隨著數(shù)據(jù)時代的來臨，以前的粗放式管理已不再適應(yīng)潮流，我們需要進行精細(xì)化管理，特別是以C端為驅(qū)動的運營模式，每一個運營的細(xì)節(jié)都離不開數(shù)據(jù)的支撐，互金行業(yè)也不例外，各大銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融巨頭也紛紛在搶占用戶數(shù)據(jù)市場；

那么如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動運營增長呢？

一、搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

首先我們要搭建一套比較完善的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，其實搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，就是在梳理我們的分析思路，很多人在做數(shù)據(jù)分析時，經(jīng)常會不知道從哪方面入手，分析的內(nèi)容和指標(biāo)也會比較散亂，因此也會被人質(zhì)疑分析結(jié)果是否正確；所以搭建一套完善數(shù)據(jù)運營指標(biāo)體系是非常有必要的，它可以幫助我們理順?biāo)悸?，確保數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)體系化、數(shù)據(jù)分析維度的完整性以及為后續(xù)數(shù)據(jù)分析的開展指引方向；

二、如何設(shè)計數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

指標(biāo)是連接問題和數(shù)據(jù)的紐帶，只有選擇合適的指標(biāo)才能充分反映問題，一個好的指標(biāo)是要可量化、易觀測的；那么如何來搭建數(shù)據(jù)指標(biāo)體系呢？我們可以通過一些營銷的管理模型來設(shè)計數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，例如5W2H分析法、4P分析理論、用戶生命周期、邏輯樹分析法等。

當(dāng)然相應(yīng)的分析模型肯定要結(jié)合實際業(yè)務(wù)模式和分析目的來進行，沒有業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)分析是不會產(chǎn)生任何價值的；例如，互金行業(yè)中的數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，我們可以根據(jù)用戶生命周期來進行搭建；

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系設(shè)計完成后，我們就可以根據(jù)用戶在不同階段不同場景下，通過埋點事件來設(shè)計數(shù)據(jù)采集方案，這其實是通過業(yè)務(wù)驅(qū)動指標(biāo)設(shè)計，再驅(qū)動數(shù)據(jù)收集的過程；

三、數(shù)據(jù)驅(qū)動運營增長

那獲取到用戶數(shù)據(jù)后，我們要如何應(yīng)用數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值呢，我們主要通過以下三方面來進行描述；

1、用數(shù)據(jù)優(yōu)化運營策略

通過用戶行為數(shù)據(jù)收集之后，我們就可以知道在運營活動當(dāng)中，用戶瀏覽注冊下載綁卡投資的轉(zhuǎn)化率是多少，每個產(chǎn)品頁面瀏覽時長，瀏覽次數(shù)是多少，首投人數(shù)、投資金額等；但數(shù)據(jù)是要結(jié)合業(yè)務(wù)場景，進行匯總對比分析，才會有意義的，否則就僅僅是數(shù)字而已；

例如我們最常見的漏斗分析法，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)用戶的投資轉(zhuǎn)化率有30%，這樣一看，轉(zhuǎn)化率好像還挺高的，但如果我們跟其他類似產(chǎn)品相對比，跟同環(huán)節(jié)不同細(xì)分用戶群相對比，發(fā)現(xiàn)其他類似產(chǎn)品或其他細(xì)分用戶群的轉(zhuǎn)化率是40%，我們才知道這環(huán)節(jié)上還有很大的優(yōu)化空間在；

2、利用數(shù)據(jù)驗證運營策略

在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營當(dāng)中，我們經(jīng)常會遇到多個產(chǎn)品設(shè)計和運營方案的選擇，甚至于界面按鈕顏色一句文案的不同也會有爭議，雖然相對于整個運營方案來說，這只是一個細(xì)節(jié)問題，但對于C端用戶來說，往往就是細(xì)節(jié)決定一切，在這個信息泛濫的時代，往往爭取的就是你能不能在第一時刻進入用戶的心里；這時我們可以采取A/B測試，在一切條件都相同的前提下，只有一個變量不同，利用數(shù)據(jù)來告訴我們那種方案比較可行，讓數(shù)據(jù)來驗證運營策略是否正確，降低試錯成本；當(dāng)然在進行A/B測試時，最好是數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)密度不要太低， 以及要有足夠的時間進行測試，不然是比較難得到統(tǒng)計結(jié)果的；

舉個例子，螞蟻財富app，在引導(dǎo)新用戶轉(zhuǎn)化為首投用戶時，采取了進度條的展示形式，主要目的就是為了制造緊迫感，雖然是利用用戶心理層面因素，但展現(xiàn)形式卻有多種；

上面這兩種進度條的設(shè)計，第一種是利用用戶焦慮、恐慌的情緒，讓用戶覺得在不進行搶購就沒有了；第二種則是利用用戶大眾心理，搶購的人數(shù)這么多，那自己是否也可以跟著試試看；這兩種設(shè)計，各有其考慮的因素，很難說那種會比較好，這時候就可以使用A/B測試，讓數(shù)據(jù)來進行驗證。

3、利用數(shù)據(jù)指導(dǎo)運營策略

數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間都是有關(guān)聯(lián)的，如果你不知道，那只是你還沒有發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系而已，最經(jīng)典的數(shù)據(jù)分析案例莫過于沃爾瑪啤酒和尿布的了，這個案例相信大家都有聽說過的， 當(dāng)一個商業(yè)目標(biāo)對多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)時，我們就可以通過數(shù)據(jù)挖掘手段進行數(shù)據(jù)建模，來預(yù)測用戶的下一步行為，從而針對性的提出運營解決方案；

例如關(guān)于新用戶流失嚴(yán)重問題，我們可以采取聚類算法，建立用戶流失預(yù)測模型，通過數(shù)據(jù)刻畫出流失用戶的畫像信息，有什么屬性特征、行為特征以及流失周期是多長，這樣我們可以更加準(zhǔn)確的抓住具有潛在流失傾向的用戶；

像互金行業(yè)，關(guān)于用戶流失預(yù)測模型，我們就可以從用戶的投資行為、在投資金以及流失周期來進行構(gòu)建；

從上面，我們可以看出預(yù)流失用戶的行為傾向是：近期內(nèi)無投資行為、有在投資金但想提現(xiàn)的用戶，那針對這部分用戶，我們就要采取一些留存激活策略了；

最后，數(shù)據(jù)分析可以給我們提供有效信息，指導(dǎo)營銷決策，但也不要迷信數(shù)據(jù)，要換位思考，這樣數(shù)據(jù)才能發(fā)揮其真正價值。

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作者：云朵匠 | 數(shù)商云(微信ID：shushangyun_com)

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