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2020-05-22
从工作的侧重点来分，运营可以分为产品运营、用户运营、活动运营等等，数据驱动运营也主要从这几个方面入手。今天我们从理论和实操层面来分析一下，数据是如何驱动产品运营的。
谈到产品运营，首先需要提及的就是传统的产品运营套路有什么问题，为什么需要用数据化的手段和方法来优化产品运营。
在此补充说明一下，本文说的产品运营是指已经跨越了从0到1的阶段了，侧重点转移到了产品的优化和升级。
根据笔者的观察，传统视角下的产品运营大多缺乏数据意识，主要表现在以下三个方面：
产品发布后效果没有达到预期的商业目标时，一般都需要进行产品的功能改造和升级迭代，这时候就要提出版本改进的新需求。
这些新需求来自哪里呢？为什么要改进这些需求而不是那些需求呢？哪些需求应优先改进，哪些应该延后？
传统的模式下，产品的问题发现和改版需求的提出，往往不是来自于用户的行为反馈，而是来自于老板的指示。
老板为什么提出这样的需求呢，TA可能是基于自己的经验判断或者参照竞品分析得出的结论。所以，这种产品需求提出的方式是不客观的，是缺乏深入分析和足够论据的。
在设计产品优化改进的方案时，产品经理往往是按照领导的指示来做的，产品经理并没有用充分的论据来证明应该改进什么、应该怎么改进。
结果就是在领导的拍板和指示下，产品经理设计新的产品改进方案时难免会偏离正常的轨道，产品经理输出的PRD文档和原型方案就会走样儿。这种方式设计产品的优化方案是不严谨的，是缺乏数据支撑的。
传统模式下对产品迭代后效果的评估大多比较粗放，缺乏全面客观的评估指标体系，对改版效果的分析不够深入和透彻，难以形成准确和公正的判断。
传统模式下的产品运营闭环之所以存在这些问题，一方面是领导层和产品经理缺乏一颗数据驱动的心，另一方面可能是受限于用户使用产品的行为数据采集手段不足。
基于传统模式下产品闭环运营的这些问题和不足，数据驱动的产品闭环运营应时而生。数据驱动的产品运营闭环能让产品需求更准确、产品优化方案更靠谱、效果评估更合理。
与传统套路相比，数据驱动的产品运营在产品开发、测试和发布等环节并无大的差异，主要的不同点在于产品需求的起点和终点。
传统模式的产品闭环运营的起点是需求分析，终点是效果验证；而数据驱动的产品闭环运营的起点是数据分析，终点是数据验证。数据驱动的产品闭环运营的核心逻辑是：数据从产品的问题中来，数据最终回到产品问题解决的效果验证中去。
数据在产品运营闭环中发挥的作用可以概括为五个关键词：监测、洞察、诊断、检验和评估。
分别是用指标体系监测运营全流程，用数据分析洞察用户的产品需求，用指标异常诊断产品的“障碍点”，用留存分析曲线检验新功能效果，用数据评估产品改版效果。
将产品运营的过程进行指标化和数据化，是产品运营精细化的基础。
可以从产品的用户数据、功能应用、收入等方面构建全面的产品运营监测指标体系，将产品运营过程进行分解和量化。
要实现产品运营全流程的监测，应建立完备的数据采集机制。
互联网产品一般都会涉及用埋点技术收集用户使用产品的行为数据。以互联网产品的功能评估为例，可从功能渗透、功能转化和功能留存三个方面进行监测和评价：
为洞察用户对产品的需求，一般需要综合多方数据进行研判。
例如：用户使用产品的行为轨迹数据，产品经理自身亲力亲为的产品体验数据，客服中心收到了用户咨询与投诉数据等等。
如下图，通常可以从六个方面的数据来发现用户的需求：
在某省移动公司的项目中，我们通过多方面的数据综合分析发现：用户是有流量需求的，但现有流量套餐体系抑制了用户需求，用户需要一个合适的流量套餐作为垫板。
发现这个产品需求后，后期通过设计2元叠加包填补了产品空白，解决了用户流量不够用的问题，满足了用户的临时性流量需求。2元叠加包推出后获得了用户的积极响应，取得了不错的效果。
影响用户不能顺畅的完成产品流程的往往是一些小的功能点，这些小的功能点的使用情况，成为用户转化的关键点。通过指标监测到这些异常，便于我们诊断出产品的问题，后续及时修复产品的“障碍点”。
在某款APP的注册流程中，需要用手机号码进行身份验证，发送验证码是一个关键的转化节点。
当用户点击发送手机号码的次数激增时，这个指标的异常可能意味着手机验证码下发的功能存在问题。而这就是产品体验中的“障碍点”，提醒我们需要及时修复手机验证码的功能。
产品上线新的功能后，需要监测新功能有没有用户在使用，用户使用的频次和时长是多少，是否满足了用户的核心需求，是否给用户带来了价值。通过留存曲线，可以分析新功能的粘度。