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很多人是要工作1-2年，甚至3-5年，完成人肉打雜的原始積累后，才有機會打開數據化運營寶藏的大門。我從數據完善的攜程銷售運作部，然后到數據產品更加完善，且數據更容易為運營所用的阿里，再到創(chuàng)業(yè)公司。給大家講講我的三段經歷分別代表了數據成熟程度不同的3類公司，我在其中的經歷可能對于處在不同階段公司的你有一定參考性。不管你處于什么境遇，當你有了強烈的意識——數據是個好東西，再加上一些基本的思維和方法，你一定不會束手無策的。
當時的攜程數據化驅動程度：中上。它的特征是數據收集做得很好，該埋點的地方都有埋點，數據庫完善，但數據只掌握在少數人手里，要提取數據和分析數據都有一定的門檻，比如說要有BI資源幫你提取，或者自己會SQL（訪問和處理數據庫的標準的計算機語言）。就好比，進入了一座寶藏，但你搬不動，只能干著急。在這類公司，你作為一枚運營可以做什么呢？充分利用BI幫你提取數據，描述需求時盡可能專業(yè)、簡潔、精確。對比一下兩種說話方式，BI肯定是希望看到第二種提需求的方式。
A：請幫我提取最近這段時間，購買機票的用戶一般提前多久購票。
B：請幫我提取12.1日-12.6日期間，所有購買機票的用戶，他們的購買時間、出行時間、國際or國內、機票折扣、性別。
B的特點是更清晰更確定，字段比較全。這是BI教給我的一個小技巧，盡可能全面地提需求，因為對于他們來說，提3個字段和提6個字段差不多的時間，如果你只提用戶、購買時間、出行時間，想著兩個時間一減就是提前的時間了。這里就可能存在不全面，不如一次提取全面，把有可能影響的因素都提出來，自己再處理。
比如購買機票的提前時間就可能和國際or國內機票有關，跟折扣有關，跟購票人的性別有關。拿到數據之后，就要用到必備的Excel技能了。我剛到攜程時，只有大學學的一點兒三腳貓功夫，幸好有主管、“表哥”（Excel特別厲害的師兄）手把手教我，課余也在看一本小蚊子的數據分析啟蒙書《誰說菜鳥不會數據分析》。
經常有剛畢業(yè)的同學問我，Excel需要掌握到什么程度，需不需要學SPSS、SAS等高級統(tǒng)計分析工具。事實證明，Excel可以解決幾乎100%一個運營需要解決的問題了，《誰說菜鳥不會數據分析》這本書里的技巧足夠用啦，剩下的精力應該回歸去懂業(yè)務，要不然功力發(fā)揮不出來的。Excel功能中用得最多的就是函數if、vlookup等、數據透視表、條件格式。
最后，還要懂一點點的統(tǒng)計學知識，我大學上的是財經類院校，都有學《統(tǒng)計學》，沒想到在工作中還能派上用場。比如上面那個購買機票提前時間的案例，有的同學就可能會取平均值，但實際上這里應該取眾數。
小常識：平均數、中位數、眾數的關系？
平均值是所有數據平均之后的數值，中位數是指所有數值排列起來之后，處于數列中間的數值，眾數是指一組數據中出現最多的數據。
圖為均值、中位數、眾數的關系
總結一下，在攜程這類數據化驅動中上的公司，運營要做的是跟BI搞好關系，它是你和數據之間的橋梁；準確描述數據提取需求；Excel掌握到常用函數和數據透視表；基本的統(tǒng)計學知識。
阿里的數據化驅動程度：高。它的特征是有龐大的數據庫，有大量數據方向的產品經理在開發(fā)數據產品，力圖降低數據運用門檻，做成傻瓜式的開放給運營用。
近三年，又通過人工智能實現了千人千面，大量用于首頁、活動頁面、會員，更大層面的觸達到用戶。我剛到阿里時被奉為“表姐”（在攜程我只能算“表妹”），我發(fā)現在阿里，大部分運營的Excel技巧非常普通，因為他們太幸福啦，有數據產品可以用，好用得不得了，強大得不得了！
唯一讓人傷心的是我的Excel技術水平退步得厲害。在阿里這樣的公司，作為一枚運營可以做什么呢？
首先，你以為數據產品做出來了，就大家都會用了，都在一個起跑線上了嗎？產品經理肯定希望這樣，但實際上數據產品也是個產品，這個產品也是需要被運營被推廣出去的，用戶就是阿里內部的運營人員。所以數據產品經理經常搞內部培訓會、宣講會、旺旺群答疑等來讓運營用，有的運營認知就是要慢一點，就是不用。還有一種，就是用得不好。
