數(shù)據(jù)化運營體系劃分成四層架構(gòu)，分別是數(shù)據(jù)收集層霎迫，數(shù)據(jù)產(chǎn)品層斋枢，數(shù)據(jù)運營層，用戶觸達(dá)層知给。

一瓤帚、數(shù)據(jù)收集層

需要收集的數(shù)據(jù)能劃分成四個類型：行為數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)涩赢、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)戈次、外部數(shù)據(jù)。

1.行為數(shù)據(jù)

行為數(shù)據(jù)的核心是描述哪個用戶在哪個時間點筒扒、哪個地方怯邪，以哪種方式完成了哪類操作。行為數(shù)據(jù)通過埋點技術(shù)收集霎肯。

2.流量數(shù)據(jù)

流量數(shù)據(jù)是行為數(shù)據(jù)的前輩擎颖，一般用于網(wǎng)頁端的記錄榛斯，行為數(shù)據(jù)在產(chǎn)品端观游。
流量數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)最大的差異在于，流量數(shù)據(jù)能夠知道用戶從哪里來驮俗，是通過搜索引擎懂缕、外鏈還是直接訪問。
流量數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)最大的差異在于王凑，流量數(shù)據(jù)能夠知道用戶從哪里來搪柑，是通過搜索引擎、外鏈還是直接訪問索烹。

3.業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)在產(chǎn)品運營過程中伴隨業(yè)務(wù)產(chǎn)生工碾。例如進(jìn)行了促銷，多少用戶領(lǐng)取了優(yōu)惠券百姓，多少優(yōu)惠券被使用渊额，優(yōu)惠券用在哪個商品上，這些數(shù)據(jù)和運營息息相關(guān)又無法通過行為和流量解釋垒拢，那么就歸類到業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的范疇旬迹。
庫存、用戶快遞地址求类、商品信息奔垦、商品評價、促銷尸疆、好友關(guān)系鏈椿猎、運營活動惶岭、產(chǎn)品功能等都是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，不同行業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)是不一樣的犯眠，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)沒有固定結(jié)構(gòu)俗他。

4.外部數(shù)據(jù)

外部數(shù)據(jù)是一類特殊的數(shù)據(jù)，不在內(nèi)部產(chǎn)生阔逼，而是通過第三方來源獲取兆衅。比如微信公眾號，用戶關(guān)注后我們就能獲取他們的地區(qū)嗜浮、性別等數(shù)據(jù)羡亩。比如支付寶的芝麻信用，很多金融產(chǎn)品會調(diào)用危融。還有公開數(shù)據(jù)畏铆，像天氣、人口吉殃、國民經(jīng)濟的相關(guān)指標(biāo)辞居。另外一種外部數(shù)據(jù)的獲取方式是爬蟲。

二蛋勺、數(shù)據(jù)產(chǎn)品層

原始數(shù)據(jù)并不能直接為運營所用瓦灶，通常臟亂差，我們需要按照一定的標(biāo)準(zhǔn)整合抱完、加工贼陶。

1.數(shù)據(jù)指標(biāo)

