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6000字跟你講清數(shù)據(jù)運營到底是做什么的

 2017-10-25 13:35  來源: 藝林小宇   我來投稿 撤稿糾錯

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從廣義來講,數(shù)據(jù)是反映產(chǎn)品和用戶狀態(tài)最真實的一種方式,通過數(shù)據(jù)指導運營決策、驅(qū)動業(yè)務增長。與數(shù)據(jù)分析師的崗位不同,數(shù)據(jù)運營更加側(cè)重支持一線業(yè)務決策。而運用在產(chǎn)品運營的整個生命周期中,數(shù)據(jù)運營就是屬于一種技能,通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)解決問題,提升效率促進增長。

一、數(shù)據(jù)運營都需要學習些什么知識?

1. 明確數(shù)據(jù)分析的目的

做數(shù)據(jù)分析,必須要有一個明確的目的,知道自己為什么要做數(shù)據(jù)分析,想要達到什么效果。比如:為了評估產(chǎn)品改版后的效果比之前有所提升;或通過數(shù)據(jù)分析,找到產(chǎn)品迭代的方向等。

明確了數(shù)據(jù)分析的目的,接下來需要確定應該收集的數(shù)據(jù)都有哪些。

2. 收集數(shù)據(jù)的方法

說到收集數(shù)據(jù),首先要做好數(shù)據(jù)埋點。

所謂“埋點”,就是在正常的功能邏輯中添加統(tǒng)計代碼,將自己需要的數(shù)據(jù)統(tǒng)計出來。

目前主流的數(shù)據(jù)埋點方式有兩種:

第一種:自己開發(fā)。開發(fā)時加入統(tǒng)計代碼,并搭建自己的數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。

第二種:利用第三方統(tǒng)計工具。

常見的第三方統(tǒng)計工具有:

網(wǎng)站分析工具:Alexa、Google Analytics、百度統(tǒng)計

移動應用分析工具:Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics

不同產(chǎn)品,不同目的,需要的支持數(shù)據(jù)不同,確定好數(shù)據(jù)指標后,選擇適合自己公司的方式來收集相應數(shù)據(jù)。

3. 產(chǎn)品的基本數(shù)據(jù)指標

新增:新用戶增加的數(shù)量和速度。如:日新增、月新增等。

活躍:有多少人正在使用產(chǎn)品。如日活躍(DAU)、月活躍(MAU)等。用戶的活躍數(shù)越多,越有可能為產(chǎn)品帶來價值。

留存率:用戶會在多長時間內(nèi)使用產(chǎn)品。如:次日留存率、周留存率等。

傳播:平均每位老用戶會帶來幾位新用戶。

流失率:一段時間內(nèi)流失的用戶,占這段時間內(nèi)活躍用戶數(shù)的比例。

4. 常見的數(shù)據(jù)分析法和模型

這里講下漏斗分析法和AARRR分析模型

漏斗分析法

用來分析從潛在用戶到最終用戶這個過程中用戶數(shù)量的變化趨勢,從而尋找到最佳的優(yōu)化空間,這個方法被普遍用于產(chǎn)品各個關(guān)鍵流程的分析中。

比如,這個例子是分析從用戶進入網(wǎng)站到最終購買商品的變化趨勢。

從用戶進入網(wǎng)站到瀏覽商品頁面,轉(zhuǎn)化率是40%;瀏覽商品到加入購物車轉(zhuǎn)化率是20%等,那要找出哪個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率最低,我們需要有對比數(shù)據(jù)。

比如第一個,進入網(wǎng)站到瀏覽商品,如果同行業(yè)水平的轉(zhuǎn)化率是45%,而我們只有40%,那說明這個過程,沒有達到行業(yè)平均水平,我們就需要分析具體原因在哪里,再有針對性的去優(yōu)化和改善。

當然,上面這是我們設(shè)計的一種理想化的漏斗模型,數(shù)據(jù)有可能是經(jīng)過匯總后得出的。而真實的用戶行為往往可能并不是按照這個簡單流程來的。此時需要分析用戶為什么要經(jīng)過那么復雜的路徑來達到最終目的,思考這中間有沒有可以優(yōu)化的空間。