作為一名運營，要在強調數據驅動的公司脫穎而出，
首先就要響應公司號召把數據產品用得溜，怎么用得溜呢？同樣要和數據產品經理打好關系，成為他的第一批種子用戶，幫他測試給他反饋意見，他會非常重視你，就跟我們用戶運營要去維護我們的種子用戶一樣道理嘛。這樣的話，如果你有些高級功能請教，或者有些需求想提，都可以優(yōu)先被滿足。
另外，多跟他們打交道也會提升你的邏輯思維能力。
還有，多琢磨產品里面自帶的教程、常見問題和數據口徑。這里面能解決你百分之九十的問題。數據的口徑非常重要，不了解口徑，要是老板或客戶多追問你幾句，你就抓瞎了。
在數據產品頁面上通常有個問號的地方，鼠標放上去，就會顯示一些指標的定義，下面以微信公眾號后臺-統(tǒng)計-圖文分析為例。鼠標放在右上角的問號上就會出現一個浮層，上面對指標的解釋非常清晰，這是很多人可能忽略掉的。
圖為微信公眾號后臺統(tǒng)計指標解釋
把數據產品用溜你已經超過80%的運營了，如果還想精進就要回歸業(yè)務，多制造可以利用數據的場景，在業(yè)務中遇到任何問題都想想能不能利用數據來佐證，能不能利用數據來提高效率，能不能利用數據來驗證結果，讓數據成為日常。
總結一下，阿里數據給人的感覺就是進入了一座寶藏，而且不用你自己搬運，戒指、項鏈、頭飾、耳環(huán)都分門別類擺好的，一鍵就能啟動傳送帶送到你手上。你需要做的就是了解自己了解出席的場合了解美學后用來打扮自己。
這類公司數據化驅動程度：低。它們的特征是用戶處于原始積累階段，數據收集層面不全，數據能解決局部的問題，但尚未形成一張網。這時候的運營特別是運營總監(jiān)的角色承擔的任務要重些，在前兩個公司，運營是躺在數據寶藏上，伸手拿來用的，而這類公司沒有專門負責數據的開發(fā)或者產品經理。
有的時候需要你來提需求哪些地方需要埋點，哪些數據需要監(jiān)測。如果你等著公司成熟后再給你提供，那你初期的很多成績是得不到量化的，其實害的是你自己。身在這類公司，你作為運營可以做些什么呢？
首先，利用好外部數據。有的公司的業(yè)務就是基于微博+公眾號+淘寶店+微店+社群，前四項都有各自的數據后臺可以看到必要的數據，特別是淘寶店賣家后臺，開通“生意參謀”后數據非常齊全。如果你的客戶百分之八十來自淘寶，完全可以拿淘寶的用戶畫像、轉化率等當全公司的。
社群工具百度上一搜也有很多了，主要是記錄社群成員加入、發(fā)言、簽到、退出的行為。至于社群里引導成交的統(tǒng)計，可以請技術人員生成社群專用的購買鏈接再放進群里，可以看到訪問次數和成交。如果你有自己的網站和APP，就需要看流量數據和用戶在APP上的行為數據，常用的有友盟+、Google Analytics、百度統(tǒng)計。
圖為友盟APP數據demo
圖為友盟Web數據demo
近年來GrowingIO用的人挺多，不過需要付費，據說很好用。他的推廣方式也很精準和高大上，一直都在各個互聯(lián)網人的沙龍里通過知識分享獲客，口碑好。部分功能跟阿里的A+（一款阿里內部用的數據產品）類似，比如熱力圖、漏斗分析、用戶分群與細查，產品功能截圖如下：
圖為 GrowingIO產品功能截圖
接著，看看自己和老板需要看哪些業(yè)務數據，請技術人員做成模板，以便你能方便提取，作為日報、周報、月報素材。每家公司的業(yè)務數據是沒有統(tǒng)一結構的，因業(yè)務而定，是之前提到的行為數據和流量數據統(tǒng)計不了的。
比如以下是亞馬遜2005年時的一個用戶數據采集表的截圖，其中有一項“距最近商場的賬單地址”是最為特別的，其他電商公司可能并未關注。它通過這個數會發(fā)現這個用戶在我這兒買東西少，是不是因為他周邊有足夠的商店供他消費了。距離和金額之間有某種關聯(lián)?！霸竿麊蝺任锲窋?（類似收藏夾）”、“購物車內物品數”這兩個亞馬遜關注的指標阿里同樣很關注，其實雙11預熱階段的核心就是在刺激用戶加購物車。車品覺（原阿里巴巴副總裁/數據委員會會長，現紅杉資本中國基金專家合伙人）先生在一次分享中說，通過雙11前三周內購物車內商品的新增情況，就能預測雙11的銷售額，這其實是可以理解的。從購物車到購買的轉化率在前幾屆的雙11中能拿到。
