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數據運營的具體工作是什么?

來源:未知 編輯:小螞蟻 時間:2019-08-21 01:18:06 閱讀:

  數據運營到底是做什么的?他和數據分析有什么區別?……不知道運營的同學有沒有思考過這一類問題。我們將數據運營分為兩類,一類是狹義的“數據運營崗位”,一類是廣義的數據化運營。今天我們以100篇數據運營崗位招聘JD(職位描述)為例,和大家分享一下數據運營崗位具體工作是做什么的? http://www.yqejgy.live/

  一、數據運營是做什么的?

  在1 00篇數據運營招聘JD(職位描述)文本的基礎上,我們使用R對其進行了分詞,并且繪制了詞云。

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  通過這個詞云不難看出,  “數據分析”是數據運營的核心工作,下面這個表格展示了排名靠前的關鍵詞及其出現的頻次。 copyright 小螞蟻站長吧

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  “數據分析”這個詞在1 00個JD中出現了1 06次,遙遙領先。接下來是分別是“分析報告”、“提供數據”、“數據報表”等詞,這也說明提供數據報表、分析報告是數據運營的重要工作。搭建“數據指標”、及時“發現問題”、提供“解決方案”也是JD中的高頻詞匯,這樣看數據運營崗位的具體職責就一目了然了。

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  總結起來,我們將其歸納為數據規劃、數據采集、數據分析三大層次: copyright 小螞蟻站長吧

  1.數據規劃:收集整理業務部門數據需求,搭建數據指標體系;2.數據采集:采集業務數據,向業務部門提供數據報表;3.數據分析:通過數據挖掘、數據模型等方式,深入分析業務數據;提供數據分析報告,定位問題,提出解決方案。

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  二、數據規劃

      數據規劃是整個數據運曹體系的基礎,它的目的是搞清楚“要什么”。只有先搞清楚自己目的是什么、需要什么樣的數據,接下來的數據采集和數據分析才更加有針對性。

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  這里有兩個重要概念:指標和維度! copyright 小螞蟻站長吧

  (一)指標體系指標( index),也有稱度量(measure)。指標用來衡量具體的運營效果,比如UV、DAU、銷售金額、轉化率等等。指標的選擇來源于具體的業務需求,從需求中歸納事件,從事件對應指標。

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  我們以一個電商網站為例,分析一下選擇指標的過程: copyright 小螞蟻站長吧

  1、明確需求:網站主要業務是商品銷售,希望通過數據分析來提升網站銷售金額;2、歸納事件:用戶購買是一連串關鍵事件的結果,包括訪問網站、瀏覽商品、注冊賬號、加入購物車、開始結算、支付等。

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  3、對應指標:不難得出公式,銷售金額=訪問流量★下單轉化率★支付轉化率★客單價。

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  通過上述分析,得出銷售金額是OMTM(第—重要指標,One Metric That Metter)的結論。同時,整個銷售金額的指標體系包括訪問流量、下單轉化率、支付轉化率和客單價四個可操作的指標。 內容來自小螞蟻站長吧

  (二)維度體系維度是用來對指標進行細分的屬性,比如廣告來源、瀏覽器類型、訪問地區等等。選擇維度的原則是:記錄那些對指標可能產生影響的維度。

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  以電商網站為例,我們需要監測不同訪問用戶的訪問來源(廣告還是自然流量)、平臺(PC還是移動端)、活躍度(瀏覽購買頻次)等等。對于初創公司來說的,性價比最高的做法就是用SaaS服務,通過第三方的SDK來完成多維度數據的獲取。

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  磨刀不誤砍柴工!數據運營需要和業務部門(市場、銷售、運營、產品等等)不斷溝通,只有做好數據規劃,接下來的數據采集和數據分析才能更加高效。 內容來自小螞蟻站長吧

  三、數據采集

        傳統的數據采集是一件非常花時間、精力、人力的事情,對于很多企業來說是一個巨大的門檻。巧婦難為無米之炊,數據采集的重要性不言而喻。數據運營要發揮數據采集、數據報表呈現的職責。

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  (一)數據采集目前有三種常見的數據采集方案,分別是埋點、可視化埋點和無埋點。

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  1.埋點埋點,也稱打點,通過在產品(網頁、APP等)中手動添加統計代碼收集需要的數據。 本文來自小螞蟻站長吧

  假如要收集用戶注冊數,就需要在注冊按鈕處加載相應的統計代碼。 本文來自小螞蟻站長吧

  Google Analytics(谷歌統計)、百度統計等工具采用的就是這一方法。 http://www.yqejgy.live/

  因為埋點的工程量大、周期長,而且容易發生漏埋、錯埋的情況,埋點成為了數據從業者的一大痛點。 內容來自小螞蟻站長吧

  2.可視化埋點可視化埋點是埋點的延伸,通過可視化交互的方式來代替手動埋點。這種方式降低了用戶使用的門檻,提升了效率。Mixpanel采用了可視化的埋點方案。 http://www.yqejgy.live/

  無論是埋點還是可視化埋點,數據運營都需要起到承前啟后的作用:收集業務部門數據需求,撰寫需求文檔,向工程部門提交埋點需求。 本文來自小螞蟻站長吧

  3.無埋點無埋點顛覆了傳統的“先定義再采集”的流程,只需要加載一個SDK就可以采集全量的用戶行為數據,然后可以靈活自定義分析所有行為數據。用戶行為數據分析產品Growingl0采取的就是無埋點的技術方案。

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  相比于埋點方案,無埋點成本低、速度快,不會發生錯錯埋、漏埋情況。無埋點正在成為市場的新寵兒,越來越多的企業采用了無埋點方案。在無埋點情景下,數據運營可以擺脫埋點需求的桎梏,將更多時間放在業務分析上。

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  (二)數據報表定期向業務部門提交數據報表是數據運營的工作之一,包括日報、周報、月報甚至年報。數據報表建立在數據指標體系的基礎上,數據運營應該讓這部分工作盡量自動化。 http://www.yqejgy.live/

  搭建數據看板(  Dashboard)是除了數據報表之后又一項工作,數據看板往往和企業的Bl系統連在—起,屬于數據可視化的部分。在資源充足的企業,往往采用自建的方式搭建數據平臺;對于中小企業,合理借助第三方數據工具是一個非常不錯的選擇。 本文來自小螞蟻站長吧

  四、數據分析

       數據分析是數據運曹的重點工作,數據規劃和數據采集都是為了數據分析服務的。我們的最終目的是通過數據分析的方法定位問題,提出解決方案,促進業務增長。 http://www.yqejgy.live/

  選擇什么樣的數據分析方法要和你的業務場景相結合,下面這個表格匯總了目前常見的運營數據分析方法。

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  不同于數據分析師,數據運營崗位弱化了對編程統計的要求,更加強調在現有工具基礎上靈活使用分析方法。一個好的數據運營一定要及時發現問題、定位問題,并提出可行的解決方案。

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