2019年7月24日
数据运营的主要工作
我们所见过的其它运营工作更多的是与前端的产品和用户打交道，而数据运营更多的是与后端数字打交道。通过对各种产品数据和用户数据的分析，找到数据中存在的问题，并提供解决方案，指导产品的发展方向。数据运营，在移动互联网中的各个细节环节都有至关重要的作用。
数据运营它的目的及意义
在日常的产品工作和运营工作中，经常会通过“看数据”来找到更合理的解决方案。好多公司都会专门设置相关的数据部门，负责数据统计、分析这两项工作，不过有的公司会将数据统计放入研发部门，然后将数据分析的人员放到业务部门。一般是这两种方式。
当然了，通过数据分析是有优势的，经过统计发现大多数情况下进行数据驱动决策的企业，生产率较一般企业高，利润也要高。不过高的没那么的夸张一般是高4%-6%那样。
运营的目的是为了增加用户，提升用户的活跃和留存，最终获得更高的收入。数据运营的目的与运营目的是一致的，在用户增长、用户活跃、用户留存和增加收入的每个阶段，都需要有严格的数据监控，保证效果最大化。它的目的是这样的，不过它更像一种辅助运营的一种工作。
数据运营的前提是必须要收集尽可能多的数据，这是数据分析的基础。同时要设定合理的数据目标，接着要分析对数据目标造成影响的因素都会有哪些。出色的数据运营人员会在做决策前先分析相关数据，并通过数据来指导产品的发展方向。
数据运营的维度
作为一名合格的数据运营人员，应该充分了解产品的所有数据。一款产品的核心数据，基本包括3个维度：用户基础数据、产品使用数据、用户画像数据
用户基础数据，用来反馈使用产品的用户的整体基本情况。
产品使用数据，基本也是用户的使用数据，一般从各种维度来反馈用户在产品内的使用行为。
用户画像数据，这些数据通常是最有价值也是最需要加以运用的，通常会集合商业化目的来一起收集和使用。
新增、活跃、留存、时长、启动这都算用户基础数据，转化率、跳出率、点击率、功能模块使用次数、使用轨迹等都算是产品使用数据，用户标签、喜好、性别等等这都算用户画像数据。
结合每个产品的不同特点，数据运营会有不同的侧重，如电商类产品会更注重产品使用数据，关注订单的转化率和流失率；以广告为核心收入的产品，会注重对用户画像数据的使用。
如何通过数据实现精细化运营
数据并不只为产品服务，运营的各处细节同样需要“数据驱动”，将数据分析运用到运营的每个环节，有明确、有效的指标，才能实现精细化运营。作为数据运营人员，需要从数据中找到规律，分析数据上升和下降的节点，并找到相应原因，从而指导运营工作。
比如，一个电商应用，在初期阶段开展邀请有礼活动，老用户邀请新用户来注册、使用产品，每星期邀请来的注册用户最多并且达到一定值的老用户可以获得一些奖励。首先用户基础数据，基本上与老用户相关。包括老用户分享的人次、次数，每种分享渠道的次数、每个渠道的点击数、转化为注册的人数、邀请到不同人数的老用户分布情况，以及新增用户的注册流失率及主要的原因等等。然后是产品使用数据，基本和新用户相关。新用户来后的活跃情况、使用时长、使用频次、使用轨迹、下单情况、付费转化率及后续一天三天一个星期两个星期的留存情况等。后续能用到的数据就是与用户画像相关的数据，这些数据会更多的运用到前端商品的推荐上。
总结
如果把运营和数学来相提并论的话，数据运营在运营中的地位就相当于数学中的各种总结好的公式，只不过数据运营可能是根据情况不断地变化地
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