圖為年亞馬遜的用戶數據采集表部分截圖
最后，可能還是有很多技術人員顧不上的你的小場景的臨時需求，這時可以發(fā)揮自己的主觀能動性，在Excel表上記錄數據、處理數據、分析得出結論，用最小可行性原則來完成一次數據化運營的過程。
比如之前在為一家旅行公司做內容運營，我們在馬蜂窩上發(fā)布了很多自由行攻略，獲得了很高的閱讀量，但是我們不太確定帶來多少訂單，馬蜂窩不能提供（我們在馬蜂窩自由行商城總的訂單能看到，但看了攻略再下單的用戶區(qū)分不出來），我們的技術也監(jiān)測不了。
在這個場景下，我可以人肉記錄每天新增的攻略閱讀數、瀏覽攻略后成交的訂單數（請客服人員回訪后記錄）、金額做成一張表，看到大概的轉化率。下一步，我們想通過優(yōu)化攻略的寫法提升引導成交的轉化率，就可以以此為基準值，看看優(yōu)化寫法后轉化率是否有所提高。不用擔心數字不精確，因為是自己跟自己比，只要前后自己的統(tǒng)計口徑是一致的，能在這個比率上提升就達到目的了。
上面我經歷的三類公司，代表三種數據化運營體系的成熟程度。這邊再列舉一下， 從無到有，從弱到強，一家公司的數據化體系到底是怎么建立起來的。
圖為數據化運營體系，圖片作者秦路
所有公司都要經歷數據收集層-數據產品層-數據運營層-運營觸達層。
數據收集層。數據收集的核心是盡可能收集一切的數據，它有兩個原則：宜早不宜晚，宜全不宜少。需要收集的數據能劃分成四個主要類型：行為數據、流量數據、業(yè)務數據、外部數據。我經歷的創(chuàng)業(yè)公司通常在第一個階段停留比較久。
數據產品層。原始數據并不能直接為運營所用，通常臟亂差，我們需要按照一定的標準整合、加工。數據產品是對數據的加工和利用，行成一張張可視化的報表，減低運營的使用門檻。這一點在阿里是尤其突出的。
數據運營層。是運營人員將數據轉化成運營策略，是真正的把數據用起來了。數據產品讓運營用數據變得簡單容易，但是用不用、怎么用就是思維和能力上的問題了。阿里大部分運營人做得很好，在自己的工作中的都盡可能會用到，比如我們在寫活動總結時都會去數據產品提取數據來分析。
用戶觸達層。經歷了漫長的積累，只有在一家公司對自己的數據非常有信心時，才會開放給用戶感知到——你在我這里是有標簽的！。比如阿里在把千人千面第一次用到雙11的那一年，內部經歷了大量的測試和調試才敢上。面向用戶的東西出不得錯，如果推送的東西牛頭不對馬嘴，就會被吐槽、無視、甚至怒刪。2016年、2017年的雙11讓廣大用戶感知到了每個人在活動會場上看到的banner、樓層順序、商品、會員權益都不一樣。
并不是說你所在的公司在第一層你就只能做低級的運營，其實自己弄張Excel表收集數據，也能做到第三層數據運營。沒有數據產品之前，阿里運營做活動選品選商家就是這么干的，幾十個指標請開發(fā)人員提取出來，在Excel表上用公式算出來排序，再填到活動頁面上?，F在完全自動化了。其實①③階段是最鍛煉運營人的，②④階段是最鍛煉產品經理的，到四階段就沒運營啥事了，基于算法模型，服務器實時計算后直接將推薦結果給用戶，高度自動化。
所以珍惜你所處的階段，發(fā)揮出你最大的價值，是高階運營的第一步！
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1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
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3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
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