你必须要知道数据在运营中的哪些运用

网站数据运营

换句话讲，想要让数据可以更好地为你服务，你需要先有好的逻辑和推理分析能力

网站数据的运营

网站运营

 而至于如何评估自己的逻辑能力，我给一个大体的参照—— 逻辑能力较强的人语言表达方面往往是有组织的

 比如，尝试给自己建立某种思考框架(如我们前面说过的“案例-问题-原因-解决方案”这样的框架)，并尝试在自己所有可能会经历的相关场景中都持续强制自己使用相应框架进行思考和表达，这样持续几个月后，通常是会有些效果的

 此外，也推荐可以参考一下《思考的技术》、《麦肯锡教我的思考方法》、《创新者的思考》、《学会提问-批判性思维》等书，都是我看过关于逻辑和思考方法方面的一些好书

 另外，很多人尤其是文科生在提及数据时往往会觉得比较怵，但数据其实一点也不可怕，只要思路捋清楚了，你会发现数据其实还挺有趣的

 说到数据，阿里的数据系统在整个国内互联网行业应该是最强大的了，很可能可能没有之一

其中对于数据的价值和运营工作中的具体使用场景，我觉得很多地方讲得是比较到位的

 比如，我们新做了一个围绕着课程推广的活动，但结束了之后发现真正愿意去参加课程的人不是太多，那你是不是该去看看，到底是引流引得不够多，还是课程页面转化率太低，还是整个报名流程有问题? .假如你想要实现某个目标，数据可以帮助你找到达成的最佳路径

 这个跟我们上一篇连载提到的东西类似，好比你老板让你要把销售额提升倍，你是不是得去看看，销售额的提升到底该从哪里来更合适?是搞进来更多流量?还是用心把付费转化率做上去?还是好好提一下客单价?或者老板要的是用户量提升万，你是不是得去看看，这万用户从哪里来更靠谱?多少可以来自于用户口碑和自增长?多少可以来自于网盟?多少可以来自于豆瓣小组新浪微博? .极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆分，对于用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力

 比如，某机构这么多课程，我们是完全可以通过数据得到以下问题的答案的——从课程的层面来看看，到底什么样的课程更受大家喜欢?然后，大家听课的习惯是怎样的?是喜欢同一堂课认真听很多遍?还是一堂课只听了-分钟就走掉了?再然后，一个还没毕业的大学毕业生和一个已经工作了-年的互联网从业者，虽然同样都是想要学习，但学习习惯和诉求是不是应该是有所不同的?以及，假如我们想要尽其所能的服务好某机构的全部用户，我们是不是可以把这些用户划分为各种不同的类别，然后分别推送给他们不同的课程和学习内容，引导他们去完成各种不同的用户行为? .数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘

 好比，在某机构的用户群中，我们要是通过数据的分析发现了这样一个结论——在过去个月内，但凡是跑到某机构来报名上课的用户，%都是因为看了我们的某篇文章才跑过来的，这时候你觉得你应该做点啥? 毫无疑问，当然是把这篇文章放到首页显眼处，或者放到新用户注册或访问过程中的某个必经节点上，用它去刺激更多的新用户啊! 上述点中，关于的部分，也即如何从宏观上结合产品形态和产品发展趋势判断一款产品所处的阶段，并制定相应的运营策略，我会在后面连载的第四部分中再具体来聊

 我们来看一个真实的例子：某OO课程学习平台，注册用户W，模式为用户通过线上付费报名，线下实地上课，日前上线了一个专题，聚合了堂课程进行打包推广，预期每堂课至少报名人以上，但从结果来看，效果不佳

 这里要就要提到我们曾经在《想成为年薪W+的运营，你必须具备这个“运营思维”》里提到的个“运营思维”的其中之一了：流程化思维

 比如说，围绕着一个课程专题的运营，其触达到用户的整个流程大体应该是如下这样的：  于是，我们可以依据这个流程回过去看，到底整个专题的问题出在哪里?比如说，是推广本身不给力?还是推广到专题页的转化率太低?还是专题页的跳出太高，基本没人进入到课程?又或者是课程页面到报名的转化太差?还是说报名后的订单确认和支付流程流失掉了太多的人? 以及，如果我们已经界定清楚了，以上几个大环节中的某一个环节存在问题，比如说，我们已经发现了推广到专题的流量数据太差，那具体又是什么原因导致的?是因为我们去到铺得太少，还是因为渠道执行力度不够?还是推广素材和文案太差? 如果按照以上的思路来对于这个专题的数据进行分析，我们可以发现，该专题的问题可能主要出现在以下几方面—— .专题页的整体UV就很差

累计出头的UV对于一个专题来说实在是太可怜了

 .专题页的效率普遍较差

一方面是其跳出率超过%，另一方面则是从专题页导到单堂课程的UV，最多也不过，仅相当于专题页流量的%左右，这个效率还是低得有些可怕的

 .从单堂课程的层面来看，课程对用户的吸引力可能比较差(报名和课程页访问都很少)，课程的课程详情页或定价等可能有可以优化的空间(访问很多，报名很少)，课程则是报名转化率还不错，但目测整体在站内得到曝光的机会比较少

