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如何快速搭建一篇數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的大綱？
2017-03-23
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于是我希望，在七周成為數(shù)據(jù)分析師的系列后，把數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)作為第二個(gè)系列來(lái)完成。每次寫文章，對(duì)自己也是一種總結(jié)和提升。


下面是一份「簡(jiǎn)略」的大綱，更恰當(dāng)?shù)卣f(shuō)是草稿。當(dāng)不久的將來(lái)開始正式寫作時(shí)，肯定會(huì)更好。

——————
我們將數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分成四個(gè)環(huán)節(jié)：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，數(shù)據(jù)反饋。它是運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品視角的閉環(huán)。

將閉環(huán)簡(jiǎn)化成四個(gè)模型，那么它們分別是：

數(shù)據(jù)收集：以用戶和產(chǎn)品的交互為輸入，原始數(shù)據(jù)（行為、業(yè)務(wù)、流量、外部）為輸出。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品：以原始數(shù)據(jù)為輸入，以加工數(shù)據(jù)（標(biāo)簽、畫像、維度、指標(biāo)、算法結(jié)果）為輸出。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：以加工數(shù)據(jù)為輸入，以運(yùn)營(yíng)策略（用戶、內(nèi)容、活動(dòng)、電商）為輸出。

用戶觸達(dá)：以運(yùn)營(yíng)策略為輸入，以反饋行為（轉(zhuǎn)化率、點(diǎn)擊率、響應(yīng)率）為輸出。

數(shù)據(jù)收集

雖然數(shù)據(jù)收集是技術(shù)的事，但是產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)人員也應(yīng)該了解相關(guān)的細(xì)節(jié)。什么是網(wǎng)頁(yè)參數(shù)，什么是服務(wù)器日志，數(shù)據(jù)是如何被收集起來(lái)的…下圖就是一段服務(wù)器日志，是收集數(shù)據(jù)的方式之一。

255.255.255.255 - - [18/Sep/2016:00:00:00 +0000]
"GET /images/my.jpg HTTP/1.1" 200 19939
"http://www.aaa.cn/bbb"
"Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/29.0.1547.66 Safari/537.36"

如果不了解，當(dāng)你問(wèn)到研發(fā)：為什么這一塊數(shù)據(jù)沒(méi)有收集到啊，研發(fā)大哥只會(huì)翻一個(gè)白眼說(shuō)：你沒(méi)有要求布置啊。

布置即是埋點(diǎn)，埋點(diǎn)不是一項(xiàng)新興的技術(shù)，它在Web時(shí)代就有了。

很多場(chǎng)景中，業(yè)務(wù)方是埋點(diǎn)需求的發(fā)起者。這也是我強(qiáng)調(diào)的，運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品需要了解埋點(diǎn)，否則，這一塊很容易變成坑。

在數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)體系，對(duì)埋點(diǎn)的要求只會(huì)更高。前端埋點(diǎn)、后端埋點(diǎn)、可視化埋點(diǎn)、服務(wù)器埋點(diǎn)，各類方式層出不窮。技術(shù)問(wèn)題不需要擔(dān)心，擔(dān)心的是應(yīng)用。

雖說(shuō)，給我一組行為埋點(diǎn)數(shù)據(jù)，我用Excel也能寫出協(xié)同過(guò)濾?？扇绾巫畲髢r(jià)值的發(fā)揮效用，在埋點(diǎn)初期就應(yīng)該考慮清楚。所以埋點(diǎn)需要花稍微多一點(diǎn)的篇幅介紹。

最后，學(xué)會(huì)爬蟲，爬蟲是一種高性價(jià)比高體力活的技能。爬蟲有三種主要方式，靜態(tài)網(wǎng)頁(yè)爬取，JSON/API 爬取，動(dòng)態(tài) JS 爬取，再加上各種反爬蟲機(jī)制的應(yīng)對(duì)。當(dāng)爬蟲水平能爬取微信和淘寶時(shí)，已經(jīng)是草木竹石皆可為劍了。

利用爬蟲，運(yùn)營(yíng)能做很多好玩的事情。比如出現(xiàn)一個(gè)熱點(diǎn)新聞，大家馬上抓取相關(guān)數(shù)據(jù)，然后新媒體同學(xué)洋洋灑灑一篇文章：《大數(shù)據(jù)告訴你，XXX是什么樣的》，《我們分析十萬(wàn)條影評(píng)后，得出這部電影XXX》，《XX網(wǎng)站最火熱的十條內(nèi)容》。比憋內(nèi)容好多了。

