在《為什么你做的數據分析，運營懶得看》中，我們列舉了運營實際遇到的困難，今天接著分享，數據分析可以如何幫助運營解決困難。正如上一篇所說，數據分析已經為運營提供了大量支持，可惜僅限于認知現狀階段。那為了支持運營迭代升級，到底還需要哪些？這就得從運營迭代升級到底在干啥說起。
1 、 運營迭代升級怎么做
運營之所以喜歡說迭代，首先是因為運營有大量的基礎套路、模板、案例可以參照，完全不需要從頭做起。所以不需要用創(chuàng)新、設計、創(chuàng)造這種詞。
男生們可以回憶一下你們玩的游戲，是不是首充送XX，七日登錄送XX，競技比賽有勛章，套路非常相似。女生們可以回顧一下購物網站的各種滿減、優(yōu)惠、抽獎，是不是看起來很相似。就是這個感覺！
比如運營最喜歡說的AARRR，其實每個方面，都有大堆套路（如下圖）：
其次是因為隨著環(huán)境變化、企業(yè)規(guī)模擴大，套路總不能一桿子捅到底，總會隨著時間變化有些變化。這種變化可以分為五個等級（如下圖）：
這個五個等級變化，會按一個流程開展：
看完以上內容，是不是一下覺得數據能做好多事情！且慢，具體做多少，還得看運營的具體工種，如果沒選對服務對象，有可能起到畫蛇添足的作用。
2 、 不同運營對數據的需求
雖然都叫運營，但是運營實際包含的工作內容非常多。不同運營工作，具體痛的位置不一樣。對于這些痛點，數據分析能治療的程度也有區(qū)別。
從本質上看，數據分析方法代表著理性、邏輯、計算?？蛇@不是工作的全部，工作中還有很多感性、情緒、創(chuàng)意。因此有的工作天生就不咋需要數據幫忙，看個現狀結果就行了，有的則需要縝密的計算和分析。綜合以上要素，可以歸納如下：
這就是為啥大家能見到的細致分析都和用戶有關。因為用戶運營本身是個非常有策略性工作。
用戶運營本身也非常重要，很多互聯網公司為了上市圈錢，需要把用戶量、用戶增長率、付費轉化率做到一定水平，在渠道運營（拉新），用戶運營（育舊）上非常舍得砸錢。
3 、 數據能支持哪些問題
數據分析適合解決理性問題，因此看了上邊分類大家大概知道數據分析適合哪些問題。但別忘了，運營最大的問題是沒錢。所以還得把每類工作對費用需求程度加上，先解決那些缺錢部門的費用問題（如下圖）。
因此，理論上，數據支持運營的第一步，應該從分錢開始。先回答和錢有關的，非常理性的，戰(zhàn)略方向性的問題，比如：
公司發(fā)現目標是（行業(yè)第一？營收破100億？）● 基于此目標，需要新用戶XX萬，老活躍用戶維持在XX水平● 基于新用戶數，按目前市場價，渠道成本為XXX億● 基于目前措施，老用戶維護成本為XXX億以上目標，通過階段性大促完成x%，日常渠道/用戶投入X%
有了這些分析（其實就是經營分析），分清楚錢、時間、責任，后續(xù)運營干活非常清爽！從來不怕目標高，就怕費用沒給到。有了資金支持和適當的時間安排，后續(xù)也好選擇具體的落地方法（如下圖）：
至于具體的落地層面，細分類型太多，一篇文章很難講清楚。有機會我們慢慢更新。
3 、 怎么把數據落實到位
然而，僅僅有這些分析思路和方法是沒有用的！更重要的環(huán)節(jié)是：落地。道理講出來，大家都懂，真到落地的時候就蛋疼了：
▌1、分析和決策脫離：這是最大、最大、最大的問題。往往做決策是拍腦袋、憑經驗、抄對手、聽安排，缺少真正的分析，做分析的實際上僅僅在更新數據，沒有意見，沒有解讀，沒有洞察。
▌2、決策與執(zhí)行脫離：這是第二大的問題。往往方向、費用、策略，是上層領導決定的，基層同學們每天忙著：做方案-請示-改方案-請示-改方案-請示。對于為什么這么干，干到哪里才算完全部暈頭暈腦。啥分析都沒用。
▌3、理論與實際脫離：這是第三大問題，講起AARRR如數家珍，可具體到一個行業(yè)，一個業(yè)務，一個活動，一次文案，到底數據形態(tài)是啥樣，到底該做到多少合適，完全沒有頭緒。
▌4、缺少歷史經驗積累：對過往數據沒有采集，沒有積累，甚至很多做數據的同學連業(yè)務目前在干什么都不知道，更別提以前干過的，這能分析就見鬼了。
▌5、缺少活動、策劃案、文案標簽體系：就如同沒有打用戶標簽很難理解用戶一樣，沒有打這些業(yè)務標簽，也沒法具體分類對比業(yè)務，更沒法總結套路。
以上種種，歸納起來就是：好的數據支撐體系，從來都是業(yè)務數據一體運營，集體作戰(zhàn)的結果，從來都沒有一個神仙級數據分析師能振臂一呼啊啦啦啦就擺平所有問題。包括案例分享也是，很多同學喜歡說：來兩個牛逼案例。最后發(fā)現牛逼的案例，從來都是牛逼的公司催化出來的。想要復現，還是得練好基本功，比如如何貼業(yè)務標簽。
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