AARRR模型

這個是所有的做產(chǎn)品的小伙伴都必須要掌握的一個數(shù)據(jù)分析模型。

所謂獲取用戶,就是拉新就是吸引新的用戶。對于APP來說,拉新意味著新的用戶下載注冊;而對于眾多的微信公眾號、微博、貼吧運營個體而言,拉新指的是吸引新的粉絲關(guān)注。

在羅列你的渠道時,需要注意的是每個渠道都需要有根有據(jù),包括這個渠道是不是跟你的目標人群相契合、還有單價高或低以及渠道的二次傳播行不行等等因素。而現(xiàn)在推廣APP的渠道都會包括:

獲取用戶就是通過各個渠道拉新的過程。除了換量合作,在各大論壇貼吧等社區(qū)發(fā)帖,社群營銷等免費方式。付費方式包括但不限于利用搜索引擎、微信微博頭條等自媒體、網(wǎng)盟廣告、線下活動,互聯(lián)網(wǎng)電視這些方式。增長黑客這種特別的方式也有人在使用。

拉新是否有效有一個評判標準——觸發(fā)關(guān)鍵行為。比如用戶下載了APP不一定會使用。關(guān)鍵行為根據(jù)產(chǎn)品的情況而定,它可能是瀏覽文章,觀看視頻、發(fā)送消息、開始游戲或者填寫郵箱等。

好渠道并不意味著用戶量最大的渠道,也不是成本最低的渠道。不斷探索用戶的喜好和分布,才能更加優(yōu)化合理的確定投入策略,不斷最小化CAC。每個渠道獲取用戶的數(shù)量,質(zhì)量,成本都不一樣,需要通過用戶獲取成本(CAC),用戶量,留存率,ARPU數(shù)劇等綜合評判。

當然除了通過外部渠道獲得新客戶,如果用戶體量較大,也可以從產(chǎn)品設(shè)計的角度完成拉新。

第一、主動告知用戶,有三種方式:APP的push消息、EDM郵件、短信通知,可以根據(jù)用戶畫像來進行消息推送的時間,內(nèi)容和用戶。

第二、被動告知用戶,開屏廣告,設(shè)置明顯的入口,功能入口添加優(yōu)惠便簽,首頁設(shè)置相關(guān)的輪播圖等;如摩拜APP的開屏廣告顯示有網(wǎng)約車,滴滴APP的其他各種功能。

提高活躍度(Activation)

活躍度指用戶使用產(chǎn)品的時間以及頻率。每個產(chǎn)品對活躍度的定義不一樣,比如百度貼吧希望用戶能夠每天都能登錄、發(fā)帖、評論;在線教育類產(chǎn)品,則更關(guān)注用戶的學習時長、練習次數(shù)等。

活躍度建立在產(chǎn)品的核心價值上,如高質(zhì)量的內(nèi)容,越來越好的用戶體驗感,多功能的需求等,在用戶最初使用的幾十秒鐘內(nèi)抓住用戶。

還有一些輔助手段,包括滿足用戶需求的活動、完善的用戶激勵體系,成長體系、增加用戶與其他用戶的互動的方式,還有APP的新手指引這類更細致化的操作等。

一個比較全面的分析思路是,把用戶從使用產(chǎn)品開始到結(jié)束的每一個流程單獨列出來,站在用戶角度,不斷尋找可促活的途徑。比如,分析新功能的轉(zhuǎn)化率,使用過程的流暢性,延長用戶的產(chǎn)品使用流程。

當然,我們還可以篩選出優(yōu)質(zhì)用戶。如果某個渠道的用戶,使用產(chǎn)品的時間和啟動次數(shù)很可觀,則應加大這個渠道的投入。此外,還有些用戶只啟動過一次產(chǎn)品,這類用戶大多屬于被動激活。

除了渠道,另一個和活躍度相關(guān)的分析維度是版本。但這會產(chǎn)生兩個錯覺:用戶習慣了現(xiàn)在的產(chǎn)品,所以不希望產(chǎn)品迭代更新;用戶會要求你增加新功能。

例如,2006 年 Facebook 首次推出新聞頻道,造成巨大的用戶反彈。但隨著時間的推移,這個產(chǎn)品卻成為了Facebook 的核心功能。Facebook忽視了少數(shù)派的反對聲音,堅持了自己的戰(zhàn)略。