文章閱讀量、日銷售額巧娱、活動參與人數(shù)碉怔、活躍用戶數(shù)，這些幾乎都是由原始數(shù)據(jù)匯總加工而出禁添。

八個臭名昭著的虛榮指標(biāo)
(1) 點擊量撮胧。這是互聯(lián)網(wǎng)洪荒年代所使用的指標(biāo)，隨便什么網(wǎng)站老翘，只要上面可點的東西多芹啥，這個數(shù)字都會很高。相比之下酪捡，你更應(yīng)統(tǒng)計點擊的人數(shù)叁征。
(2) 頁面瀏覽量（PV值）。這個指標(biāo)只比點擊量稍好一點點逛薇，因其統(tǒng)計的是網(wǎng)頁被訪客請求的次數(shù)捺疼。除非你的商業(yè)模式直接與PV值掛鉤（即展示廣告），你還是更應(yīng)統(tǒng)計（訪問的）人數(shù)永罚。
(3) 訪問量啤呼。你的100訪問量究竟來自于1個訪問了100次的用戶卧秘，還是100個訪問了1次的用戶？它無法指導(dǎo)行動官扣。
(4) 獨立訪客數(shù)翅敌。只能顯示有多少人訪問了網(wǎng)頁，卻不能告訴你這些人在頁面上做了什么惕蹄？他們?yōu)槭裁赐Ａ趄卿蹋渴欠耠x開了？
(5) 粉絲/好友/贊的數(shù)量卖陵。計算粉絲/好友的數(shù)量只是一場毫無意義的人氣比賽遭顶，除非你能讓他們做對你有利的事。你在社交平臺上振臂一呼時泪蔫，有多少粉絲會響應(yīng)棒旗？只有知道了這個數(shù)字，他們才對你有意義撩荣。
(6) 網(wǎng)站停留時間（time on site）/瀏覽頁數(shù)（number of pages）铣揉。用這兩個指標(biāo)來替代客戶參與度或活躍度并非明智之舉，除非你的商業(yè)模式與這兩個指標(biāo)相綁定餐曹。而且逛拱，它們并非一定能說明問題。比如凸主，客戶在客服或投訴頁面上停留了很長時間橘券，不見得是什么好事额湘。
(7) 收集到的用戶郵件地址數(shù)量卿吐。有很多人對你的創(chuàng)業(yè)項目感興趣，這很好锋华。但是嗡官，如果不知道他們中有多少人會真正打開你的郵件（并為你郵件中的內(nèi)容買單），縱使有再多人在你的郵件列表上也是枉然毯焕。更好的做法是：向一部分注冊用戶發(fā)送測試郵件衍腥，看他們是否會按照郵件中的提示去做。
(8) 下載量纳猫。盡管有時會影響你在應(yīng)用商店中的排名婆咸，但下載量本身并不帶來價值；你需要衡量的是：應(yīng)用下載后的激活量芜辕、賬號創(chuàng)建量

2.用戶畫像

數(shù)據(jù)領(lǐng)域的用戶畫像尚骄，叫做Profile，是將一系列數(shù)據(jù)加工出來描述人物屬性的數(shù)據(jù)標(biāo)簽侵续。
推薦系統(tǒng)倔丈，精準(zhǔn)營銷憨闰、廣告投放都是常見的基于用戶畫像的應(yīng)用。你要推送化妝品促銷活動需五，選擇女性標(biāo)簽的用戶肯定有更高的成功率鹉动，更進(jìn)一步，如果運營知道女性用戶偏好哪個品類的化妝品宏邮，效果會更好泽示。

3.機器學(xué)習(xí)

也能通過算法計算獲得，比如在淘寶購物遺留的收件人姓名蜜氨，通過機器學(xué)習(xí)边琉，以概率的形式獲得買家是男是女，建國很大可能是男性记劝，翠蘭很大可能是女性变姨。

4.ETL/BI

數(shù)據(jù)產(chǎn)品層中，我們將數(shù)據(jù)加工為指標(biāo)厌丑，以其為核心定欧，構(gòu)建和規(guī)劃數(shù)據(jù)產(chǎn)品。如何展現(xiàn)指標(biāo)（BI）怒竿，如何提高指標(biāo)（算法）砍鸠，如何計算出指標(biāo)（ETL），如何與指標(biāo)組合（用戶畫像）耕驰。

三爷辱、數(shù)據(jù)運營層

運營和產(chǎn)品如何進(jìn)行數(shù)據(jù)運營，核心思想如下：

1.不是全量朦肘，而是精細(xì)饭弓；不止精細(xì)，更是精益

用戶間是有差異的媒抠，這種差異需要用精細(xì)化運營彌補弟断。精細(xì)是是將目標(biāo)拆分成更細(xì)的粒度，精益比精細(xì)更進(jìn)一步趴生，精細(xì)是手段阀趴，精益是目標(biāo)。什么是精益苍匆？精益就是二八法則刘急，找出最關(guān)鍵的用戶。我們都知道要將化妝品賣給女人浸踩，但一定會有部分女人支付更多叔汁，20%的女人占了80%的銷量，精益就是找準(zhǔn)這20%。

