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数据运营,拆开来,就是数据+运营。数据指数据分析,运营指各种运营,常见的有用户运营、产品运营、活动运营等。总结一句话, 数据运营就是所有的运营活动都基于数据,用数据指导公司的运营决策、驱动业务增长。例如,在用户运营中,数据运营属于其中一个环节,基于数据来发现问题并解决问题,提升用户运营的效率。所以,数据运营的核心还是数据分析,但是会更加侧重一线业务。通过数据分析发现业务问题,并解决问题,从而提升并促进业务增长。在做用户运营的时候,常常需要对用户进行分群管理,即找出超级用户(或者高价值用户)、一般价值客户及低价值客户等。我们会怎么做呢?1、明确问题:需要把用户进行分群管理。2、收集数据:从数据库或者后台导出用户数据,一般需要有这些指标:消费时间、消费次数、消费金额等。3、建模分析:用户分群中有一个经典模型,RFM模型,所谓的RFM模型指关于用户三个指标:R、F、M,R指这里最近一次消费(Recency),F指消费频率(Frequency),M指消费金额(Monetary)。(1)根据收集到的数据构造R、F、M这三个指标(2)基于R、F、M三个指标进行K-Means聚类分析,将用户分成8个类别或者6个类别,4个类别也可以,看业务需求。(3)基于类别,进行分组统计,统计每组的R、F、M三个指标的均值。4、得出结论:根据每组的R、F、M三个指标的均值,找出超级用户(或者高价值用户)、一般价值客户及低价值客户。例如,有个组的F、M指标很高,意味着该组用户的消费频率和消费金额都很高,R很小,即最近一次消费时间距离当前日期很近,该组用户就是超级用户或者高价值客户,需要运营人员重点关注。5、报告呈现:最后基于以上分析,通过PPT或者Word将分析结论展示出来,便于用户运营人员参考。通过以上例子,可以看出数据运营的流程一般分成6步,分别是明确问题,数据采集,建模分析,得出结论、报告呈现及效果评估。从企业招聘需求可以看出,对于大多数数据运营岗位来说,需要掌握的技能有以下这些。
数据运营的职业发展前景还是不错的,原因有以下两点:随着大数据时代的到来,会有越来越多的企业开始重视数据,运营过程中也会越来越重视数据,所以数据运营的前景会越来越光明。
目前已经过了流量红利期,各个行业几乎都是红海一片,以前粗暴的运营时代一去不返,现在都讲究精细化运营,精细化运营,就是基于数据的运营,一切跟着数据来。
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发布于2023-03-31