真正的运营工作中,会遇到什么样的数据分析困局?
一、运营是干啥的?
可能做运营的同学,会深怀执念的说一句:运营是打杂的。然而吐槽归吐槽,运营是互联网公司的重要工种。和产品、开发并称铁三角。
产品:出产品设计、观察产品效果
开发:把产品需求做出来,维护产品运行
运营:除了以上两个事以外所有事都得干
比如:
吸引用户来用产品:推广运营
给用户送点小礼物:用户运营
给用户发几条信息:内容运营
做个活动吸引用户:活动运营
准备商品给用户买:商品运营
微信微博抖音搞起:新媒体运营
售后处理,在互联网公司都能丢给运营。运营everything!这也是为啥运营显得很打杂的原因。小公司的运营人少,就几个兄弟上天入地,下海捉鳖,把所有事都干了。大公司运营会有略清晰的分工和晋升线路。
运营的工作输出是非常重要的。
俗话说:产品不够运营凑。特别在国内,互联网产品基本都是你抄我,我抄你的大环境里。同质化的产品想竞争,只能靠差异化的运营手段。
比如:
搞个话题大家热议:内容/新媒体运营
送个券吸引你过来:活动/用户/推广运营
准备爆款产品热卖:商品运营
可以说,大家在生活中最喜闻乐见的事(今天又省了5块,明天又领了一份礼品)都是运营干的。然而,如此让人喜闻乐见的运营,为啥却总和数据分析怼上呢?这得从运营和数据的关系说起。
二、外行眼中的运营数据分析
运营天生需要数据。运营要弥补产品的不足,提升用户转化,就得有清晰的数据指引:
到底现在用户状况,产品状况是什么样的?
我们做完了又怎么样?
这是运营的两大核心主题。
外行眼中运营数据分析无非(是滴,外行很喜欢用无非这俩字)就是AARRR与漏斗模型。AARRR用来描述用户状况的指标体系.
漏斗模型,常用来改善内容投放、新用户注册、产品流程。这些工作往往是若干环节组合,用户在操作过程中会因为环节太多而流失,类似漏斗的效果,所以有漏斗模型的说法。
运营还很喜欢提用户画像。因为写文案,做活动,派礼品,都涉及“用户喜欢啥?”这个问题,于是很多运营希望有一个用户画像帮自己看清楚用户特征、喜好。
这三个需求,单独看都很清晰。然而实际用起来,运营总是喜欢提一大堆临时取数要求,并且每次版本都不一样。
为啥?
因为懂数据的同学一眼就看出问题:AARRR、转化漏斗、用户画像,本质上都是描述性统计,告诉的是一个结果。这些数据需求只要做了报表就能固定。
但运营真正痛点,并不是:我不知道结果是啥样的,而是:结果就这样了,我搞来搞去领导都不满意,咋办呀!
三、运营真正的痛点
痛点1:没钱
《拼多多最新策略》——你给打了人家那么大折吗?
《瑞幸成功十大经验》——你给得了人家那么多券吗?
《滴滴用户增长黄金法则》——你给得了人家那么多补贴吗?
没钱说了篮子。然而偏偏有一派领导,喜欢看《我是如何0费用做到1000万粉丝的》《0成本裂变500万粉丝的方法》《0投入也能做增长》总之一定有不给钱的办法的,没有办法就是你的问题,你自己想去……
痛点2:有钱,没效果
比如新用户注册消费很少,于是决定做一个“新人注册后,首单立减10元”活动。都免了10元了,该买了吧.
痛点3:有效果,但领导要求越来越多
比如新用户注册消费很少,于是决定做一个“新人注册后,首单立减10元”活动。做完了效果而很好,新人注册后首单率迅速上升,结果领导又不满意了:
“首单有了,二次消费好像又不行了”
“二次消费有了,都是小单,GMV上不去”
“反正都投了这么多资源了,要毕其功于一役!”
“你再多想想,要掌握底层逻辑,核心思维,不要光砸钱”
每一个做过活动/用户运营的看到这里都两行泪直流。总之,作为消费者,我们看到的那些跟奥数一样,“先订金后膨胀单品封顶组合裂变提现”,整都整不明白规则的活动,都是这么被逼出来的……
痛点4:有效果,但领导说“不能一条腿走路”
终于,活动见效了!然而领导又不满意了:
你看新人都靠这个活动,没有活动了咋办
你看人家PDD都有新玩法了,我们不能这么因循守旧
你看《震惊!阿里最新技术解密》文章没?咱为啥不搞一个
总之只有一种形式是不行的,继续创新。创新吗,又要看数据、做测算、分析需求、设计规则、测试效果、效果不好继续纠结:该怎么创新。
痛点5:有效果,但现在又没钱了……
活动效果很好,人数一直涨,结果现在新人数太多了,费用扛不住了(如下图),于是领导又提出:搞些创新点子,不要总用旧套路,成本都撑不住了。
纠结啊纠结。这种无休无止的纠结,才是万恶之源。然而做运营本质就是这么纠结:
1.想在短期内、单一拉升某个指标,只要砸钱就能实现。但不见得每时都有钱投入,因此就会纠结。
2.砸钱总是会带来关联的问题,总是引发后遗症,因此总需要平衡方方面面,还得纠结。
3.即使一时有效,长期来看用户兴趣也会变化,费用也有上线,因此总需要创新,停不住的纠结。
4.创新就有可能失败,又得重新开始纠结。
四、小结
显然,单纯陈述现状,单纯的摆一堆数据,对解决以上问题是没有帮助的。甚至在大的方向没确定的时候,摆的细节数据越多,越会把人引入歧途。
数据分析想要真的帮运营摆脱困局,就得先有能力解读出:到底运营在苦恼什么。从真实的场景出发,思考对策