數(shù)據(jù)它不僅僅是那些阿拉伯數(shù)字，它的意義在于它背后的那些“因”和“果”。所以它首先是一個邏輯思維。種的什么樣的“因”，才能得到什么樣的“果”，那我們?nèi)绾尾拍苤滥兀窟@個就要依賴于數(shù)據(jù)了。數(shù)據(jù)是“果”，而之前的運營工作是“因”，我們要改變“果”，就要改變“因”。
我們先以一個通俗易懂的案例來說一下數(shù)據(jù)運營的幾個步驟：
我們平時都要定期的去體檢，體檢完成之后我們會拿到一張體檢報告（上面有各種指標數(shù)據(jù)），我們看了數(shù)據(jù)之后會和標準數(shù)據(jù)進行對比，對比完成之后我們會發(fā)現(xiàn)我們身體上比較健康的部位和差的部位，然后我們會根據(jù)我們比較差的身體部位想解決的辦法，最后我們通過調(diào)理或治愈那些差的部位來獲得整個身體的健康。
我們來分析以上步驟：
我們?nèi)プ鲶w檢，就是我們開始做數(shù)據(jù)運營這件事了。
每個體檢套餐上的數(shù)據(jù)數(shù)量是不一樣的，我們選擇了哪個套餐，就是完成了我們的數(shù)據(jù)規(guī)劃的工作。
我們拿到一張體檢報告，就是我們完成了我們數(shù)據(jù)收集的工作。
我們通過對比發(fā)現(xiàn)了我們較差的身體部位，并找到了改善的方法，就是完成了我們數(shù)據(jù)分析的工作。
我們通過實現(xiàn)方法最終把整個身體體質(zhì)改善，就是完成了一次數(shù)據(jù)驅(qū)動運營。
而那張體檢表上所有的數(shù)據(jù)，就是我們的數(shù)據(jù)模型。
我們看下圖，數(shù)據(jù)運營的步驟：
這一次的體檢，他對我們有什么幫助呢？
它直觀的告訴了我們目前身體的狀況。它告訴了我們哪些點是好的，哪些點是差的？它會引導(dǎo)我們對我們身上的某個器官有更深入的了解。它能幫助我們找到改善的方法。它最終讓我們身體變的更健康。
我們把“身體”換成“公司”，數(shù)據(jù)運營的作用就馬上出來了：告訴你運營當前狀況、告訴你運營情況的好或壞、讓你對用戶有更深入的了解、幫助你找到改善效果的方法，最終讓公司能夠更好的發(fā)展。這就是數(shù)據(jù)運營的作用。
接下來我們進入主題了，我們應(yīng)該怎么做呢？
我們來看一看體檢那個案例，如果把體檢作為一次數(shù)據(jù)運營來看的話，要完成首先有兩個必要前提：
知道要哪些數(shù)據(jù)；
知道每個數(shù)據(jù)背后意味著身體的什么狀況。
同樣，在我們的運營過程中，我們首選也必須知道：
我們要收集哪些數(shù)據(jù)；每個數(shù)據(jù)背后意味著運營的什么情況。? ? ? ? ?