我們既不想刺激現(xiàn)有的忠誠用戶,又需要獲取下一個百萬用戶,添加功能比砍掉功能更容易。通常用戶要求的功能是解決很小的便利問題,而不是真正的解決方案。我們需要積極地與用戶溝通,如果數(shù)據(jù)告訴你新方向是正確的,那么忽略發(fā)聲的少數(shù)用戶。

提高留存率(Retention)

用戶開始使用產(chǎn)品并且一段時間后仍然繼續(xù)使用,被認作是留存用戶,而留存用戶占當時新增用戶的比例即是留存率。

用戶在每個應用中的生命周期是接觸—使用—放棄或者遺忘的過程。在用戶使用階段,有效的促活手段也能提高留存,但同樣重要的是挽回用戶,而挽回用戶有一個通用的流程。

先確定流失用戶的標準;再建立一個用戶流失模型,分析用戶為何流失,采取相應的手段補救;同時通過EDM,短信等方式讓用戶知道你在召回;最后通過新手引導重新讓用戶熟悉產(chǎn)品操作,繼續(xù)留存。

獲取收入(Revenue)

現(xiàn)階段移動應用獲取收入的途徑主要有三種:付費應用、應用內(nèi)付費,以及廣告。付費下載多見于蘋果APP Store,廣告是大部分開發(fā)者的收入來源,而應用內(nèi)付費也較為普遍,比如游戲類,增值服務類,自營商城等。特別說明,高德地圖的盈利模式除了廣告之外,還在于其本身的地圖數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)與其他領(lǐng)域的結(jié)合。

大家通常采用ARPU(平均每用戶收入)值來判定收入標準。但對于一個既有付費用戶,又有未付費用戶的應用而言,還需要看 ARPPU(平均每付費用戶收入)。

因為涉及到付費用戶在全部用戶中所占的比例,如果付費用戶的數(shù)量較低,那么就要思考產(chǎn)品盈利方式是否有問題,包括定價,產(chǎn)品功能特性,變現(xiàn)方式等。

計算收入的同時也要考慮利潤。計算利潤的時候有一個指標:LTV(生命周期價值)。用戶的生命周期是指一個用戶從第一次啟動應用,到最后一次啟動應用之間,為該應用創(chuàng)造的收入總計。LTV – CAC的差值,就可以視為該應用從每個用戶身上獲取的利潤。

自傳播(Refer)

社交網(wǎng)絡(luò)的興起,為產(chǎn)品帶來了更強的生命力——基于社交網(wǎng)絡(luò)的自傳播。自傳播,或者說病毒式營銷,來源于病毒傳播學,即一個已經(jīng)感染了病毒的宿主在接觸其他宿主的過程中也會被傳染上病毒。K因子量化了“感染”的概率。

K = (每個用戶向他的朋友們發(fā)出的邀請的數(shù)量) * (接收到邀請的人轉(zhuǎn)化為新用戶的轉(zhuǎn)化率)。當K>1時,用戶群就會象滾雪球一樣增大,但是絕大部分移動應用還是必須和其它營銷方式相結(jié)合。

自傳播除了產(chǎn)品足夠好,傳播過程的受眾足夠準確,能夠引發(fā)用戶的需求也同樣重要,比如利益,虛榮心,稀缺性,試用等等。比如滴滴,美團的紅包好友分享;付費用戶免費邀請朋友試用產(chǎn)品;轉(zhuǎn)發(fā)朋友圈送禮品等。

以一個成功的微信百日跑活動為案例,展現(xiàn)自傳播過程中部分可調(diào)整的點。

1、拉新分發(fā)機制

對跑步KOL拉新做梯度激勵手段:隊每多10人,就發(fā)群紅包;隊滿80人則隊長可以獲得跑鞋一雙。同時每天在隊長群中做群運營,曬隊人數(shù)排行榜,“XX隊滿80人啦”,“XX隊隊長領(lǐng)取跑鞋”,讓隊長被充分激勵。

2、常規(guī)分享機制

在微信體系內(nèi),分享海報比分享鏈接更引人注目。結(jié)合“贏取iPhone8”賣點的海報讓用戶發(fā)朋友圈時比較搶眼。同時分享流程也要做充分的引導,比如“長按圖片,發(fā)送給朋友”。

