可以用数据来梳理。一旦确定某个东西是底层逻辑,就可以将其应用到更多事情上。
【主持人】为什么说数字化运维转型是大趋势?可以和大家聊一聊。
【嘉宾】我们每个人在互联网上产生的数字资产,必须重视起来。我在现在这家公司的时候,就给老板建议,必须把会员的CRM系统做起来,同时引入腾讯体系或阿里体系的CRM系统,建立用户信息档案,因为这是一笔很重要的数字资产。可能当下用不到,但必须要有。
【嘉宾】数字化运维转型是基于当前的环境,是必然趋势。电脑前的人通过电脑行为产生的数据,反馈给企业或其他用户,中间的桥梁就是数据。再小的群体,在互联网上都是庞大的存在,他们背后的信息决定了企业必须向数字化运维转型。因为这些信息的核心就是数据,如果企业不向数据靠拢,就会被时代淘汰。所以就算当下用不到,也必须去了解数字化运维。
【主持人】最近AI技术比较火,作为CDA的持证人,有没有想过用AI来提升工作效率?具体有什么想法?
【嘉宾】最初我选择CDA,也和AI有关。一开始我没想从数据分析入手,而是想直接从AI机器学习入手,为此还专门自学了Python,收集了各种国内外资料,但都无法入门。有句话说得好,“上面的字我都认识,但连在一起就不明白了”。但我一直明白,AI是上层建筑,既然AI无法入手,就去它的底层寻找入门方法。
【嘉宾】后来找着找着,就找到了数据分析,再从数据分析了解到CDA。转了一圈才发现,AI是一个工程,不是简单的几行代码,这打破了我的幻想,于是我决定从底层数据分析开始学起。至于用AI提高工作效率,这个想法肯定有,而且很强烈。但我用朋友的ChatGPT账号试了一下,发现理想很丰满,现实很骨感。AI确实能提升一些效率,但和我想象中的AI助手还有很大差距。因为AI生于数据,应用也离不开数据,但很多行业的数据并不丰富。不过数据分析这项技能,是谁用谁知道,未来肯定会成为从业者的必备技能之一。
【主持人】志方自喻是一个从底层做上来的运营老鸟,岗位经验非常丰富。很多小伙伴可能有类似的经历,谈到失败的经验,半途而废占了绝大多数,所以坚持很重要。当我们面对失败时,应该把它当作学习的机会,而不是放弃的理由。每一次失败都是成长的机会,它教会我们如何更好地应对挑战、调整策略和方法。今天的采访就到这里,我们下期再见。

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17