京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
文章来源: 接地气学堂
作者:接地气的陈老师
很多同学搞不清楚数据运营和数据分析啥区别。一提起要“搭建数据运营体系”或者“建立数据运营机制”就懵圈:
1、这跟我做一套数据指标有什么区别?
2、为啥我做了数据指标,可运营部门根本不理我?
3、好像每一种运营都有自己的指标体系了,还咋个数据运营法?
今天我们系统解答一下。
先问一个最关键问题:数据运营,重点在数据上,还是运营上?
一
屏
幕
思
考
时
间
01运营与数据关系
注意,运营是个大工作,里边的分支非常多。单独看每一类运营,都有一套自己的指标体系。这就是开头说的:“运营已经自己有指标了,我做了指标他们不看”问题的本质所在。(如下图)
为什么会这样?因为从本质上看,运营是个辅助性工作。理论上,如果产品力足够强大,商品天下无敌,那根本没运营啥事。——用户自己就抢着买到断货,玩的乐不思蜀了,运营啥运营。可大部分产品、商品没有这么厉害,因此需要运营打辅助,通过用户激励、促销活动、内容传播、商品运作等等手段,来保持用户的新鲜感,促进用户持续活跃和付费。俗话说:“产品不够,运营凑”就是这个意思。
因此运营会特别在意数据,并且特别在意数据里的“自然增长率”——他们的所有工作,都是在“自然增长率”之上做叠加。
诸如此类
运营在体现自己功劳的时候一定会带上数据。因此往往各个部门已经建立了自己的数据指标。
02数据运营的破题关键
如果数据运营把重点放在数据上,那最终就是沦为跑数机器的命。运营自己已经有数据指标了,你就等着被他们催着取数好了,而且还是加急加急加加急。这根本不需要单独设一个岗位,只要花月薪6000招聘一个人行sql机,让数据部门准备个大宽表即可。实际上,很多公司确实是这么干的,这也是为啥很多同学会有开头的疑惑。我们今天不谈这些low B公司,我们分享一下数据运营的真正目标,以及大厂们是拿它来干什么的。
运营各自看数据,看似科学,实则带着原罪:运营工作本身需要相互配合,可各个部门的小团伙利益是天然冲突的。
在一个需要相互配合的工作里,各自考核数据,必然导致部门间相互拆台。因此数据运营的更好用法,不是拿来当跑数机,而是建立一套从整体目标出发的数据考核机制,让所有部门跳出小圈子,为整体利益服务。这才是设立这个岗位的初衷,和岗位的真正价值。
所以开头的题目选B,数据运营本质是运营,是要建立一套从整体目标出发,引导各子运营小组工作的考核机制。它本质是个工作机制,因此需要部门间共识目标,协同配合,取代各自为战的状态,这样才能发挥作用。
03数据运营体系搭建方法
第一步:共识整体目标,制定整体战术。各个运营小组,共识年度大部门整体目标(比如DAU、转化率、销售金额等),并且选择落地大目标的战术,把大目标分解到各个月。注意:分解方法和不一定是按月平均,或按过往趋势分摊。分解方法可能和战术选择有关(如下图)
第二步:设定阶段性重点,各小组分配任务。
第三步:分解阶段性指标,各部门执行、监测、反馈。这一步就是常规运营数据指标的监控过程,不再赘述了。有了前两步,每阶段的运营工作就有了清晰的主任务,就不用纠结在“为啥短期类活跃率降了”“到底自然增长该写多少合适”“又有几个客户投诉很激烈”——整体目标达成就好。细节问题,可以在各小组自己复盘的时候,再找改进点。
第四步:监控执行进度,从小到大检讨效果。这时候要牢记检讨三原则:
当所有部门在部门例会上共识目标,跟踪进度,反馈问题,协同工作的时候,这套机制就算正常运转起来了。这样能保证整体目标的最大化落地,也能提醒各小组关键任务是什么——不要被自己一亩三分地发生的破事淹没了。
看完了,很多同学说:这一套方法论和增长黑客看起来很像呀。是滴,所谓增长黑客,其实也是一种统一协调各部门,为“增长”服务的办法。所以方法思路是很类似的。只可惜和数据运营一样,也被很多公司用歪了。
类似的,大家在做具体工作的时候,也不必要因为眼前公司的种种举动而怀疑人生——有可能就是你的公司水平太低而已。关键是多理解一个业务的本质,站在对业务有利的角度思考,多去理解业务部门同事真实处境与出发点,不要被玄乎的概念带着走。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14