前两天，我一个做运营的朋友，从大厂离职了。
这是他三年内换的第五份工作，原因也和之前如出一辙，KPI 完不成，老板不满意。
背锅侠，KPI 民工，万能工具人······
做运营真是吃的是草，挤的是奶，拿着卖白菜的钱，操着卖白粉的心。
为什么运营这么难做?
因为受限于成本和能力，很多时候你接手的产品本身就很普通。
比如就是一个简单的课程，或者一个很小众的APP，没什么突出的亮点，也做不出什么大的升级。
于是只能拿运营开刀，把各种不切实际的期望加到运营层面。
拉新、增长、留存、召回、商务、策划、内容、渠道····一切都是运营的。
最后制定的 KPI，往往比拼多多砍价都难完成。
但很多时候即便你做了这么多，最后领导要数据的时候，还是会瑟瑟发抖。
活动预算，10万。拉新效果，200人。日活增长，负数。
最后自然是，收拾东西，走人。
01
看看成功的运营是怎么做的
对很多人来说，运营的确不好做。
但不乏有许多人依旧能脱颖而出，成为运营经理、数据总监、市场专家等等，你和他们的差距在哪里?
我在上家公司的时候，曾经跟过一个项目，目标是通过一个活动引流1万种子用户。
听起来好像是个天文数字，可最后我们完成的量是3万。如何做到的?
首先，我们分析了过往的几次活动。
细致对比了每次活动的成本、UV，转化率等。
在社群侧，我们把入群率、活跃率、完课率、反馈率等都进行了比对。
同时，我们也对市面上存在的一些竞品做了深度摸排，最后确定以英语对话课作为课程方向。
有两套拿不准的方案，我们分别作了小范围测试。
在我们所有同事的共同努力下，该活动最终实现了3%的线索获取率，单个获客成本控制在 50 元以内，并最终实现了 12%的高价课转化。
半年之后，我也顺利地晋升为团队的Leader。
面对不可能任务，我做对了什么?
其实，我只是充分运用了一个神技——数据分析。
02
什么是数据分析？
在复盘阶段，我进行了数据提取、清洗，并通过用户路径分析、甘特图等方式，寻找影响数据的关键指标。
在竞品分析阶段，我通过深度体验、数据对比、抽样调查等方法，充分优化产品体系。
最后，通过小范围 AB 测试，并对数据进行埋点跟踪，我们确定了最佳的方案，最终，也获得了超出预期的效果。
不难看出，在我整个运营工作中，数据分析能力一直都发挥着重要的作用。
03
数据分析都能做什么？
市场需要懂数据分析——
投放一批广告，必须通过数据分析，才能找到用户匹配度最高，转化效果最好的渠道，反之就是打水漂。
财务和管理需要懂数据分析——
运做一个项目，只有通过数据分析，合理分配预算和盈利，才可以确定最佳的战略，实现财务收支的平衡，要不然就会颗粒无收。
产品和运营更要懂数据分析——
产品的日活变化、活动的拉新效果、用户的流失原因，都要通过细致的数据分析才能找到解决方案。
说白了，不懂数据分析，你做什么都只能停留在表层。
这两年开始，大量的岗位开始要求数据分析能力。
月薪超过30的高级产品、运营、市场岗位，无一不把数据分析作为了硬性要求。
总之就是——基础岗位数据化，数据岗位专家化。
我总结了下，现在大厂对数据分析能力的要求，基本上包括以下几个方面：
一是数据分析技能。
如常见的Excel、SQL、Python三件套，可视化工具Power BI，数据平台神策、Tableau等。
二是独到的分析思维和表达。
有一套完整的数据分析方法论，知道有了数据怎么处理，出了异常如何排查，建立长效统计模型等。
三是深刻的业务认知。
既了解行业现状，又能抓住业务本质，能通过建模、算法等预测业务的走向，发现深层次的问题等。
要彻底掌握这几点，可能需要大量的数据拆解、丰富的实战演练·····
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