数据化运营思维，这听起来非常酷，却千头万绪，作为产品经理，怎样才能快速且系统地树立数据化运营思维呢？这是今天这篇文章讨论的重点。
01运营的焦点始终是用户
曾经和杭州一个做代运营的朋友闲聊运营的时候，特别惊讶的发现，一个总共不超过15个人的运营团队竟然被划分为用户运营、产品运营、内容运营、社区运营、活动运营、渠道运营等多个小组，每个小组有3～4人，有时还会有人被临时抽调至其他小组做事情。
我们通过名称大致可以了解每个小组的运营侧重点，然而，这些各式各样的“运营”的目的几乎都是力求扩大产品的影响力，让更多用户喜欢产品。
1、用户运营
用户运营，其核心是围绕着用户的新增—留存—活跃—传播以及用户之间的价值供给关系建立起来一个良性的循环，持续提升各类跟用户有关的数据，如用户数、活跃用户数、忠诚用户数、用户停留时间等。通过建立用户分层运营体系，直接或间接与用户建立交互，同时可以开展用户研究。也会根据需要开展针对活跃用户、特定群体用户、流失用户等的专项运营。
2、内容运营
内容运营，其核心要解决的问题是，围绕着内容的生产和消费搭建起一个良性循环，持续提升各类跟内容相关的数据，如内容数量、内容浏览量、内容互动数、内容传播数等。内容运营人员撰写文稿或挖掘用户产生的内容，整理成一篇篇的热文，通过官方媒体（如资讯平台、微信公众号、微博等）推出，吸引用户自发传播，在激发用户活跃度的同时将一定数量的潜在用户引入产品。
3、活动运营
活动运营，其核心就是围绕着一个或一系列活动的策划、资源确认、宣传推广、效果评估等一系列流程做好全流程的项目推进、进度管理和执行落地。一个活动运营，必须事先明确活动的目标，并持续跟踪活动过程中的相关数据，做好活动效果的评估。通过策划有趣的活动吸引新老用户积极参与、分享，拉动产品增长。参与运营活动的用户通常能够获得特别的奖励，如额外的积分、优惠券、免费的增值服务以及实物奖品。
4、产品运营
产品运营，其实要做的事情，就是通过一系列各式各样的运营手段（比如活动策划、内外部资源拓展和对接、优化产品方案、内容组织等），去拉升某个产品的特定数据，如装机量、注册量、用户访问深度、用户访问频次、用户关系对数量、发帖量等。
不难发现，各运营最终都避免不了跟用户打交道，即便是看似与用户无关的渠道运营，也必须要通过用户在各渠道中的响应来体现运营的价值。这样划分运营小组确实能够起到明确分工、提高专注度和工作效率的效果，然而也会引发资源重复消耗和重复运营的偶然事件。
有一天，我收到滴滴公司的一条运营短信“2元购买包月卡”，由于我是滴滴的高频用户，因此萌生了“薅羊毛”的心理，毫不犹豫地点击短信中的链接并付费购买。为这次的“占小便宜”沾沾自喜了几天，直到几天后又收到滴滴公司的另一条运营短信“联通用户免费领取包月卡”，而再次领取的月卡与之前购买的月卡存在时间上的重合，不能够延长有效期。瞬间感到交了“智商税”——尽管只有2元钱。
显然，前一条短信是针对全体活跃用户做的运营，而后一条则是滴滴公司与中国联通合作开展的针对联通用户的运营，但我均被命中。后来的一条短信，显然其运营效果必然会大打折扣，造成运营资源的浪费。鉴于此，我们可以预见，无论哪个方向的用户产品运营都应该以用户为焦点，数据化运营中几乎所有数据均产生自用户行为，假如以数据驱动运营的方法，必然会避免这些资源的浪费。
认清这一点，是树立数据化运营思维的关键。
02理解用户数据的六步循环
当把一切运营都聚焦在产品的用户上时，我们就会自然而然地执行类似这样的流程：
通过产品中的数据机制捕捉用户行为，发现用户的潜在需求
针对潜在需求制定并实施产品运营方案
对比方案实施前后的数据，评估用户反馈和运营效果
这个流程始于数据，也终于数据，而一轮运营的结果数据又会成为下一轮运营的初始数据，这是一个循环过程，也是数据化运营的整体形态。将这一形态以数据微观视角审视，则展开为用户数据依次经历产生、收集、处理、呈现、分析、沉淀的循环过程（也称为数据化运营生命周期）。
1、产生，数据从无到有
对于以用户为焦点的数据化运营而言，用户与产品的交互行为是数据产生的前提。如用户在应用商店中下载和评论产品，会产生渠道数据；用户运行产品程序，会产生各种日志数据；用户登录产品、单击功能中的热点区域等，会产生具有广泛用途的用户行为数据；用户购买增值服务，会产生收入相关的数据。
2、收集，将产生的数据由物理世界引入计算机世界
数据产生自瞬间，需要通过各种手段把它们及时收集起来才能成为对我们有用的数据。这一步很容易使我们联想到数据产品体系中的采集层，实际上，用户产品的数据收集工作通常会在技术上与数据产品体系中的数据采集组件对接。
3、处理，原始数据进行规范化、逻辑化处理
用户产品的数据处理通常也是通过数据产品体系的处理层，结合用户产品的规范与逻辑实现的。· 呈现，以友好的形式展示数据，便于我们进一步分析。呈现也意味着数据能够被我们直观地获取，这就需要借力于数据应用层的各种数据产品，如报表平台、用户分析平台。
4、分析，对数据进行全面解读和分析
数据分析一般会被认为是数据化运营最关键也是最具技术含量的一步，这也是为什么很多团队会设立专职数据分析师的原因之一。除了由人对数据进行分析，随着数据量级的增长和人工智能技术的发展，机器学习在数据分析中也发挥着日益重要的作用。
5、沉淀，将数据的成果落地到实际中
通过分析数据，将挖掘到的信息与产品现状结合，落实为产品及运营方案，进而促进产品的综合增长。经历这样一轮循环，数据转化为产品的优化策略或运营方案，对产品产生了实质性影响。这些影响是正面的还是负面的，对产品的提升是否符合预期，有没有新的问题浮现，是否还存在进一步提升的可能性等问题就需要投入下一轮的循环过程来求证和解决。
03明确数据化运营与数据产品体系的关系
也许你会觉得，数据化运营生命周期与数据产品体系非常相似。这是因为，在实践中，用户数据的六步循环会以数据产品体系的四级层次为支撑，然而二者是两个彼此独立的理论模型。无论是在概念上，还是在实践应用中，二者均不可混淆。与此同时，前者为用户产品提供了一种运营规范，而后者则主导了数据产品的构建、实施和运作。
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