 走完了这个例子，是不是感觉数据真的可以帮助我们把问题界定得无比精细，让我们言之有物目标确凿?  (四)如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径 下面我们再来说数据的第二类价值体现：假如你想达成某个特定目标，如何通过数据来评估和具体化你的最佳达成路径? 这个问题，其实跟上一篇连载里提到的“指标拆解”一脉相承

 先看网站流量，假定某机构的目标用户主要是岁以内的互联网产品+运营领域的从业者，目标用户共计约W左右，但目前网站日UV只有不到，那么以正常逻辑推断，在网站正常日UV方面拉升到目标用户的分之一左右，也就是W应该都是可以的

 再看课程转化率，假使目前网站整体UV-课程报名人数的转化率为%，同时又经过分析发现，每天访问课程页面的UV为左右，那么依据经验判断，这已经是一个还算不错的转化数据了

我们在此暂且认为我们经过流程梳理后，可以在加强站内课程曝光引导、优化课程列表页、详情页等布局以及课程文案、优化课程报名流程&;体验等环节均作出一定优化，从而实现%的转化率，整体提升.倍

那么基于以上的推断，我们应该可以在不做预算投入的情况下做到以下状态—— 课程报名人次=网站流量×(课程转化率×.)×(人均报名课程数×) 即，课程报名人次=网站流量×课程转化率×人均报名课程数×. 此时我们发现，如果按照这个推断，课程报名人次这个指标，已经被我们提升了将近.倍

也就是说，为了达成倍的目标，理论上我们只需要再投入一些预算，把网站流量再提升到原有基础.倍以上即可有望达成预定目标

 还是来看个例子：假如目前所有站内数据可以对我们开放，那么站在运营端，若我们需要对于某机构的用户行为有更加深入精确的理解，从而更好指导我们的运营工作，我们该以何种思路去对于数据进行分析和比对，从而得出一些更有价值的信息? 这里要先引入两个数据分析中的基本概念：维度和度量

于是，围绕着上述个行为，我们要重点关注的度量就可能包括了： 网站访问数，注册数，报名课程数，实际上课用户数，视频停留时间，单视频重复播放数

 事实上，我个人就曾经亲历过类似的案例，年前后，当时我所供职的一家互联网公司，就曾经因为发现我们的某个产品被用户在人人网分享后带来了过万的UV，从这一线索入手，我们开始深耕人人网，最后在短时间内给该产品带来了数十倍的数据增长

 当这些问题界定清楚后，事实上你是可以根据用户类型的不同，分别推送给他们不同的服务和引导他们完成不同的用户行为的(比如已工作的上来先做个任务，还是大学生的则先去听两堂入门课)，这样精细化的运营可以大大助推你的用户留存和活跃

 最终，假如你手边的数据足够充分，且这种从度量&;维度切入的分析做到极致，理论上你会对于整体站内用户的构成、行为习惯和当前产品的主要问题做到了然于胸，也会对于站内的整体用户生态更加具有掌控力

再随着业务的发展和要求不断去完善数据需求

 所以，无论是分析数据还是具体开展运营工作，你也要培养起来这样一个意识：要重点去关注对你最有价值的那部分用户，把你至少%左右的精力用于去关注他们

 比如说，你站内更加活跃的用户，更愿意贡献内容的用户，更愿意参与用户服务和管理的用户，等等

  (六)在数据中发现和挖掘隐藏的线索 承接着上面讲到的例子背景，接下来我们可以把最后一个点也一并讲了—— 数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘

 关于这件事，基础的逻辑可能是这样的—— 第一，你先找出你的产品中，当前可能存在问题的某个关键度量(或称指标)

 第二，对于这个度量进行纵览，从它的构成去看：是否所有用户或我们的所有服务在这个度量上的表现都很差?还是说有一部分用户或服务在该度量上的表现是会显著好于其他用户或服务的

最终我们发现，其中存在堂课程，它们的报名数普遍高于其他课程倍以上

 最终，假如通过这样的比对，我们可能得出了结论，比如说发现这堂课程使用的都是同一个文案模板，或者用户在报名这堂课程前普遍都看过了我们的某篇文章之类的，那么这时候，我们就已经找到了一个可能能帮助我们把事情变得更好的线索了

我猜，通过今天的连载，你对于数据与运营间的关系，是能够更具体深入一点儿的

 如果打个比方的话，但凡打仗想要获胜，你既得有上阵杀敌的本领，又要能够运筹帷幄，找对你的突破口和取胜策略

策略和突破口没找对，很可能任你有万夫不当之勇，仍然无情湮没于人海中;而硬本领不够强，则策略再好，你也根本没有取胜的可能

 但同时，数据也是一个很庞大的分支，关于各种数据分析的策略、方法、工具之类的，如果真的要放开了去讲，可能又是一本书

 考虑到这个连载的系列主题本是“运营”，且大多数运营都应该涉及不到那么深和高级的数据分析技巧，我们在这里的目的，可能只是希望你能对于数据与运营工作间的关系有一个较完整的理解，以及理解一些基本的数据意识和分析思路，了解真正把运营的精细化要做到极致，数据是需要在其中扮演必不可少的作用的

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