很多做運營的同學(xué)特別是一些新手運營會覺得，數(shù)據(jù)太多了，感覺什么都有用，但同時又無法下手。其實數(shù)據(jù)并沒有我們想的那么復(fù)雜。
在正式說數(shù)據(jù)之前，我們先來明白兩個概念：
數(shù)據(jù)分析是一個極為龐大的學(xué)科，在各行各業(yè)各領(lǐng)域都會大量的應(yīng)用，需要統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)、編程技術(shù)等。我們這里說的，只是在一家公司業(yè)務(wù)體系下，針對用戶，圍繞用戶所進行的的一些數(shù)據(jù)運營工作。數(shù)據(jù)運營是一個向下無極限的工作，理論上來說，隨著數(shù)據(jù)量的增大和維度的不斷拆解，可以無限制的精細化。
舉個例子：我們統(tǒng)計了1天的新增用戶量。這個是普通的公司會收集的一個數(shù)據(jù)。但隨著數(shù)據(jù)量的上升，我們可以對此進行維度拆解：
比如維度區(qū)域：我們拆成省份，再拆變成市，再拆變成區(qū)縣、再拆變成區(qū)域 ……
比如維度時間：我們拆成每小時，再拆變成每分鐘，再拆變成每秒鐘……
比如維度人群：我們拆成性別，再拆變成職業(yè)，再拆變成年齡……
比如維度設(shè)備：我們拆成操作系統(tǒng)，再拆變成手機型號……
如果我們拆成以上的維度，我們很有可能得到一條極其精細化的數(shù)據(jù)，比如：在某天的幾點幾時，在某市某小區(qū)里面，一個25歲的女性，職業(yè)是教師，拿著iphone7手機，成為了我們的用戶。
只要掌握了我們面向?qū)ο蟮乃季S，拆維度并不難，我們只需要判斷的是：在我們當下的運營工作中，需要拆到哪個維度就可以了。
我們常說的大數(shù)據(jù)中的“大”，其實就是數(shù)據(jù)量的“大”+ 維度的“多”。
接下來我們要開始規(guī)劃我們的數(shù)據(jù)了，我們的運營工作中到底有多少核心指標呢？
第一步：我們要找到我們最頂層的核心數(shù)據(jù)指標
拋開產(chǎn)品之外，對絕大部分公司而言，最重要的指標就是：用戶量和單客利潤，單客利潤也稱ARPU（Average Revenue Per User，即每用戶平均收入）。
要獲取ARPU之前，留存率和活躍度非常重要，所以：留存率和活躍度（一般用日活做標準，簡稱DAU）這兩項指標也是頂層的核心指標。
顯然，這是我們最重要的幾個數(shù)據(jù)指標。這樣，我們確定了最頂層的四個常用的核心指標：用戶量、留存率、活躍度（DAU）、每用戶平均收入（ARPU）。其實以上四個指標也是對應(yīng)了我們
拉新、留存、促活、轉(zhuǎn)化
第二步：最頂層的數(shù)據(jù)指標只能有一個
雖然用戶量、留存率、活躍度（DAU）、每用戶平均收入（ARPU），這四個指標都是非常的重要，也是在運營的工作中必須需要同時抓的，但是運營的不同階段，必須選擇不同的一個指標。這個沒有一個明確的選擇標準，會根據(jù)公司的實際情況（行業(yè)、模式、背后的資本支持等）進行調(diào)整。一般來說初期會以用戶量，中期會以留存和活躍度，后期會以每用戶平均收入為核心指標，如果一家創(chuàng)業(yè)公司進行融資，產(chǎn)品算是A輪的話，那么以上幾個指標分別對應(yīng)的可能就是B輪、C輪和IPO輪。
第三步：往下拆分指標
我們知道用戶量、留存率、活躍度（DAU）、每用戶平均收入（ARPU）這四個指標是我們的核心指標了，但如果只是看這四個指標的話，會在很多的情況下有失偏頗，所以圍繞著這四個，我們還有一些重要的核心指標。
1、用戶量
用戶量是通過渠道來的，而渠道來源于：
自有產(chǎn)品渠道、外部免費渠道、外部收費渠道
不管是以上哪種，我們做的都是：讓某內(nèi)容，在某個渠道下的曝光后，讓某些用戶看到，最后獲取到了用戶。