3、誘導分享機制

活動有報名費,所以設(shè)計了“報名成功后分享活動頁到朋友圈立返20元現(xiàn)金”的獎勵。因為跑步用戶之間有公用的微信群,所以必須是用戶分享朋友圈才最有效。同時又擔心用戶發(fā)朋友圈時選擇部分可見,或發(fā)完立刪,所以補充了“需要10人通過朋友圈點開你的分享”這個機制。

A、分享機制的詳細說明

B、對分享標題做改版,帶來二次分享

凡是可以數(shù)據(jù)化的地方就能做成排行榜,用戶都在曬自己是第幾個報名的,能激發(fā)人類心中攀比炫耀的心理,這就促成了分享。

C、利用H5設(shè)計“假活動圖文”,在這個H5上可以自由定義閱讀數(shù)(直接100000+),點贊數(shù)和用戶留言。通過設(shè)計的用戶留言,引導用戶報名并對一些疑慮進行破解。

E、“10人點開閱讀的提醒”

朋友圈一人點開就提醒一次。同時,部分人分享朋友圈后并沒有10人打開,或錯分享給好友或群,所以我們每兩天,會用發(fā)模板消息提醒未領(lǐng)20元的用戶再次發(fā)朋友圈。

二、數(shù)據(jù)運營需要分析什么?

1、拉新階段:關(guān)注用戶來源的類型:純新用戶(第一次注冊)還是老用戶(再注冊);貼片廣告的用戶來源有多少,彈窗廣告的用戶來源有多少等等。

2、轉(zhuǎn)化階段:關(guān)注轉(zhuǎn)化率:200個用戶瀏覽了你的宣傳頁面,注冊的有100人,這100人就是實現(xiàn)了轉(zhuǎn)化,轉(zhuǎn)化率為50%(=100/200);同樣的除了注冊轉(zhuǎn)化率還有付費轉(zhuǎn)化率等等。

3、活躍階段:關(guān)注用戶在產(chǎn)品內(nèi)的活躍量,不同的產(chǎn)品表現(xiàn)形式不同。例如,貼吧:發(fā)帖量、回帖量等等;視頻網(wǎng)站:點擊量,觀看量等等。

4、留存階段:關(guān)注留存或流失的用戶量。例如,第一天新增的用戶有300人,300人中第二天還在活躍的有100人,第三天還在活躍的呢?第四天呢?一直類推。

用戶運營只是運營的職能之一,貫穿在各種產(chǎn)品的運營中。用戶運營所關(guān)注的數(shù)據(jù)指標,不同行業(yè)、不同平臺等等都有不同的側(cè)重點。

根據(jù)運營的平臺來劃分:

網(wǎng)站運營:

(1)流量方面需要關(guān)注:

PV(page view)訪問頁面產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。 一個用戶訪問了5個頁面,那么就產(chǎn)生了5個 PV。

UV(user view)某個特定頁面的訪客數(shù)。一個頁面一個賬號無論點進去幾次,UV都是1,因為只有一個訪客。

VV(visit view)針對于全站的訪客數(shù)。一個賬號進入一個網(wǎng)站,無論這個賬號瀏覽了這個網(wǎng)站多少個網(wǎng)頁,VV都是1 ,因為這個網(wǎng)站只有一個訪客。

IP:針對于全站的網(wǎng)絡(luò)IP數(shù)。你在家用電腦登錄了這個網(wǎng)站,之后你表哥也用同一臺電腦登陸了他的賬號,訪問了同一個網(wǎng)站,但這個時候IP還是只有1,因為你和表哥用的同一臺電腦,網(wǎng)絡(luò)的IP地址也是一個。

(2)訪問方面需要關(guān)注:

跳出率:頁面停留訪客有300人,但是有150人不喜歡這個頁面,選擇離開,那么跳出率就是50%(=150/300)

二跳率:首頁頁面停留訪客有300人,有150人覺得這個網(wǎng)站很喜歡,于是點擊瀏覽下一個頁面,那么二跳率就是50%(=150/300)。以此類推還有三跳率,四跳率等等。

轉(zhuǎn)化率:轉(zhuǎn)化到最終產(chǎn)品目的頁面的比率。如果是電商的話,最終目的就是下單,那么就是新增用戶和轉(zhuǎn)化到下單頁面的用戶 的比率。以此類推,還有付費轉(zhuǎn)率,注冊轉(zhuǎn)化率等等。

