互联网产品运营(产品经理的10堂精英课)

作者简介

王晶，阿里巴巴讲师，北京汇通万联信息科技有际公司总经理，北京凯源新能科技有限公司网络运营总监，广煜科技新媒体营销顾问，曾就读于清华大学经济管理学院巾帼女性创业课程，简界企商学院联合创始人(www．ii51 58．com)，曾出版《企业电商与微电商实训》。 聂嵘海，悍蒙电商学院创始人，简界企商学院联合创始人（www.jj5158.com），卖点营销创始人，中国国际电子商务中心特聘讲师、中国邮政特聘讲师，最特聘签约讲师兼导师团导师、腾讯顾问，共创业集团商学院院长，潘石屹SOHO上海VIP会员，60%正式学员单次业绩过百万。 丁华，阿里巴巴中小企业商学院金牌讲师、签约讲师、人才认证导师，中国电子商务协会高级注册培训师，多家知名电商平台高级讲师，辽宁省公务员局基层送教培训特聘授课专家，揭阳市电商创业导师，简界企商学院联合创始人（www.jj5158.com）。12年互联网营销实战经验，超过2万小时的实操经验，曾出版《转型之路——传统企业向互联网 转型的10大策略》、《企业电商与微电商实训》等图书。 个人微信号：shouta_2006

内容简介

3．大数据如何驱动运营 大数据驱动运营主要表现在以下几个方面： (1)大数据对运营监控十分重要。之前的运营监 控一般是企业的主观判断，因而经常出现判断失误的 事件。而大数据可以帮助企业减少因主观判断而导致 决策失误的事件发生。企业进行数据建模，有效收集 数据进行分析，帮助企业快速找到和解决用户数据的 异常信息，对运营起到辅助的监控作用，可为企业提 供更多有价值的参考意见。 (2)方便企业对产品目标用户进行细分。以往企 业的运营模式是一对多，因此，在庞大的工作量下， 企业无法准确判断自身的运营方式是否能充分满足用 户的需求。随着企业对用户数据的积累和分析，就可 以对用户进行分类，并依据用户的特色进行针对性的 运营，充分满足各类用户的需求。 (3)可有效激活老用户。产品运营很重要的一点 就是对老用户的激活，但是如何激活老用户、如何与 老用户进行更有效的沟通，几乎是每家企业都非常头 疼的问题。而大数据可以让企业对用户生命周期进行 管理与挖掘，对不同生命周期的用户进行标签化管理 ，能及时把相关运营信息推送给不同生命周期的用户 。 总之，大数据对现代企业的产品运营有着极其重 要的作用，企业对产品的发展所做的每一项决策都需 要数据来驱动。 6．2按流程走，向高处走 数据化运营是有流程的，第一步是数据收集，第 二步是数据处理，第三步是数据分析，第四步是数据 展现。每个流程都有自己的处理方式和技巧，这些方 式和技巧都是产品运营团队需要掌握的。 6．2．1 数据收集 数据收集是产品数据化运营的第一步，这是基础 条件。数据收集非常重要，你在现阶段制作产品确定 需求时需要它们，日后在产品的可用性测试和评估中 也需要。做产品的核心观点是以用户为中心，而数据 收集的重点就是收集用户需求数据。 方法一：问卷调查 这是最常用的方法。所谓问卷调查，就是设计一 些针对性问题，通过互联网、电话或纸张形式进行大 面积铺放，然后把问卷回收，最后导出特定的信息。 问卷调查有几个技巧需要注意：首先，在设计问题时 ，企业要明确此次调查的目的，然后对每个问题进行 仔细审核；其次，在问卷设计完成后，先做一次测试 ；最后，在分析结果时要注意细节，因为每个细节都 会影响到结论的准确性与可信度，比如以下几个方面 ， 方法二：用户访谈 访谈就是个人采访，企业向用户提出一些问题， 然后由用户回答。一般企业所采用的访谈方式就是QQ 访谈。与问卷调查相比，访谈更容易激发用户的响应 。不过这种方式耗时，而且用户如果缺乏代表性，则 很难获得有用的数据。 方法三：观察和提问 用户有时候很难解释清楚自己在做什么，也很难 准确地用语言描述出来。所以企业就需要花点时间来 观察他们是如何确定自己想要的。在观察和提问时， 可以同时记录，虽然比较耗时，但是数据较为准确。 方法四：反馈页面 一般的产品都会设置反馈页面，用户对产品有什 么要求或建议可以直接到反馈页面反馈出来。但是这 种方法很被动，一般的用户是不会参加的。 方法五：设立反馈渠道 设立反馈渠道，如论坛，小米论坛、魅族论坛就 是典型代表，这是最有效的方法。可以通过用户带动 用户，积极性比较高。还可以邀请一些资深用户、发 烧级用户加入论坛，这些用户一般都愿意反馈自己的 意见。 方法六：数据工具 一般企业都有专属的数据工具，用来记录各种各 样的用户行为，这是收集数据最快、最有效的方法， 但成本较高，一般的小产品很难负荷。 6．2．2 数据处理 收集完产品运营所需的数据之后，就要对数据进 行处理。数据处理是对数据的采集、存储、检索、加 工、变换和传输。数据处理的基本目的是从庞大的、 杂乱无章的、让人难以理解的数据中获取对产品运营 有所帮助的数据。数据处理有专门的工具，以及各种 各样的处理方法。但是不管使用哪种数据处理方法， 其原则都是不变的。数据处理需遵守的原则包括以下 几项。 原则一：简约 在处理数据时，要选择有用的数据，淘汰无用的 数据；识别有代表性的数据，去除细枝末节的非本质 数据；要能够确定数据之间的巨大差异，鉴别或挑出 那些“以一当十”的数据。按照这些原则对数据进行 简化，即使数据量不够庞大，也能起到相同的效果。 原则二：解释 虽然大数据处理的一些主要形式能够给企业、给 产品以质、量和度等方面的总体性的形象和认识，但 面对“不能言语”的具体数字、信息、图形以及虚拟 视频，仍然需要企业或产品进行能动的和创造性的解 释。也就是说，大数据究竟表达了什么，在很大程度 上并不是由数据信息自身所标明的“客观实在性”来 决定的，而是由企业对其解读时所拥有的整体上的解 释力、构建力和知解力以及数据构建起来的理论形态 和实践目的来解释的。因为只有通过人的感悟、觉识 、分析、推理、判断和阐释，才能够赋予数据和信息 多重意义，才能够挖掘出被隐藏的有价值的信息。 …… P133-135