简洁地前言：本文通过从传统行业营销转入电商运营感悟中，尝试回答运营的价值在哪里？它是在哪里对用户施加影响的（从用户运营的角度）等问题，希望能加深您对运营的认知。
随着职场中对运营的期望越来越高，运营几乎变成了万能药。公司成立了运营部，然后招聘几个“新媒体运营”“用户运营”“产品运营”的达人就能像加了特技一样，第一个月就用户倍增，第二个月销售翻倍，第三个月公司上市。运营好像突然变得那么地高端大气上档次,好不习惯哦。
而运营人最最常挂在嘴边的一句话就是“让数据说话”。
刚刚入职的时候，一下子就陷入了数据海洋中。有一堆表格需要维护，要从后台求技术部门导出很多地数据，整合编制运营报表。每天忙得都自觉加班再加班，周围同事都在说，让数据说话！但是从来没有人跟我解释为什么要“让数据说话”。如同“让数据说话”已经是一个被证明无数遍的真理，每个人都应该能秒懂。当时我百度了很久也没有一个令我满意的答案，只好压下疑问加班再加班。
额，抱歉忘介绍我自己了。我这几年跳了几次槽，行业从贵金属投资—— 税务软件营销 —— 线上电商运营，岗位性质变化比较大的，但核心没有变：让用户使用我们的产品；再提炼一下，我做的事情，就是让用户认可我们的产品，并留下用户。
贵金属投资&税务软件的营销方式都比较老套，都会有固定的工作习惯和作息时间，有墨守成规的套路，有各种可以转移问题的借口。项目做得好了，理由无处不在，做得不好，也有各种不靠谱的分析和推策。而在这之中，产品人员或营销人员的价值无法体现得很充分，因为人人都可以成为事后诸葛亮。真心不知道项目为什么能火，有的产品为什么就是卖不动，是某个想法或运作起了作用，还是仅仅只是撞了几次好运而已。
当时一个业务在某个门市部蹲点或者接电话，一天接待过百个用户。公司要求用心服务巴拉巴拉一堆，潜规则“教会就可以，能用就行“”。当时一个区域经理管着四五家店，手下管着20多人，每月做一周的培训。公司市场部一年就做那么一两个项目。
业务上一手交钱，一手交货，包教包会，钱货两清。后续产品的口碑，全靠产品本身的产品属性以及质量。后期公司要求提交客户反馈，我们只好捕风捉影地去了解客户对我们产品的看法。一般就只有好用和不好用，好用在哪里，不好用在哪里？客户说不出来也没有意愿替你去想。毕竟公司与客户之间只是钱货两清的关系。当评价满天飞的时候，一般已经恶评如潮了。
但互联网不是，首先客户为了购买我们的产品必须在我们的平台上注册。虽然获取用户的门槛更高，但是客户就成了我们的用户，某程度上就是自己人了。通过多维度地数据分析，公司能与与用户之间产生更深刻的联系。通过运营后台导出数据，接着做数据分析。你可以看到各种数据真实的反馈，产品的价值真实体现，在哪几个维度上最起作用，哪些维度无关紧要，哪个产品标题点击量最大，哪个产品属性导致了用户的购买行为，一切基于用户需求而产生的动作，让人兴奋不已。
通过跟踪用户的使用记录，我们能知道用户的偏好&习惯，那么我们就能描绘用户画像；研究用户有没有再次登陆，买了什么，那么我们就能知道平台上的用户的活跃度、留存率、流失率；接着通过用户的活跃度、留存率、流失率，结合平台上的一些业务节点，我们就能分析用户流失原因......
互联网就是这样的平台，运营人员一天要接触非常多的数据反馈，要受到产品形态的多种变化反馈，要面对几万、几十万、上百万或上千万的用户和流量的反馈信息，需要不断考虑产品、用户之间的匹配关系，一切基于用户的需求出发。面对的是无法回避的问题，最直接和最真实的数据放在眼前，你没有任何借口。一个产品，质量很好，也很实用，但就是没有大卖，为什么呢？其实答案你完全可以自己找到了。
但是以上的情景都是基于网络平台上的数据，作为分析基础的。那么如果“断网”了呢？我们运营就无法“让数据说话”了吗？其实并不然。
假设我们在运营一家牛排连锁专门店，我们知道了每家连锁店每种牛排的出货量。接着我们可以调查每个连锁店的地段是住宅区还是写字楼，附近的消费人群是住户还是前来上班的员工、通过不同维度地对比数据，我们可以得出某种结论。我们可以把各次前来消费不可预测的个体，具现为某个特定消费人群的表象。如同我们无法预知某次硬币掉落的结果，但是在大量重复试验中的数据告诉我们，多次实验后总的正/反面朝上的频率应当接近50%。我们无法预知某位消费者某次会购买那个产品，但是我们可以通过收集数据得知某个特定消费人群会倾向于消费哪个产品，然后再进行改进。在我的理解中，运营的“让数据说话”不仅仅只是一种工作技巧或者方法，它是研究个体和整体之间关系的方法论。
一个项目，除了产品本身的属性有否符合用户的需求/痛点，用户运营是不可忽视的一环。用户运营一头在产品，另一头在用户。用数据讲话，不断迭代产品和用户需要的匹配度。在这两头上下功夫，总是会获得丰厚地回报的。
这就是我理解的为什么要“让数据说话”。希望我这篇短短的文章能帮助到您，补上您对运营认知中的小小地一环。
唠唠叨叨的后记：
为什么我要写这篇文章,死磕“让数据说话”这一个好像是已经被反复论证，简单得就好像1+1等于二的题目呢？
我高中的时候，有那么一位数学老师。她在数学领域是当之无愧的大牛，任何难题对她来说都好像是小菜一碟。我们一致觉得她当数学老师是屈才了。但是她作为老师有个很大地缺点。例如一道题解题应有ABCD四步，其中C项不计分。考生可直接得出结果，却是解题思路中衔接的一环。考试后这位大牛讲解都是直接ABD，高材生们都连连点头，学渣又不敢问只好作蒙娜丽莎状。一到考试，学渣死得干干净净。
C项虽然不起眼，但是重要衔接的一环。有时候少了它，理解事物起来感觉就像加了特技一样。
