产品运营要多懂数据分析我们给出了以下答

对于数据分析，产品、运营需要懂多少才算懂？数据分析能力对于产品和运营人员都是重要的，有多重要？我们直接上数据。我们用Python爬取了前程无忧网上条关于活动运营、内容运营、用户运营的职位要求，把他们进行词频分析，得出了以下的图表。我们得出以下结论：用人需求方普遍认为，数据分析能力对于运营人是非常重要的（当然，更加重要的核运营核心竞争力是产品思维和营销策划能力）。然而有趣的是，很多的运营人员过分地专注于自己的营销能力上（如文案能力、活动策划能力）却忽略了数据分析能力的提升，我所带的团队也有这个弊病，故写下这篇文章，供大家参考。数据分析在运营中的作用运营人是与业务最贴近的人群。拥有高效的数据分析能力，有助于我们快速制定与业务增长高度相关的运营决策。优秀的运营人做出来的数据分析，对业务更加有实际的指导意义，不会流于形式，不会沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。对于互联网时代的销售——运营而言，数据分析主要有三个作用。具体化地描述当前产品的状态、用户的状态，发现问题，帮助作出运营决策；验证所做的运营策略，是否有效；探索与预测未来的可能性，实现产品与运营的优化；这三个作用也是逐级递进的，从现有行为挖掘数据，通过数据反推行为，再通过数据预测未来。数据分析不可能脱离产品，所有分析的数据源自产品与用户行为，分析的结论又服务于产品和激活用户行为。应有的分析思维增长公式思维要改变物体的运动状态，必须要有力或场的存在，产品规模增长和用户增长，必然有其增长引擎。企业的增长=系数1*因素1+系数2*因素2+….+系数n*因素n通过对业务的理解，找到驱动业务的因素，这是经验之谈，基于我们对业务的熟悉，用户之敏感，对营销的理解来确定，通过快速迭代与实验来验证我们所选定的各种因素是否合理。先谈谈因素，举个极度简单的例子：收入-费用=利润企业利润下降了，是什么原因？核心驱动力就是收入减少了或者费用提升了。可不要忘记了在因素前，还有一个系数，因为影响核心业务的因素实在是太多了，我们应该找到关键因素，这个系数就是描述因素对于核心业务的影响程度的。再举一个极度简单的例子：商场营业额=商场负1楼收入+商场1楼收入+商场2楼收入,负一层是商场停车场、一楼是男女时尚服装、二楼是美食广场。我们按照个人经验，加上了系数，商场营业额=1*商场负1楼收入+30*商场1楼收入+5*商场2楼收入。具体理由是服装商场毛利高，人们过来也是冲着商场的核心业务的。所以，商场1楼收入就成为了最关键的因素，当我们要考虑的因素太多的时候，系数大的因素就成为了我们需要首先考虑的关键因素了。这里说的并不是数学公式，增长公式里面的加号是指增长因素的有机叠加，而不是数学上的简单相加。金字塔思维金字塔原理有一个核心法则：相互独立，完全穷尽。它是优秀的思维方式与表达方式。相互独立，说的是每个分论点彼此应该没有冲突和耦合，都属于独立的模块。完全穷尽，则是所有的分论点都被提出，不会有遗漏。在初期，我们很难做到完全穷尽，但是我们必须带着这个思维去思考。有一天，我的下属找我汇报，跟我说：豪哥，这次活动参与用户只有多人，报名转化率只有30%。最近产品转化也不佳，服务器经常宕机，渠道引导注册乏力，貌似用户的需求也下降了，竞争对手的动作也让一些用户跑到了他们那里了。听完之后，我是一脸萌逼的，孩子你在说啥？我们的大脑很难同时记住多个独立的论点，如果我们把它们用一定的逻辑串联起来，听你说话的人才会理解你的观点。按照相互独立，完全穷尽的思想，我们可以把他汇报的点先列出来：活动参与人数人（这到底是多还是少？需要对比过往数据进行分析）报名转化率30%（这到底是多还是少？需要对比过往数据进行分析）产品转化不佳服务器宕机渠道乏力用户需求下降竞争对手行为我们在用金字塔方法整理之，其实汇报人的核心思想应该是最近产品的销售额下降了，其它都是支持这个销售额下降结论的表象可一些可能的原因，我们运营销售额=新客销售额+老客销售额和新客销售额=新客流量*新客转化*新客客单价两条增长公式，找出增长关键因素为流量、流量转化、老客复购整理出以下金字塔。分类思维用户分群、市场细分、产品细分，在进行运营决策时，我们处处用到分类思维。事物之间均存在共性与差异性，分类思维的基本思路是，核心指标差距甚远的事物，我们可以把他们分开。如上文提到的企业增长因素，我们就可以把相关的关键因素加以分类。通过销售增长率与市场占有率两个相互制约的因素，波士顿矩阵把企业产品分类成明星、现金牛产品、问题产品、瘦狗产品，进而分析和规划企业产品组合，以达到企业的盈利目的。漏斗思维漏斗模型是产品运营分析的万金油，用户从进入到最终转化，每个环节都会有流失，每个环节都会有转化率，每个环节的人数都在依次递减，用户的每一条路径就形成了一个漏斗。漏斗思维有两个要点，第一，要

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