干货丨如何做好数据运营让投入产比提升50倍？

1、“不以转化为目的的运营都不合格”

今天探讨数据运营这个话题，但是在说数据运营之前，我想问问大家，有谁可以回答我，运营的本质是什么？

有的同学说是一种传达和沟通的过程，有说是传递产品的价值，有说是拉新和留存，但我要说，我们过去对运营的认知都是片面的！

按照现在流行的一句话，你可能做了“假”的运营！

在麦子学院的团队里，我一直强调要重新认知运营的概念，早期的运营圈，许多圈内朋友都会提到，运营是什么？运营就是拉新、留存、促活，你去百度里查、去知乎里搜，也都是这样答案。这个说法对不对？对！

但是我们也知道，运营这个概念也不是一开始就有的，运营因为互联网的爆发而被大家重视、重塑，而互联网也是瞬息万变的，所以到目前为止，“运营”有一个重大变化，是什么？

就是“不以转化为目的的运营都不合格”，而这个转化最直接的形式就是变现。

我加入麦子学院后，面试过很多想来麦子做运营的人，很多从上海、北京回来的自认为算是优秀的人才，他们的简历非常光鲜，拉过几十万粉，做过几百万上千万曝光，社区运营非常棒，粉丝都很活跃，但是我问他们，既然做得这么好这么成功，你们为什么要从那个公司离开？很多人会说，不是我想离开，公司烧钱烧完了，没钱了，融不到资了，资金链断了。

这就是问题所在，任何一个产品最终都要面临变现的问题，今年，我们已见过太多用户量庞大但始终无法变现最后黄掉的产品，因为一个产品好不好，资本会验证，市场也会验证，对这一点每个运营从业者都应该心中有数。

了解了运营的本质之后，我们就能深入探讨数据运营是什么，以及数据运营者应该掌握的能力有哪些。

2、从菜鸟到老司机：数据运营的3重境界

a.运营菜鸟级别：利用数据分析问题，解决问题

小白或者说是有一点经验（0-1年工作经验）的运营，摆在你面前的第一个问题就是，给了你一堆数据，你是否具备分析问题并推动问题且解决问题的能力。

说白了，这个阶段的运营还是“肉胎凡眼”，看阅读量就是阅读量，看转化率还是转化率，做不到数据上的触类旁通，所以提升分析问题的能力很重要。

这个阶段，往往是接受到上级的一个指示，要你把这个问题解决掉，也就是说问题已经摆在哪里了，你只需要学会如何分析数据，透过数据看本质，发现问题真实的原因，并想办法解决掉它，那你就算入门了。

b.运营老鸟级别：主动发现问题

我们说更高阶的运营者，他运用数据的能力是什么？是不仅可以把已知的问题解决，还能主动在工作中通过数据发现问题，就像是孙猴子具备“火眼金睛”，一眼就能看穿这背后的真相。

一组数据摆在你面前，你只知道加减乘除，或者更牛X一点，知道某个算法、某个模型，那你只能是一个数据的搬运工，或者数据的执行者。

要看一个人数据运营的能力有没有达到主管以上的级别，就要看你能不能发现数据背后的问题本质，能不能通过数据，分析所有工作的效果、原因，能不能通过数据管理的方式，或者优化数据的方式去发现企业流程中大大小小的问题。发现别人看不出来的问题，发现还未有暴露的问题，提前将以下小问题或者隐患及时解决掉。

我在这里要曝一个料：我刚到麦子学院的时候，要麦子学院的相关运营数据，结果只拿到一些非常零散的，不成系统的。比如只有学生的完课率、就业率、出勤率、满意度等，但维度的深度、广度都不够。

所以之后这一年来我们做了非常多的优化，我们从学生在市场端的咨询开始，就监测好一系列的数据，建立好一套完整的数据收集系统和链条分析模型。前端的用户画像我们至少有30个以上的标签，而后端运营我们以场景切入来收集学员学习过程中的数据，从入学第一天、第一周，到每个考核阶段，到就业期都有一系列的指标，通过数据我们可以监测和反应出学生的学习质量，教师的教学质量，教务的服务质量，甚至是可以预测出几个月后的就业情况。用数据运营的思维在不断优化和重塑职业教育的过程。