2.未來比現(xiàn)在重要攻柠，現(xiàn)在比過去重要

預(yù)測未來球订，是機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域，通過數(shù)據(jù)建模瑰钮，獲得概率性的預(yù)測冒滩，用戶可不可能流失，會不會喜歡和購買這個商品浪谴，新上線的電影會否偏好…運營則利用這些概率針對性的運營开睡。

3.系統(tǒng)化與自動化

總結(jié)一下：我們系統(tǒng)化的使用各種加工后的數(shù)據(jù)，以精細(xì)和精細(xì)為手段目標(biāo)苟耻，以把握未來為方向篇恒，指定運營策略。這是數(shù)據(jù)運營層的核心凶杖。

四胁艰、用戶觸達(dá)層

數(shù)據(jù)收集得再多、加工得再好智蝠，運營得再努力腾么，如果不將它們傳遞給用戶，體系就是失敗的杈湾。

整個體系的前三層用戶都感知不到解虱。用戶直接感知到的是產(chǎn)品的推送通知、Banner漆撞、廣告位殴泰、活動、文案浮驳、商品的展示順序等悍汛。在與產(chǎn)品交互的過程中，用戶會以直接的反饋表達(dá)自己喜惡抹恳。
感興趣的會點擊员凝，喜愛的會夠買，討厭的會退出…這些構(gòu)成了新一輪的行為數(shù)據(jù)奋献，也構(gòu)成了反饋指標(biāo)：點擊率、轉(zhuǎn)化率旺上、跳出率瓶蚂、購買率等。這些指標(biāo)就是用戶觸達(dá)層的結(jié)果體現(xiàn)宣吱，也是數(shù)據(jù)化運營的結(jié)果體現(xiàn)窃这。

簡化

簡化成四個模型：
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)（行為征候、業(yè)務(wù)杭攻、流量祟敛、外部）為輸出。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品：以原始數(shù)據(jù)為輸入兆解，以加工數(shù)據(jù)（標(biāo)簽馆铁、畫像、維度锅睛、指標(biāo)埠巨、算法結(jié)果）為輸出。
數(shù)據(jù)運營：以加工數(shù)據(jù)為輸入现拒，以運營策略（用戶辣垒、內(nèi)容、活動印蔬、電商）為輸出勋桶。
用戶觸達(dá)：以運營策略為輸入，以反饋行為（轉(zhuǎn)化率侥猬、點擊率哥遮、響應(yīng)率）為輸出。

舉例

下圖是一款產(chǎn)品簡化的數(shù)據(jù)化運營閉環(huán)陵究。
數(shù)據(jù)收集層：當(dāng)用戶打開APP時眠饮，瀏覽新聞，通過埋點記錄用戶的行為數(shù)據(jù)：何時何地是誰看了哪些新聞铜邮。
數(shù)據(jù)產(chǎn)品層：計算機將收集上來的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行加工仪召，統(tǒng)計用戶對軍事、科技松蒜、經(jīng)濟等不同類型新聞的閱讀數(shù)扔茅。用卡方檢驗得到用戶的閱讀偏好在科技新聞，將其寫入到用戶畫像／標(biāo)簽系統(tǒng)秸苗。
數(shù)據(jù)運營層：近期有一個科技類的活動召娜，需要一定用戶量參與。運營不能選擇全部的用戶推送吧惊楼，那么就從用戶池中篩選中對科技感興趣的用戶玖瘸。
用戶觸達(dá)層：選擇用戶進(jìn)行精準(zhǔn)推送，用戶在手機端接收到消息檀咙。后臺則會記錄用戶是否打開推送通知雅倒，是否瀏覽頁面，是否參與了活動弧可。轉(zhuǎn)化率作為反饋會被記錄下來蔑匣，用以下次迭代改進(jìn)。