阅《数据运营手册：方法、工具、案例》一书之读书笔记
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这本电子书，从基本的概念入手，循序渐进，分别介绍了：
1、概念：什么是数据运营？
2、工作：数据运营的具体工作是做什么的？
3、方法：互联网产品运营常用的10个数据分析方法
4、指标：如何选择 正确的数据指标？
5、运用：用数据分析做运用增长，你需要做好这4个方面
6、案例：从烧钱地推到线上营销，回家吃饭的精益化运营之路
●什么是数据运营？
○“数据运营”有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位，广义指“用数据指导运营决策、驱动业务增长”的思维方式
●区别
○从工作岗位上看，数据运营属于运营的一个分支；从事数据采集、清理、分析。决策等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展
○从思维方式上看，数据(化)运营属于运营的一种技能，即通过数据分析的方法发现问题、解决问题、提升工作效率、促进业务增长。
●数据运营常用场景
○数据运营覆盖整个用户生命周期，包括拉新、转化、促活、留存和变现等常见的业务场景。
●数据运营是做什么的？
○数据规划：收集整理业务部门数据需求，搭建数据指标体系
○数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表
○数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方式，深入分析业务数据；提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案
●数据规划概念
○数据规划是整个数据运营体系的基础，它的目的是搞清楚“要什么”。有两个重要概念：指标和维度。（只有做好数据规划，接下来的数据采集和数据分析才能更加高效）
●数据采集概念
○数据运营要发挥数据采集、数据报表呈现的职责
○目前有三种常见的数据采集方案：埋点、可视化埋点、无埋点
○在数据采集和数据可视化这个环节，数据运营应该善于借助工具，减少在数据采集、数据清理、数据可视化上面耗费时间
●数据分析概念
○最终目的是通过数据分析的方法定位问题，提出解决方案，促进业务增长
●10个常用的数据分析方法
○来源管理：通过对投放的目标链接加上监测参数，实现对网页访问来源、APP下载渠道的监测
■主流的解决方案：UTM机制（广告来源、广告名称、广告媒介、广告内容、关键词）
○趋势分析：通过对业务指标的监测来研究用户行为规律，寻找增长点
■趋势分析有两大作用：数据监测和趋势预测
○维度拆解：单独一个数据指标很难从异常数据中发现问题，需要从多个维度出发，拆解指标定位问题
■维度归纳常见4类：人口属性、设备属性、流量属性和行为属性
○转化漏斗：转化漏斗以一种可视化的方式将转化路径的每一步都展示出来，运营需要重点关注流失最大的环节，这往往是优化工作ROI最高的地方
○留存分析：一般用来探索用户、产品与回访之间的关联程度
■互联网运营可以通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到用户增长点
○魔法数字：分析用户的行为组合“ 时间*功能*频次 ”与用户留存之间的相关系数。相关系数越大，两者的关联性越高。
○用户分群：精细化运营需要对不同类别的用户进行精准运营，维度和指标组合条件是目前常用的筛选方法
○用户细查：观察用户的行为轨迹，探索用户与产品的交互过程；进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设
○热力图：用高亮颜色来展示用户的访问偏好
■对产品运营来说，借助热力图可以及时优化网站或者页面布局，提高转化率等指标
○测试：A/B测试是指同时进行多个方案并进行测试，但是每个方案仅有一个变量不同，然后以某种规则（用户体验、数据指标等）优胜劣汰选择最优的方案
●如何选择正确的指标
○北极星指标：唯一重要指标。走正，和跑偏之间，也许只有一个北极星指标的区别
●衡量北极星指标的6个标准
○你的产品的核心价值是什么？这个指标可以让你知道你的用户体验到了这种价值吗？
○这个指标能够反映用户的活跃程度吗？
○如果这个指标变好了，是不是说明你的整个公司是在向好的方向发展？
○这个指标是不是很容易被你的整个团队理解和交流呢？
○这个指标是一个先导指标，还是 一个滞后指标？
○这个指标是不是一个可操作的指标？
IDEA●搭建体系
本文会按照上图中的数据化运营业务流程进行分析，从明确目标、数据指标制定、数据获取、数据分析、形成策略、验证优化这六个方面来搭建数据化运营的知识体系
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