(3)活躍方面需要關(guān)注:

DAU(daily active user)即 日活躍用戶量。

MAU(monthly active user)即 月活躍用戶量。

相關(guān)的,還可以有周活躍用戶量、年活躍用戶量等等。

(4)轉(zhuǎn)化方面需要關(guān)注:(這里的轉(zhuǎn)化,單指電商運營方面。與上文轉(zhuǎn)化率做區(qū)分)

成單量:用戶共成了多少單

付費金額:用戶共付費多少元

客單價:付費金額/成單量=客單價。這里需要的是,每單平均多少錢的數(shù)據(jù)

付費率:走到付費這一步的轉(zhuǎn)化率

APP運營:

(1)新增:新增的設(shè)備數(shù)(按手機型號分);新注冊的設(shè)備數(shù)(注冊新用戶。)

(2)活躍:活躍的設(shè)備數(shù);活躍的用戶數(shù)

(3)留存:

次日留存率:例如,第一天新增300人,第二天還登錄的有150.那么次日的留存率就是50%(=150/300)。以此類推,還有三日留存率(第三日登錄數(shù)/第一天新增數(shù))……n日留存率等等。

TAD:比如,7日TAD=第一天留存量+第二天仍在留存的數(shù)量……+第七天仍在留存的數(shù)量

用于計算七天內(nèi),一臺設(shè)備活躍過幾天。

(4)轉(zhuǎn)化:這里也特指電商,同上文網(wǎng)站運營里的轉(zhuǎn)化。

根據(jù)運營的行業(yè)來劃分:

內(nèi)容型行業(yè):關(guān)注PV,UV,V V,帖子數(shù),頁面停留時間,分享數(shù)等等

社交類行業(yè):關(guān)注發(fā)帖量,發(fā)言數(shù),PV,UV,活躍占比等等

電商類行業(yè):關(guān)注銷售收入,成單量,客單價等等

游戲類行業(yè):關(guān)注活躍用戶量,付費率,收入,ARPU(每用戶平均收入)等等

除了運營平臺和運營行業(yè)兩個劃分角度外,還有很多劃分角度,其中用戶運營所要關(guān)注的數(shù)據(jù)指標都是有不同側(cè)重的。

三、如何進行數(shù)據(jù)分析

1、數(shù)據(jù)采集

好的數(shù)據(jù)源主要有兩個基本的原則,一個是全,一個是細。

全:就是說我們要拿多種數(shù)據(jù)源,不能說只拿一個客戶端的數(shù)據(jù)源,服務端的數(shù)據(jù)源沒有拿,數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源沒有拿,做分析的時候沒有這些數(shù)據(jù)你可能是搞不了的。另外,大數(shù)據(jù)里面講的是全量,而不是抽樣。不能說只抽了某些省的數(shù)據(jù),然后就開始說全國是怎么樣??赡苡行┦》浅L厥?,比如新疆、西藏這些地方它客戶端跟內(nèi)地可能有很大差異的。

細:其實就是強調(diào)多維度,在采集數(shù)據(jù)的時候盡量把每一個的維度、屬性、字段都給它采集過來。比如:像where、who、how這些東西給它采集下來,后面分析的時候就跳不出這些能夠所選的這個維度,而不是說開始的時候也圍著需求。根據(jù)這個需求確定了產(chǎn)生某些數(shù)據(jù),到了后面真正有一個新的需求來的時候,又要采集新的數(shù)據(jù),這個時候整個迭代周期就會慢很多,效率就會差很多,盡量從源頭抓的數(shù)據(jù)去做好采集。

2、數(shù)據(jù)建模

有了數(shù)據(jù)之后,就要對數(shù)據(jù)進行加工,不能把原始的數(shù)據(jù)直接暴露給上面的業(yè)務分析人員,它可能本身是雜亂的,沒有經(jīng)過很好的邏輯抽象的。這里就牽扯到數(shù)據(jù)建模。首先,提一個概念就是數(shù)據(jù)模型。許多人可能對數(shù)據(jù)模型這個詞產(chǎn)生一種畏懼感,覺得模型這個東西是什么高深的東西,很復雜,但其實這個事情非常簡單。