我们上个月O2O精品班两万多元学费的一个学生，当期毕业，毕业率达到100%，就业率第一个月就实现了90%。可见很多问题，是需要通过数据去主动发现的。等到问题暴露了，你再去做，那只能是救火了。

c.运营老司机级别：用数据总结问题并预防问题

比发现问题更要紧的是预防问题的发生。古人说，未雨绸缪；俗语说，救火不如防火，一家创业公司问题不断是必然，创业的过程就是不断趟坑的过程，但是高阶的运营者，总是能从大量数据的总结中练就一双“千里眼”，有预见性，有前瞻性，通过总结一套数据模型，比如导流的模型、销售的模型、转化的模型等来防患于未然，预见别人看不到的“坑”。最后的结果就是，别人都掉进坑里了，唯有你能笑傲江湖。

我认为，这样的人才算具备了从0到1、从1到100的运营思维，才算把握了运营思维的核心，他无论去到哪里都会闪闪发光。

3、数据运营思维让运营更精准更高效

5年来，麦子学院一直在努力用数据化运营的方式重塑在线职业教育。

我们建立了从前端到后端，从销售到运营，从渠道到产品等等为数众多的数据算法和模型，随便从中拎一个出来，对算法、数据的抓取大概就有至少上千种维度。

现在大家都在讲大数据，但我想说，大数据不等于大量的数据，而是大量的计算、大量的标签、大量的细节和流程。比如麦子一直有在微信号上做投放，但大家都知道，微信号刷单的太多了，数据非常不可信，我们怎么应对的呢？

我们有一整套数据分析的方法，从这个号的用户画像，到背后的阅读数、点赞数、近七日的阅读数，包括他的历史投放广告的一些数据，包括它的文章抓取，标题抓取······这些数据分析方法加起来有40多页，足以判断这个公号的投放价值，这就是麦子新媒体广告投放的SOP。

用这套SOP的方法，我们让一个刚做了半年运营的小白入职麦子，我们让他照搬此方式全面负责公众号广告导流这个版块，结果最高的时候，投入产出比ROI可以做到1：50，也就是我们只花了1万元，就带来了50万的收益。据我所知，这在职业教育行业是极少有人做到的。所以我们偶尔会给这个同事开玩笑，现在你就是拿着这套数据模型去跳槽，估计月薪上万都有很多公司会挖你！

所以，利用数据运营思维建立起某块业务的SOP模型，你的运营会越来越精细，渠道会越来越精准，产出会越来越高。

这些数据化运营的方式方法是任何一家互联网企业都应该具备的，麦子学院也希望用数据化运营的方式来不断推动职业教育的迭代和更新。

4、数据运营的最高境界是打开企业的“黑匣子”

最最高阶的数据运营做到了什么境界？那就是融会贯通，用武林术语来说就是已趋化境，能够打开企业各部门、各岗位、各环节之间的“黑匣子”。

公司稍微大一些，部门之间就会经常撕逼，但如果部门之间的数据是打通的，每一个岗位都知道他做的这个事情的效果，以及在公司的数据链上会产生什么样的价值，比如这个数据反映问题，对于后端有什么影响，对销售有什么影响，对品牌有什么影响，等等。

以KPI为例，如果一个公司各部门的KPI是打通的，建立起了完整的数据链条，或者说建立了一个统一的SOP模型，牵一发而动全身，每一个人的价值跟最终的数据都有关联，大家只会协同作战，一起实现共同的目标，就一定不会出现市场跟销售打架，销售跟产品打架，产品又去跟运营打架的局面，数据一抓，一拉，是谁的问题一清二楚。

总的来说，数据运营是一把金钥匙，不管你是一个COO，还是一个经理，或者主管，甚至你就是一个专员，如果你具备这样的思维，那你就是不可替代的，不管为公司做拉新还是做变现，都能永远立于不败之地。