數(shù)據(jù)加工

這依舊是技術(shù)研發(fā)的范疇。

數(shù)據(jù)加工的業(yè)務(wù)核心是指標(biāo)，我們首先得熟悉各種主流指標(biāo)的含義和應(yīng)用。

很多產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)們會(huì)問(wèn)，是否需要理解數(shù)據(jù)架構(gòu)？

上圖是網(wǎng)上扒來(lái)的數(shù)據(jù)架構(gòu)，好消息是并不需要學(xué)會(huì)。但你總歸要理解一個(gè)概念，比如什么是 MapReduce，什么是離線什么是實(shí)時(shí)，什么是緩存，什么是 T+1。

這是為了降低溝通成本，也是方便大家理解數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)背后的邏輯。為什么有些報(bào)表和數(shù)據(jù)不能立馬獲取，為什么有些個(gè)性化推薦，如網(wǎng)易云音樂(lè)，只能每天定時(shí)更新？

一個(gè)好的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)體系，需要業(yè)務(wù)人員和技術(shù)不斷磨合才能搭建起來(lái)。此時(shí)，你也會(huì)是一位合格的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理了。

一些數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯可以選擇性學(xué)習(xí)，包括用戶畫像、廣告、CRM 等。它們?cè)谝欢ǔ潭壬鲜窍嗤ǖ?，比?a href='/map/yonghuhuaxiang/' style='color:#000;font-size:inherit;'>用戶畫像和廣告的人群定向，區(qū)別于靜態(tài)和動(dòng)態(tài)。

用戶畫像是集大成者的時(shí)髦應(yīng)用，不同公司的用戶畫像也不相同。有些用 NoSQL 、有些則是寬表。用戶畫像應(yīng)基于業(yè)務(wù)出發(fā)，切記避免形式主義的畫像，你賣保健品的，知道用戶喜歡軍事有什么用？

機(jī)器學(xué)習(xí)是更時(shí)髦的應(yīng)用，我認(rèn)為，產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)了解些機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)挺有幫助，這是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的方向之一。

當(dāng)你理解機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘能夠做什么，你才能與數(shù)據(jù)、技術(shù)配合它落地。永遠(yuǎn)別期待數(shù)據(jù)部門憑空優(yōu)化業(yè)務(wù)，他們需要業(yè)務(wù)部門提供方向和指導(dǎo)。一個(gè)懂機(jī)器學(xué)習(xí)的運(yùn)營(yíng)，起碼值他們請(qǐng)三頓飯。

話說(shuō)回來(lái)，單純理解，哪怕是一個(gè)文科生，一個(gè)月也能懂幾個(gè)主流的算法模型了。比如決策樹，就是 if-then 的集合，非常簡(jiǎn)單，因?yàn)楹?jiǎn)單，所以運(yùn)算速度快，速度快就可以應(yīng)用在一些特定的場(chǎng)景，比如新用戶的內(nèi)容推薦系統(tǒng)。這種理解，有助于設(shè)計(jì)更好的產(chǎn)品。

所以，得讓產(chǎn)品和運(yùn)營(yíng)們，也了解起機(jī)器學(xué)習(xí)啊。

數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

終于輪到業(yè)務(wù)的環(huán)節(jié)，這里將著重介紹如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成策略。

首先，需要數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的思維。如果運(yùn)營(yíng)還是用老虎機(jī)、大轉(zhuǎn)盤、抽寶箱的「三板斧思維」，業(yè)務(wù)走不長(zhǎng)遠(yuǎn)。

我曾經(jīng)說(shuō)過(guò)，運(yùn)營(yíng)和 Growth Hacker 只差一個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的距離。無(wú)需特地吹捧國(guó)外的增長(zhǎng)黑客，只要數(shù)據(jù)化用的好，人人都是增長(zhǎng)黑客嘛，哈哈。

接下來(lái)以實(shí)際的工作內(nèi)容解構(gòu)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。

用戶運(yùn)營(yíng)的數(shù)據(jù)化，分為用戶行為和用戶體系。

用戶行為通過(guò)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)分析。

桑基圖是最合適的圖表（偷懶拿舊圖了），上圖只是活躍狀態(tài)的變化。不妨想一下，同樣的圖表，用來(lái)分析用戶在產(chǎn)品上的操作路徑，比如某個(gè)功能模塊的使用、退出、跳轉(zhuǎn)，是否能優(yōu)化產(chǎn)品呢？

