数据运营是做什么的？为什么比其他运营岗位竞争激烈？数据运营是近几年兴起的概念，一开始是技术运营岗。所以数据操作比起点其他位置的操作要高。这也注定了在薪酬结构中，数据运营的薪酬普遍高于其他运营岗位。

1.数据运营是做什么的？市场分析

数据运营是做什么的？根据不同维度，对用户层行进行再次分层和区分，从而为运营决策提供支持。

随着互联网的快速发展，数据作为精准运营的决策依据越来越重要，因为我们逐渐摒弃过去的流量思维，更加注重精准流量。我们继续研究购买过我们产品的用户可以总结出哪些身份标签、行为标签、兴趣标签，它们会出现在哪里，如何更有效的触达这些人群？这些都需要数据运营来解决。

目前数据运营是什么样的？我们可以通过相关数据来查找以下基本信息。

从上图来看，最近一年的工作样本上，北京的平均工资是12300元，其中10-15K占比最多。

有1-3年工作经验的数据运营薪资接近月薪1万，3-5年薪资达到基础管理薪资水平。

数据是反映产品和用户状态最真实的方式，可以引导运营决策，推动业务增长。所以数据运营属于技能性强，门槛高的岗位。研究数据的目的也是为了通过数据发现问题，提高效率，促进成长。

二、数据运营是做什么的？具体工作分析。

数据运营是做什么的？是不是数据化操作，一切都跟着数据走，一堆Excel表格分析出来？还是想学习高级工具，比如Python，数据库？

可能大家对数据运营的理解更倾向于数据分析的层面。实际上，数据运营包括数据采集、数据分析和决策支持三个环节。数据分析只是其中的一部分。

1.数据运营是做什么的？数据收集。

说到数据收集，大家都明白就是尽可能的收集所有的数据。其实不然。数据收集必须围绕您的运营目标，并非所有数据都对您有价值。数据有很多种。当你不用它们的时候，它们只是一堆杂乱的数据。只有明确了数据分析的目的，才能分析数据。电商后台有很多数据，比如商品的名称、型号、尺寸、价格、产地、买家的淘宝账号、订单号、订单地址、买家的身份(是新用户还是老用户)。

数据收集应该坚持一个原则:宜早不宜迟。意味着产品需要从创造阶段就有意识地收集数据，而不是等到公司发展到B、C轮。如果是活动，就要在活动开始的时候收集数据，而不是在活动结束后收集统计数据，这样可能无法及时调整问题。

数据收集主要收集哪些数据？围绕运营目标，我们可以把要收集的数据分为四种:行为数据、流量数据、业务数据、外部数据。

我们依次分析一下。

A.数据收集:行为数据

它是记录用户对产品的一系列操作行为的集合，按时间顺序记录。

比如用户打开一个APP，点击一个菜单，浏览一个页面，都是一个行为；

用户收藏歌曲，循环播放歌曲，快进跳过歌曲。

行数据的核心是描述用户在不同的时间点，在产品的不同环节，以不同的方式完成了哪种类型的操作。

比如阅读内容、点赞、评论、分享是社区产品的用户行为，而点击产品、添加购物车、下单、支付、评价是电商产品的用户行为。不同平台对用户行为的定义标准不同，你要结合公司的业务来分析。

另一方面，用户行为也是用户运营体系的基础。我们可以根据不同的行为划分不同的梯度，将用户区域分为核心用户、重要用户、普通用户和潜在用户，然后进行分级管理。当然，每个公司对用户的分级标准是不一样的。

数据收集:交通数据

通常是先有流量再有一套用户行为，流量没有达到一定程度，用户个体行为可能相对独立，无法有效支持决策。

流量数据和行为数据最大的区别在于，流量数据可以知道用户来自哪里，是通过搜索引擎、外部链接还是直接访问。这些数据通常用于渠道转化分析、广告决策等应用。

数据收集:商业数据

产品运营过程中，业务数据伴随着业务。比如我推广的电商产品，有多少用户收到了优惠券，使用了多少优惠券，优惠券用在了哪些产品上。这些数据与运营密切相关，但由于无法用行为数据和流量数据来解释清楚，所以归入了业务数据的范畴。

这部分数据企业一般比较重视，因为它能直接反映销量和下载量，与企业的生存关系特别密切。

数据收集:外部数据

通常外部数据是指公司内部不出现的行业数据和用户行为数据，比如一些第三方平台的统计数据，这些数据对公司的决策也有很大的支持作用。公司可以将这些数据与内部数据进行比较，以了解公司目前的状况。

2.数据运营是做什么的？数据分析。

数据运营在做产品的数据分析时，要考虑影响产品的核心指标有哪些。比如电商网站，流量是一个很重要的指标。当重要指标数据或趋势过于宏观时，我们需要通过不同维度对核心数据进行分解，以获得更详细的数据洞察。

在选择维度时，我们需要仔细考虑它对分析结果的影响。比如检测到网站流量异常时，可以通过拆分区域、访问源、设备、浏览器等维度来发现问题。如下图所示，当日网站访问量明显高于上周。原因是什么？当我们根据访问源划分流量时。不难发现，直接访问源的次数有了很大的提高，这就进一步聚焦了问题。

我们在做数据分析的时候，首先要选取影响产品的核心指标，然后通过不同维度的数据对核心指标进行分析，确定影响核心指标的因素，再用数据进行验证。

3.数据运营是做什么的？决策支持。

数据运营的目的，无论是数据报表还是数据分析，都是为了用数据支持决策。比如我们用漏斗模型来分析用户注册，可以还原用户在各个路径节点的转化。

上图的注册过程分为三步，整体转化率为45.5%。第二步转化率为56.8%，明显低于第一步和第三步的89.3%和89.7%。可以推断第二步注册过程中出现了问题。

升级的第二步是我们关注的重点。接下来要做的是优化产品，关注新的数据，就是用数据来支持决策。否则，我们只是知道注册过程中出现了问题，却不知道具体的小问题出现在哪里，这让我们感到很无奈。

数据运营是做什么的？本文介绍了数据操作的基本情况和四个环节。希望你能通过阅读这篇文章对数据操作有进一步的了解。请继续关注爱盈利，了解更多运营干货。