数据分析是一份严谨的工作，数据分析师不仅要有较好的逻辑分析能力、熟练的业务能力，还要有敏锐的行业洞察力，这样才能做到 用数据驱动商业化决策。
数据运营是一个做数据分析的重点岗位，这是除了项目管理和客服之外又一个与客户直接接触的岗位。数据运营不仅要对用户行为做到心中有“数”，对于活动及效果监控也要做到面面俱到，进一步可以预测到行业发展趋势，对公司重大决策给出决定性建议。
一名好的数据运营甚至可以成为优秀的产品经理，晋升到公司的管理层。
关于产品运营的日常数据分析工作，小聚认为可以从以下几个角度着手：
1）用户肖像分析
用户肖像分析是获取产品目标用户的主要方法之一，也是日常数据分析工作的一部分。
数据运营通过性别、年龄、收入、地域等信息为用户打上标签，如果能通过账户体系将用户其他行为（如访问行为、付费行为）梳理清楚，那么将形成更完善的用户画像数据库，对精准化营销起到决定性作用（用户画像做的最好的就是京东、淘宝等电商网站，它可以预测到你未来的某一段时间里可能需要某样商品，从而通过电邮、短信、微信等方式推送针对性商品促销信息）。
获取到用户肖像的方法有很多种，在这里着重给大家分享一些常用的方法：
方法1
可以在产品中嵌入用户基本资料的相关功能， 通过任务引导及适当的奖励制度鼓励用户完善个人信息。 一些产品的部分高级功能是通过完善个人信息后开启的，这种方法也不错。
需要注意的是，一定不要让用户花费太多的时间去完善资料，同时也不要涉及过多用户隐私，避免用户反感进而造成流失。
方法2
利用一些第三方监控平台（如百度指数），这些平台对于基础的用户画像都有统计和分析（但受制于cookies，当用户清空或者拒绝读取cookies时会对数据产生些许偏差，需要数据采集后进行清洗）。
利用这些平台的好处是可以和广告投放内容相串联，也可以获取到行业竞品的数据发展趋势。
方法3
定期 倾听用户的声音， 比如调查问卷，回访等方式，用抽样的方法预测整体用户画像水平，同时对问题进行灵活设置，这种方式也可以获取到很多关于同行业竞品的信息。
2）流量监控
流量监控是从产品诞生就要着手去做的第一件事，因为它不仅涉及到产品迭代的方向发展，同时也可以用数据告诉我们哪些功能好用，哪些功能需要优化，还有哪些功能是需要舍弃的。
对于活动运营而言， 流量监控是活动效果总结最重要的参考依据之一。
无论是内部技术团队自行埋点还是利用第三方工具进行数据监控，要根据产品实际需求以及团队资源来考量（大公司资源较多，因为涉及到数据安全及精准性，经常会选择自行研发；规模不大的公司可以考虑选择市面较好的第三方工具进行数据埋点），一定要趁早做，而且要尽可能做的精细。
对于网站而言， 完整的网站地图是必不可少的功能， 每个页面都需要放置正确的监控代码，用以监控：
用户访问（PV / UV）；
跳出；
页面停留时间；
页面访问深度（即访问多少个页面）；
访问渠道来源（从哪个网站来的，以什么方式来的）；
留存率（次日流量、3日留存、7日留存、14日留存、28日留存）等。
关键流程一定要部署正确，如注册流程（涉及新用户）、购买流程（涉及转化）等等，这时转化漏斗就是帮助我们做页面分析的重要工具。通过漏斗看到各个关键页面的流量进入与转化，用户离开比例，如果某一个流程数据发生异常，就需要着重观察是否是产品功能上出现问题。
如果使用GA等监控工具，可以将广告投放与用户访问行为数据互通，利用归因模型分析出射手渠道和助攻渠道，不仅可以做到广告优化提升转化率，还可以发现新的合作渠道。
对于App而言， 单日活跃用户数量、单月活跃用户量、互动情况、访问深度等等就是我们的重点观察数据。
相比网站监控来说，App的数据监控更适合从账户体系上着手，每个用户都是独立的个体，具有独立的访问行为；如果能与画像数据相关联，就可以匹配不同类型的用户对于产品访问行为、产品功能的需求。
3）收入（转化）监控：
收入监控是衡量产品商业化水平的重要依据，产品的目标形态是实现商业化，所以不同类型的产品都要要求有持续的变现能力，否则会因为市场竞争而逐渐淘汰。
日常监控的数据有：
收入流水；
盈利、盈利率（同比、环比）；
补贴、补贴率；
用户首次付费、再次付费数；
留存率等等。
这类数据一般来讲都是直接写入后台数据库的，也就是说产品内部员工才可以查看，并根据工作内容分配不同的查看权限。一些公司还要求产品数据运营人员有一定的SQL能力，可以读懂数据库代码，能写或者能描述清楚需求让技术人员帮助写出代码。
不管是市场部门，产品部门，运营部门还是公司老板，都会有各种不同的数据需求，由此可见，数据运营是一个非常受欢迎的岗位，不过“数据”本身是较为复杂的元素，作为一个产品运营人员，时刻需要跟数据打交道，没有优秀的数据分析能力是无法胜任的，所以想成为数据运营就要先学好数据分析。
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标签：运营
