B端运营工作中的数据分析怎么做？
为什么运营工作会需要数据分析？数据驱动的任何步骤，都是大数据时代的福利。所谓“数据驱动”，就是运营工作每个环节的 “数据循环”，通过数据分析和价值发现改善用户、产品、流程、投入产出等核心环节，形成独特的竞争优势，最终实现运营工作价值的最大化。所谓“埋点”，也是记录用户或者客户的每一个行为动作，分析其行为原因，并为运营提供价值，实现产品迭代和效益优化的闭环。
不论是B端还是C端运营，都需要数据的量化和分析，以呈现运营的工作效果。作为一名普通的运营同学，我们需要掌握的也无需是像数据分析师那么专业的数据基本功，我们需要掌握的是什么呢？下面我们一起来看看，分为3个能力模型、8个分析模型、5步分析步骤、以及3个分析原则来介绍：
首先，了解数据运营人员的能力模型。3个能力模型为：科学决策能力、洞见业务发展的问题与机会能力、底层数据思维。
科学决策能力，即运营方案的制定和执行，而运营方案建立在数据指标体系的指标拆解，过程指标中哪些更重要，指标构成维度中如何避免平均数陷阱，参照物的选择等等，都需要科学决策能力。
问题与机会的洞察能力，即市场嗅觉和业务洞察。客户遇到了什么问题？市场有什么机会？要通过市场数据的变化，敏锐的觉察业务的问题和机会。
底层数据思维，从发现问题、分析问题到解决问题都要以数据为线索来贯穿，要用数据的原理、方法和技术来处理问题。在《地头力》书中，作者说明了如何用费米推定来锻炼框架思考能力——如何计算日本有多少个电线杆？世界有多少个足球？感兴趣的同学可以深入思考并给出你的答案。
数据思维对于运营来说还有一点，数据敏感度。这个敏感度一方面指的是如果有异常数据，要及时觉察到问题并找到原因；另一方面也要识别正常波动，比如判别季度性波动或周期性波动。这就需要对业务充足的了解和认识。
其次，掌握数据运营的分析模型。下面介绍8大模型：用户模型、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型。
在B端运营工作中，我们用到比较多的是用户模型（用户分析）、事件模型（行为分析）、漏斗模型（获客转化分析）、用户分群（精细化运营）。下一篇将具体介绍B端运营的具体分析模型使用，这里暂时不展开描述。
接着重点介绍数据运营的分析步骤！掌握步骤非常关键！对，甚至可以说是套用步骤、套用模型，分为以下5步：分析、假设、论证、验证和经验沉淀。
STEP1：业务分析，即量化现状、量化问题。我们遇到了什么问题？问题轻重缓急如何？
STEP2：分析假设。这个问题的可能的原因是什么？我需要准备什么数据来论证我的假设？比如你可能会想出两三个解决方案来解决此问题，此处就需要分别做可行性分析，以验证哪个解决方案最佳（成本收益率最高，对业务影响最小，可以最快实施并见效）。
STEP3：数据论证，尽可能完整的涵盖你的假设来做论证。比如方案A需要哪些数据？这些数据需要从哪里、怎样、找谁获取？如何验证数据的准确性？同样的，方案B\C\D呢？之后就是数据采集、数据处理、得出结论的过程。
数据采集包括：商品数据、订单数据、用户行为数据；数据处理包括：数据清洗、全局数据口径对齐、数据合并；结论可以是输出的报表，或者是根据数据报表加工过的报告，如XX产品的运营分析报告、XX产品采购预测、或XX产品成本收益分析等。
STEP4：业务验证，虽然得出了结论，但是数据可能会有欺骗性，需要进一步查证。这个查证基于两点：一个是你对数据的敏感度，一个是找一线业务人员进行验证。比如说
STEP5：经验沉淀，包含自我总结和内部分享复盘。复盘四步走再次复习一下：回顾目标、评估结果、分析原因、总结规律。
最后，简述3个数据运营分析的原则：
1、不要罗列数据！要给结论！
2、排除各种客观因素，注意控制变量！
比如说，目前是不是短期结果？中期长期会不会有不同结论？所以要给出监控指标、以观察长期效果；再比如说，得出的这个结论，是不是做过AB test？是不是把控好了变量、以确保结论的有效性？
3、牢记MECE原则！用MECE法，把各种方案都梳理出来，并设好监控指标。之后无论哪个方案被执行，都能监控其走势，检验分析是否正确。
以上就是数据运营需要掌握的数据分析工作内容啦，包括3个能力模型、8个分析模型、5步分析步骤、以及3个分析原则。掌握了这些基础的能力和数据运营分析思路，要出具一篇“数据驱动”的运营报告就不是难事啦！今天的介绍就到这里了，下一篇继续分享B端运营中【数据指标体系的搭建方法】，下一篇见啦。
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华莹的运营手记：专注B端运营和效率管理，QS30管理学硕士，目前在一家TOB公司做数据运营（B端产品运营），旨在帮助所有运营人走好TOB的道路。
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