數據分析已經為運營提供了大量支持，可惜僅限於認知現狀階段。那為了支持運營迭代升級，到底還需要哪些？這就得從運營迭代升級到底在幹啥說起。
一、運營迭代升級怎麼做
運營之所以喜歡說迭代，首先是因為運營有大量的基礎套路、模板、案例可以參照，完全不需要從頭做起。所以不需要用“創新、設計、創造”這種詞。男生們可以回憶一下你們玩的遊戲，是不是首充送XX，七日登錄送XX，競技比賽有勳章，套路非常相似。女生們可以回顧一下購物網站的各種滿減、優惠、抽獎，是不是看起來很相似。就是這個感覺！
比如運營最喜歡說的AARRR，其實每個方面，都有大堆套路（如下圖）：
其次是因為隨著環境變化、企業規模擴大，套路總不能一杆子捅到底，總會隨著時間變化有些變化。這種變化可以分為五個等級（如下圖）：
這個五個等級變化，會按一個流程開展：
看完以上內容，是不是一下覺得數據能做好多事情！且慢，具體做多少，還得看運營的具體工種，如果沒選對服務對象，有可能起到畫蛇添足的作用。
二、不同運營對數據的需求
雖然都叫運營，但是運營實際包含的工作內容非常多。不同運營工作，具體痛的位置不一樣。對於這些痛點，數據分析能治療的程度也有區別。從本質上看，數據分析方法代表著理性、邏輯、計算。可這不是工作的全部，工作中還有很多感性、情緒、創意。因此有的工作天生就不咋需要數據幫忙，看個現狀結果就行了，有的則需要縝密的計算和分析。綜合以上要素，可以歸納如下：
這就是為啥大家能見到的細緻分析都和用戶有關。因為用戶運營本身是個非常有策略性工作。然而用戶運營本身也非常重要。很多互聯網公司為了上市圈錢，需要把用戶量、用戶增長率、付費轉化率做到一定水平，在渠道運營（拉新），用戶運營（育舊）上非常捨得砸錢。
三、數據能支持哪些問題
數據分析適合解決理性問題，因此看了上邊分類大家大概知道數據分析適合哪些問題。但別忘了，運營最大的問題是沒錢。所以還得把每類工作對費用需求程度加上，先解決那些缺錢部門的費用問題（如下圖）。
因此，理論上，數據支持運營的第一步，應該從：“分錢”開始。先回答和錢有關的，非常理性的，戰略方向性的問題，比如：
- 公司發現目標是（行業第一？營收破100億？）
- 基於此目標，需要新用戶XX萬，老活躍用戶維持在XX水平
- 基於新用戶數，按目前市場價，渠道成本為XXX億
- 基於目前措施，老用戶維護成本為XXX億
- 以上目標，通過階段性大促完成x%，日常渠道/用戶投入X%
有了這些分析（其實就是經營分析），分清楚錢、時間、責任，後續運營幹活非常清爽！從來不怕目標高，就怕費用沒給到。有了資金支持和適當的時間安排，後續也好選擇具體的落地方法（如下圖）：
至於具體的落地層面，細分類型太多，一篇文章很難講清楚。有機會我們慢慢更新。
四、怎麼把數據落實到位
然而，僅僅有這些分析思路和方法是沒有用的！更重要的環節是：落地。道理講出來，大家都懂，真到落地的時候就蛋疼了：
1、分析和決策脫離：這是最大、最大、最大的問題。往往做決策是拍腦袋、憑經驗、抄對手、聽安排，缺少真正的分析，作分析的實際上僅僅在更新數據，沒有意見，沒有解讀，沒有洞察。
2、決策與執行脫離：這是第二大的問題。往往方向、費用、策略，是上層領導決定的，基層同學們每天忙著：做方案-請示-改方案-請示-改方案-請示。對於為什麼這麼幹，幹到哪裡才算完全暈頭暈腦。啥分析都沒用。
3、理論與實際脫離：這是第三大問題，講起AARRR如數家珍，可具體到一個行業，一個業務，一個活動，一次文案，到底數據形態是啥樣，到底該做到多少合適，完全沒有頭緒。
4、缺少歷史經驗積累：對過往數據沒有采集，沒有積累，甚至很多做數據的同學連業務目前在幹什麼都不知道，更別提以前幹過的，這能分析就見鬼了。
5、缺少活動、策劃案、文案標籤體系：就如同沒有打用戶標籤很難理解用戶一樣，沒有打這些業務標籤，也沒法具體分類對比業務，更沒法總結套路。
以上種種，歸納起來就是：好的數據支撐體系，從來都是業務數據一體運營，集體作戰的結果，從來都沒有一個神仙級數據分析師能振臂一呼“啊啦啦啦”就擺平所有問題。 包括案例分享也是，很多同學喜歡說：來兩個牛逼案例。最後發現牛逼的案例，從來都是牛逼的公司催化出來的。想要復現，還是得練好基本功，比如如何貼業務標籤。
作者：接地氣的陳老師 （接地氣學堂）
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