那么，在不考慮渠道成本的情況下，如自有渠道和免費渠道，我們都可以分解成以下兩個數(shù)據(jù)指標：UV（獨立訪問數(shù)）、新用戶轉(zhuǎn)化率。而新用戶轉(zhuǎn)化率=本次新增用戶數(shù)/ UV（獨立訪問數(shù)）。
在考慮渠道成本的情況下，我們必然又多考慮一個指標：新用戶獲取成本。
比如：
渠道A：投放10000元，帶來5000流量，轉(zhuǎn)化成1000個用戶，轉(zhuǎn)化率是20%。
渠道B：投放2000元，帶來3000流量，轉(zhuǎn)化成450個用戶，轉(zhuǎn)化率是15%。
以上述的數(shù)據(jù)來看，雖然渠道B不管在流量、轉(zhuǎn)化率各方面都低于渠道A。我們還是會優(yōu)先選擇渠道B，因為它的新用戶獲取成本比較低。
當然，不能僅僅以新用戶獲取成本來判斷一個渠道的好壞，我們還要綜合考慮這些用戶后期的留存和活躍情況，否則就要慘遭羊毛黨的毒手了。
這樣，我們在這個環(huán)節(jié)多了三個核心指標：UV（獨立訪問數(shù)）、新用戶轉(zhuǎn)化率、新用戶獲取成本。
2、留存率
留存率比較容易理解，就是指一個新用戶在一定時間之后，仍然留下來的比例。由于留存率是一個線性的概念，所以我們一般從時間的維度對他進行分解，我們又多了三個常用的核心指標：日留存率、周留存率、月留存率。一般我們主要看月留存，但日留存和周留存對一些高頻使用的產(chǎn)品是非常重要的。
3、活躍度（DAU）
其實“活躍度”這個東西，不同的公司不同的產(chǎn)品，都沒有一個明確的界定。特別是一些低頻的產(chǎn)品，比如旅游型APP，大部分人會在想旅游的時候才會打開，這種時候就要用一些高頻的輔助輸出來支持了。
日活也是一個線性的概念，但它不能單獨來看，必須結(jié)合日活增長來綜合考慮，原因我們舉個例子：
某產(chǎn)品第一天的日活為10000，第二天的日活是11000。從表面上看數(shù)據(jù)不錯。
但實際上第一天里面有2000個是當日新增并活躍（DNU），第二天里面也有2000個是當日新增并活躍。所以第一天的日活增長為2000/10000=20%，第二天的日活增長為2000/11000= 18.2%。換句話說，日活確實是在增長，但是增長的加速度減慢了。
大家通過物理知識都知道，加速度是一個非常重要的東西，當加速度開始減小的時候，雖然速度還是在增大，但也是呈衰退趨勢了，需要我們警惕。如果有一天日活增長為0的時候，那就說明沒有新增活躍用戶了。當時Facebook的扎克伯格去見投資人的時候，亮出的所有數(shù)據(jù)全部低于當時的競爭對手Myspace，唯獨一個數(shù)據(jù)：日活增長。通過這個數(shù)據(jù)投資人相信了Facebook會在一年內(nèi)超過Myspace，而事實也確實如此。所以，日活增長也是我們的一個核心數(shù)據(jù)指標。
這里，我們又多了兩個核心數(shù)據(jù)指標：當日新增并活躍DNU、日活增長（DNU/DAU）
4、每用戶平均收入（ARPU）
ARPU是一個有時間的數(shù)值，一般以月為單位。一般理解為每一個付費用戶的平均月收入，公式為月總收入/月付費用戶數(shù)。所以ARPU必須和付費用戶數(shù)聯(lián)系起來一起看。舉個例子：
公司A：一個月收入為10000，免費用戶990個，付費用戶10個，月ARPU值為1000。
公司B：一個月收入為50000，免費用戶500個，付費用戶500個，月ARPU值為100。
從這個例子看，雖然公司A的ARPU值遠大于公司B，但肯定沒有公司B好，原因就是付費用戶轉(zhuǎn)化率沒有B高。所以，這里我們又多了一個核心指標：付費用戶轉(zhuǎn)化率。
另外，我們知道一個概念，就是：每一個產(chǎn)品是有生命周期的，有些長，有些短。舉例：
產(chǎn)品A：它的生命周期為三個月，它的ARPU為1000元/月。
