關(guān)注問題
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? 數(shù)據(jù)運(yùn)營，拆開來，就是數(shù)據(jù)+運(yùn)營。數(shù)據(jù)指數(shù)據(jù)分析，運(yùn)營指各種運(yùn)營，常見的有用戶運(yùn)營、產(chǎn)品運(yùn)營、活動運(yùn)營等?？偨Y(jié)一句話， 數(shù)據(jù)運(yùn)營就是所有的運(yùn)營活動都基于數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)指導(dǎo)公司的運(yùn)營決策、驅(qū)動業(yè)務(wù)增長。例如，在用戶運(yùn)營中，數(shù)據(jù)運(yùn)營屬于其中一個環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，提升用戶運(yùn)營的效率。所以，數(shù)據(jù)運(yùn)營的核心還是數(shù)據(jù)分析，但是會更加側(cè)重一線業(yè)務(wù)。通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題，并解決問題，從而提升并促進(jìn)業(yè)務(wù)增長。在做用戶運(yùn)營的時候，常常需要對用戶進(jìn)行分群管理，即找出超級用戶（或者高價值用戶）、一般價值客戶及低價值客戶等。我們會怎么做呢？1、明確問題：需要把用戶進(jìn)行分群管理。2、收集數(shù)據(jù)：從數(shù)據(jù)庫或者后臺導(dǎo)出用戶數(shù)據(jù)，一般需要有這些指標(biāo)：消費時間、消費次數(shù)、消費金額等。3、建模分析：用戶分群中有一個經(jīng)典模型，RFM模型，所謂的RFM模型指關(guān)于用戶三個指標(biāo)：R、F、M，R指這里最近一次消費(Recency)，F(xiàn)指消費頻率(Frequency)，M指消費金額(Monetary)。（1）根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)構(gòu)造R、F、M這三個指標(biāo)（2）基于R、F、M三個指標(biāo)進(jìn)行K-Means聚類分析，將用戶分成8個類別或者6個類別，4個類別也可以，看業(yè)務(wù)需求。（3）基于類別，進(jìn)行分組統(tǒng)計，統(tǒng)計每組的R、F、M三個指標(biāo)的均值。4、得出結(jié)論：根據(jù)每組的R、F、M三個指標(biāo)的均值，找出超級用戶（或者高價值用戶）、一般價值客戶及低價值客戶。例如，有個組的F、M指標(biāo)很高，意味著該組用戶的消費頻率和消費金額都很高，R很小，即最近一次消費時間距離當(dāng)前日期很近，該組用戶就是超級用戶或者高價值客戶，需要運(yùn)營人員重點關(guān)注。5、報告呈現(xiàn)：最后基于以上分析，通過PPT或者Word將分析結(jié)論展示出來，便于用戶運(yùn)營人員參考。通過以上例子，可以看出數(shù)據(jù)運(yùn)營的流程一般分成6步，分別是明確問題，數(shù)據(jù)采集，建模分析，得出結(jié)論、報告呈現(xiàn)及效果評估。從企業(yè)招聘需求可以看出，對于大多數(shù)數(shù)據(jù)運(yùn)營崗位來說，需要掌握的技能有以下這些。
數(shù)據(jù)運(yùn)營的職業(yè)發(fā)展前景還是不錯的，原因有以下兩點：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，會有越來越多的企業(yè)開始重視數(shù)據(jù)，運(yùn)營過程中也會越來越重視數(shù)據(jù)，所以數(shù)據(jù)運(yùn)營的前景會越來越光明。
目前已經(jīng)過了流量紅利期，各個行業(yè)幾乎都是紅海一片，以前粗暴的運(yùn)營時代一去不返，現(xiàn)在都講究精細(xì)化運(yùn)營，精細(xì)化運(yùn)營，就是基于數(shù)據(jù)的運(yùn)營，一切跟著數(shù)據(jù)來。
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發(fā)布于2023-03-31
