带你详细解读数据赋能运营的两个方向及基本流程
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带你详细解读数据赋能运营的两个方向及基本流程
- 发布于6小时前
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互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致企业获客成本已经非常昂贵。那么，今天我们就跟随小编一起来了解一下数据赋能运营的两个方向及基本流程吧!
互联网下半场，流量红利早已消耗殆尽，一方面是泡沫散去后投资人投资更加理性，没那么多钱可以给到互联网公司去烧钱拉客户，另一方面，现在用户信息过载、产品和服务同质化严重，经常是花了钱也得不到客户，这样导致企业获客成本已经非常昂贵。那么，今天我们就跟随小编一起来了解一下数据赋能运营的两个方向及基本流程吧!
数据赋能运营的两个方向
数据在数据化运营过程中的价值概况主要就是两个方向，一是通过数据进行决策，还有就是把数据应用到运营或产品流程，提升产品智能化能力。
1. 数据决策
业务数据化，把业务过程的数据进行采集处理，用数据呈现业务经营情况是什么、怎么样、为什么、如何做的问题。
2. 智能应用
又可以分为两个维度，一是智能营销运营，二是产品的智能。
智能化运营，典型的案例是基于用户画像实现精准营销。即通过用户画像分析挖掘，对用户进行差异化、精细化运营。产品智能常见的是个性化推荐、AI应用，例如利用机器学习算法，实现内容的自动化审核。
数据化运营的基本流程
1. 确定目标
数据化运营第一步，要搞清楚业务的核心目标是什么，用户运营、产品运营不同的运营场景目标不同，可以围绕业务的KPI展开。
2. 指标体系
业务目标确定后，基于目标进行数据指标的拆分，构建业务监控或结果评价的指标体系。
3. 数据获取
需要的数据从哪里来，对于流量、行为类的数据必须要先进行埋点，在数据团队经常遇到业务产品找数据PM要数据，到头来却发现都没有埋点。
4. 数据分析
利用数据分析方法、数据可视化等方法对采集到的数据进行处理，形成分析报告。
5. 策略建议
基于分析结果，发现业务问题或寻找潜在增长点，支撑业务决策、驱动产品流程改进优化。
6. 评估优化
分析结论或策略建议在产品或运营端实施后，通过AB测试对比、效果分析，持续优化迭代。
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