產(chǎn)品B：它的生命周期為1年，它的ARPU為800元/月。
那么很顯然，產(chǎn)品B比產(chǎn)品A更有吸引力，所以我們需要再引進一個指標，用戶生命周期價值（LTV）。即為用戶在整個產(chǎn)品的生命周期中，貢獻的價值，如上例：A為3000元，B為9600元。
但凡說到收益的東西，我們就必然要想到成本，大家還記得我們運營結(jié)構(gòu)中的那個盒子么，有入口和出口，所以，投資回報率ROI也是我們必須要抓的一個核心指標。
好了，到這一步為止，我們已經(jīng)把整個運營中最重要的這些核心指標列了出來。當然，我們還可以繼續(xù)：
第四步：根據(jù)實際的需要再繼續(xù)往下拆分
前三步的幾個數(shù)據(jù)指標幾乎是任何公司必需的核心指標，從這一步開始，基本就沒有什么標準了，不同的行業(yè)不同的公司不同的階段，都可以不斷的往下無限制的細化。比如：
新用戶需要注冊的，我們可以分為：引導(dǎo)頁轉(zhuǎn)化率、注冊頁轉(zhuǎn)化率、完成頁轉(zhuǎn)化率等。
渠道可以根據(jù)渠道的類型（CPM、CPC、CPA），我們可以再拆分為：到達率、點擊率等。
流失這塊可以分為：付費前流失率、付費后流失率等。
活躍這塊我們可以根據(jù)設(shè)定的活躍標準分為：輕度活躍率、中度活躍率、重度活躍率等。
成交這塊我們可以分為：收藏轉(zhuǎn)化率、訂單轉(zhuǎn)化率、成交轉(zhuǎn)化率等。
我們還可以根據(jù)時間維度、區(qū)域維度、設(shè)備維度、用戶維度等等各種維度在上面的基礎(chǔ)上不斷細化。
科技的進步從某個程度上來說也意味著數(shù)據(jù)的不斷精細化吧，或許這就是人工智能的未來吧。
接下來，我們用一道小題目來思考一下：
題目： 我們現(xiàn)在在運營一款產(chǎn)品，它的運營數(shù)據(jù)如下：
產(chǎn)品的新用戶日、周、月留存分別是80%、40%、20%，此后穩(wěn)定在20%
我們把留存中的前20%設(shè)定為活躍用戶
我們產(chǎn)品中有一款付費產(chǎn)品，每次交易可帶來10元的利潤
這款產(chǎn)品的生命周期為1年
所有活躍用戶平均每2天登錄一次，每3次會產(chǎn)生1次交易
所有非活躍用戶平均每6天登錄一次，每5次會產(chǎn)生1次交易
在產(chǎn)品第三個月初的時候，我們準備了一次軟文投放，按慣例這篇軟文的注冊轉(zhuǎn)化率在5%，此次投放金額10萬元。
問題：
本次軟文的閱讀量達到多少的時候，基本可以確保收回投資？假設(shè)此時有另外一家渠道報價CPC單價為1元/次，那么我們在該渠道上的預(yù)計ROI是多少呢？
（注：如果您的計算時間超過5分鐘，那么應(yīng)該就是方法不對了。）
大家可以稍微思考一下，我們將在本文結(jié)束的時候公布答案。
我們先繼續(xù)本篇的內(nèi)容，剛上面的這張圖可以算是我們的運營的數(shù)據(jù)體系了嗎？
不，還不是?？v使我們把很多的維度都細化了，也只是算是一個數(shù)據(jù)模型，還達不到數(shù)據(jù)體系的要求。因為以上的數(shù)據(jù)是加工過的數(shù)據(jù)，是表現(xiàn)層的。
什么意思呢？我們來看上面的那些數(shù)據(jù)，什么轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍率啊等等，這些其實是我們主觀要的數(shù)據(jù)，而非直接可以拿到的數(shù)據(jù)。也就是說，我們要的是一個加工過的數(shù)據(jù)，而我們要拿到這些數(shù)據(jù)，我們必須要有接入層的原始數(shù)據(jù)。
我們來舉個例子：
我們做了一次活動，有成兩個頁面，分別是引導(dǎo)頁、注冊頁，在A渠道上進行投放。我們現(xiàn)在想知道本次活動在A渠道上的新用戶轉(zhuǎn)化率。