在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域領(lǐng)域領(lǐng)域,特別是針對用戶行為分析方面,目前比較有效的一個模型就是多維數(shù)據(jù)模型,“在線分析處理”這個模型。它里面有這個關(guān)鍵的概念,一個是維度,一個是指標。

維度比如城市,然后北京、上海這些一個維度,維度西面一些屬性,然后操作系統(tǒng),還有iOS、安卓這些就是一些維度,然后維度里面的屬性。通過維度交叉,就可以看一些指標問題,比如用戶量、銷售額,這些就是指標。比如,通過這個模型就可以看來自北京,使用iOS的,他們的整體銷售額是怎么樣的。

3、數(shù)據(jù)分析方法

數(shù)據(jù)分析方法是有多種的,比如多維度事件分析、漏斗分析(文章前面已經(jīng)做了簡單分析)、回訪分析、交叉分析等,在這里我們就挑一個交叉分析來做個案例分析。

交叉分析法:通常是把縱向?qū)Ρ群蜋M向?qū)Ρ染C合起來,對數(shù)據(jù)進行多角度的結(jié)合分析。?舉個例子:

a. 交叉分析角度:客戶端+時間

從這個數(shù)據(jù)中,可以看出iOS端每個月的用戶數(shù)在增加,而Android端在降低,總體數(shù)據(jù)沒有增長的主要原因在于Android端數(shù)據(jù)下降所導致的。

那接下來要分析下為什么Android端二季度新增用戶數(shù)據(jù)在下降呢?一般這個時候,會加入渠道維度。

b. 交叉分析角度:客戶端+時間+渠道

從這個數(shù)據(jù)中可以看出,Android端A預裝渠道占比比較高,而且呈現(xiàn)下降趨勢,其他渠道的變化并不明顯。

因此可以得出結(jié)論:Android端在二季度新增用戶降低主要是由于A預裝渠道降低所導致的。

所以說,交叉分析的主要作用,是從多個角度細分數(shù)據(jù),從中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)變化的具體原因。

5. 如何驗證產(chǎn)品新功能的效果

驗證產(chǎn)品新功能的效果需要同時從這幾方面入手:

a. 新功能是否受歡迎?

衡量指標:活躍比例。即:使用新功能的活躍用戶數(shù)/同期活躍用戶數(shù)。

使用人數(shù)的多少還會受該功能外的很多因素影響,千萬不可只憑這一指標判斷功能好壞,一定要結(jié)合下面的其他方面綜合評估。

b. 用戶是否會重復使用?

衡量指標:重復使用比例。即:第N天回訪的繼續(xù)使用新功能的用戶數(shù)/第一天使用新功能的用戶數(shù)。

c. 對流程轉(zhuǎn)化率的優(yōu)化效果如何?

衡量指標:轉(zhuǎn)化率和完成率。轉(zhuǎn)化率即:走到下一步的用戶數(shù)/上一步的用戶數(shù)。完成率即:完成該功能的用戶數(shù)/走第一步的用戶數(shù)。

這個過程中,轉(zhuǎn)化率和完成率可以使用(上)篇中提到的漏斗分析法進行分析。

d. 對留存的影響?

衡量指標:留存率。用戶在初始時間后第N天的回訪比例,即:N日留存率。常用指標有:次日留存率、7日留存率、21日留存率、30日留存率等。

e. 用戶怎樣使用新功能?

真實用戶行為軌跡往往比我們設(shè)想的使用路徑要復雜的多,如果使用的數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺可以看到相關(guān)數(shù)據(jù),能引起我們的反思,為什么他們會這么走,有沒有更簡便的流程,以幫助我們作出優(yōu)化決策。

不管是市場也好,產(chǎn)品也好,運營也好,老板也好,大家都會有各種各樣的數(shù)據(jù)需求,所以數(shù)據(jù)運營其實是一個蠻受歡迎的崗位,但是真正要做得好不是那么容易的事情,因為數(shù)據(jù)是件較為復雜的事情,設(shè)計的因子數(shù)據(jù)指標比較多。但是作為一個產(chǎn)品運營人員,時刻需要跟數(shù)據(jù)打交道,不會那么一點數(shù)據(jù)分析能力好像說不過去,所以基本的關(guān)于數(shù)據(jù)分析能力害的具備。

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