感悟：
數(shù)據(jù)運(yùn)營體系的四層架構(gòu)：數(shù)據(jù)收集層根竿、數(shù)據(jù)產(chǎn)品層、數(shù)據(jù)運(yùn)營層就珠、用戶觸達(dá)層
一犀填、數(shù)據(jù)收集層
1、數(shù)據(jù)收集原則：
1）宜早不宜晚
2）宜全不宜少
2嗓违、收集的數(shù)據(jù)類型：
1）行為數(shù)據(jù)：描述哪個用戶在哪個時間點(diǎn)九巡、哪個地方，以哪種方式完成了哪類操作蹂季。
2）流量數(shù)據(jù)：能夠知道用戶從哪里來冕广，是通過搜索引擎、外鏈偿洁，還是直接訪問撒汉。
3）業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：隨業(yè)務(wù)產(chǎn)生，隨業(yè)務(wù)變化涕滋，如庫存睬辐、用戶快遞地址、商品信息等。
4）外部數(shù)據(jù)：通過第三方來源獲取的數(shù)據(jù)溯饵，如支付寶芝麻信用侵俗，爬蟲抓取的豆瓣評分等。
二丰刊、數(shù)據(jù)產(chǎn)品層：對數(shù)據(jù)的加工和利用
1隘谣、用戶畫像
2、數(shù)據(jù)指標(biāo)/Dashboard
3啄巧、機(jī)器學(xué)習(xí)/算法模型
4寻歧、BI/ETL
三、數(shù)據(jù)運(yùn)營層：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成運(yùn)營策略
提高員工的數(shù)據(jù)化運(yùn)營意識：
1秩仆、以數(shù)據(jù)做決策码泛，既要知道數(shù)據(jù)能夠做什么，又要知道數(shù)據(jù)做不了什么
2澄耍、本身數(shù)據(jù)分析和運(yùn)營水平不過關(guān)（通過培訓(xùn)噪珊、招聘解決）
3、產(chǎn)品工具的使用
產(chǎn)品和運(yùn)營如何進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)營：
1逾苫、不是全量，而是精細(xì)枚钓；不止精細(xì)铅搓，更是精益；
全量運(yùn)營是一種集中運(yùn)營策略搀捷，活動星掰、內(nèi)容推送、營銷嫩舟、關(guān)系維護(hù)氢烘，這些方式如果針對所有用戶，那就是運(yùn)營資源的浪費(fèi)家厌。用戶間是存在差異的播玖，這些差異需要用精細(xì)化運(yùn)營彌補(bǔ)。
精益比精細(xì)更進(jìn)一步饭于，精細(xì)是手段蜀踏，精益是目標(biāo)。
對最合適的用戶在最恰當(dāng)?shù)臅r機(jī)掰吕，采取最合適的手段果覆，以產(chǎn)生最大的價值。
前三個【最】說的是精細(xì)殖熟，后一個【最】指的就是精益局待。
2、未來比現(xiàn)在重要，現(xiàn)在比過去重要
預(yù)測未來钳榨，是機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域舰罚，通過數(shù)據(jù)建模，獲得概率性的預(yù)測重绷，用戶可不可能流失沸停，會不會喜歡和購買這個商品，新上線的電影是否會偏好昭卓，運(yùn)營則利用這些概率針對性的運(yùn)營愤钾。
3、系統(tǒng)化和自動化
系統(tǒng)化候醒，要求的是我們把運(yùn)營的整個過程和策略流程也當(dāng)做一款產(chǎn)品去締造能颁，哪些方法好用，哪些手段效果好倒淫，哪種活動能持續(xù)做伙菊，把這些都固定下來，打造出一個運(yùn)營用的產(chǎn)品后臺敌土，作為日常和招數(shù)镜硕。這種系統(tǒng)化思維也叫復(fù)用，之后則是把系統(tǒng)做的越來越自動返干，功能越來越強(qiáng)大兴枯，也是另外一種精益了。
用戶積累到一定數(shù)量矩欠，則會考慮引入積分系統(tǒng)增加用戶粘性财剖；
產(chǎn)品涉及到地推和銷售人員，則要加入CRM維護(hù)客群癌淮；
O2O和電商躺坟，肯定需要發(fā)券系統(tǒng)；
反饋越拉越多乳蓄，就需要客服中心來解決疑問咪橙。
四、用戶觸達(dá)層
用戶直接感知到的是產(chǎn)品的推送通知虚倒、Banner匣摘、廣告位、活動裹刮、文案音榜、商品的展示順序等，用戶的行為捧弃，會產(chǎn)生新一輪的數(shù)據(jù)赠叼，如何根據(jù)這些新一輪的數(shù)據(jù)再次做數(shù)據(jù)收集擦囊、數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)運(yùn)營嘴办，這就是一個PDCA的循環(huán)瞬场。