除了行為，還要挖掘用戶數(shù)據(jù)，之前一篇文章的分層和分群，就是其中之一。另外也包括用戶流失預(yù)測(cè)等。

活動(dòng)運(yùn)營(yíng)，我準(zhǔn)備把流量合并在這塊，因?yàn)榛顒?dòng)都是 Web 頁(yè)面的形式，兩者的道理是相通的。這塊也有不少專門的技巧。

大家知不知道，微信會(huì)在第三方分享出來(lái)的web頁(yè)面上，打上 &from=timeline 、groupmessage 、singlemessage 的參數(shù)。分別對(duì)應(yīng)朋友圈分享、群分享、好友分享。大家有沒(méi)有研究過(guò)，哪些運(yùn)營(yíng)活動(dòng)或者內(nèi)容，更容易被分享到朋友圈，哪些內(nèi)容更容易被分享到群？如果加上用戶參數(shù)，你還能監(jiān)控到哪類用戶的分享效果特別好。我就基于此 AB 測(cè)試優(yōu)化朋友圈的內(nèi)容點(diǎn)擊率，提高了 30% 左右。

同樣的，活動(dòng)運(yùn)營(yíng)也能用統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行優(yōu)化，怎么計(jì)算活動(dòng)中獎(jiǎng)的概率模型，預(yù)估成本？它是典型的二項(xiàng)分布。不同的中獎(jiǎng)概率，對(duì)應(yīng)什么樣的用戶數(shù)學(xué)期望？如何調(diào)整概率達(dá)到效果最優(yōu)，玩法也有很多。

內(nèi)容運(yùn)營(yíng)是數(shù)據(jù)化的一個(gè)難點(diǎn)，因?yàn)槲谋竞茈y量化。從大層面考慮，我們能監(jiān)控輿情數(shù)據(jù)，而細(xì)節(jié)，我們將進(jìn)行文本分析。

不需要專門學(xué)會(huì)自然語(yǔ)言處理。而是當(dāng)用戶評(píng)論你的產(chǎn)品時(shí)，如何判斷他們?cè)u(píng)論的情緒是積極還是消極？當(dāng)評(píng)論有十萬(wàn)條時(shí)，怎么去更好的分析？

除了上述最主要的工作內(nèi)容，我們還要學(xué)習(xí)商業(yè)化運(yùn)營(yíng)。這里的商業(yè)運(yùn)營(yíng)，是涉及到各類營(yíng)收、GMV 的運(yùn)營(yíng)策略。包括電商、廣告、會(huì)員等。

除了技巧，得花些時(shí)間，把策略變成產(chǎn)品和工具。這一塊，就涉及到運(yùn)營(yíng)后臺(tái)/平臺(tái)的搭建了。

數(shù)據(jù)反饋

最后就是數(shù)據(jù)反饋了。

AB 測(cè)試是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的大殺器。好的 AB 測(cè)試，需要設(shè)計(jì)相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略。如何設(shè)置對(duì)照組和控制組，如何劃分出流量，怎么樣的樣本才能滿足置信度的要求。何種手段能夠證明運(yùn)營(yíng)策略成功了？

除了 AB 測(cè)試，得繼續(xù)熟悉各類反饋指標(biāo)，點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率、響應(yīng)率。包括機(jī)器學(xué)習(xí)的精確率、準(zhǔn)確率、召回率、AUC 和 ROC 曲線、Lift提升圖。這會(huì)把大家的思維，從單純的轉(zhuǎn)化，帶到更高層的維度。

比如用戶購(gòu)買商品，轉(zhuǎn)化率是 30%，這是普通運(yùn)營(yíng)的視角。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)會(huì)怎么看待這個(gè)數(shù)據(jù)呢？他會(huì)把用戶切割到一個(gè)維度，叫做購(gòu)買可能性。比如用戶有 90% 的可能性購(gòu)買，用戶有 80% 的可能性購(gòu)買，用戶有 10% 的可能性購(gòu)買…這些可能性都是機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)出來(lái)的概率，不同概率的轉(zhuǎn)化率不同。最終劃分出一個(gè)區(qū)間，譬如選擇 40% 以上可能性的用戶才去做強(qiáng)營(yíng)銷。

好的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，運(yùn)營(yíng)人員會(huì)獲得這類基于預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)，告訴你用戶對(duì)某些運(yùn)營(yíng)活動(dòng)、策略、營(yíng)銷的響應(yīng)會(huì)怎么樣，運(yùn)營(yíng)人員就基于此選擇用戶，做到性價(jià)比最優(yōu)化。

于此，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是階段性的結(jié)束了，之后則是優(yōu)化改進(jìn)策略，作為新的開始。


作者 秦路
本文為原作者原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán)


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