我們要的這個新用戶轉(zhuǎn)化率是一個加工后的數(shù)據(jù)，在原始數(shù)據(jù)里是不會直接告訴我們這個數(shù)據(jù)的。所以我們必須要根據(jù)這個加工后的數(shù)據(jù)，來設(shè)計它的原始數(shù)據(jù)。如下圖：
我們根據(jù)這個表，我們可以知道，A渠道上來了4個人，通過他們的行為記錄，我們可以知道，最后完成注冊的有1位，新用戶轉(zhuǎn)化率是25%。這里，用戶來源、用戶、行為、時間是原始數(shù)據(jù)，最后新用戶轉(zhuǎn)化率是加工后的數(shù)據(jù)。
原始數(shù)據(jù)一般通過以下幾個方面去獲?。?/p>
（1）通過用戶的屬性和行為來設(shè)定
比如用戶的年齡、性別等以及用戶做了哪些行為操作等。
（2）通過產(chǎn)品的功能細分來設(shè)定
這個主要針對的是APP等一些互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，整個產(chǎn)品流程中每一個細分功能的數(shù)據(jù)，比如：收藏、評論、領(lǐng)優(yōu)惠券等等也是我們的原始數(shù)據(jù)。
（3）通過外部數(shù)據(jù)的調(diào)用
一般就是調(diào)用外部產(chǎn)品的API接口，比如調(diào)用了微信的接口，我們就獲取了我們微信上面的各種數(shù)據(jù)。土一點的辦法也可以通過報表的導(dǎo)出和導(dǎo)入來實現(xiàn)。
我們要搭建我們最終的數(shù)據(jù)體系，需要首選確定我們的加工數(shù)據(jù)，然后再根據(jù)這些加工數(shù)據(jù)，來搭建其背后的原始數(shù)據(jù)。這樣，才算真正完成了數(shù)據(jù)規(guī)劃。
最后我們來看這么一張圖：
我們通過收集接入層的原始數(shù)據(jù)，進行加工，產(chǎn)出加工的數(shù)據(jù)，進行展現(xiàn)，再通過分析的手段進行分析，找出問題并形成有效的運營解決策略，再進行實施，最后產(chǎn)生新一輪的原始數(shù)據(jù)。這就是數(shù)據(jù)驅(qū)動的一個閉環(huán)。
好了，到這里我們才算真正的把數(shù)據(jù)運營前期的數(shù)據(jù)規(guī)劃工作全部做完。但值得一提的是，數(shù)據(jù)的規(guī)劃不是一步到位的，事實上也很難一步到位。我們應(yīng)盡早盡可能的把數(shù)據(jù)體系搭的完善一點，并在運營的過程中不斷的完善和優(yōu)化。希望本篇也能幫助您完成你自己的數(shù)據(jù)規(guī)劃。
最后，我們就用上面的小題目的解題來完成此篇文章吧：
先辨別出此處的日留存、周留存是個坑。算出LTV： 假設(shè)有100個新用戶，那么會產(chǎn)生20個留存用戶，其中4個為活躍，16個為非活躍.活躍用戶的平均產(chǎn)出是1筆交易/6天，即5筆交易/月=50元/月，由于產(chǎn)品生命周期還有10個月，所以產(chǎn)出500元/人，4個人即2000元。非活躍用戶的平均產(chǎn)出是1筆交易/30天，即1筆交易/月=10元/月，由于產(chǎn)品生命周期還有10個月，所以產(chǎn)出100元/人，16個人即1600元。總計3600元，除100，得LTV=36元/人
總投入為10萬元，即需要本次獲取新用戶=100000/36 ≈ 2778（人）根據(jù)5%的轉(zhuǎn)化率，把2778/0.05=55560（閱讀量）
（1）即至少確保有效閱讀量達到55560，才能保證這次10萬元的投資在10個月后可以收回成本。
（2）CPC單價為1元/次，根據(jù)我們的轉(zhuǎn)化率，我們的新用戶獲取成本為20元/人，結(jié)合我們上述的LTV36元/人，我們的投資回報率在ROI=36-20/20=80%。
