运营的核心在于迭代升级，而非从零创新。通过借鉴成熟的套路和模板，结合环境变化进行调整，运营工作可以更高效地开展。本文从运营迭代的五个等级、不同运营岗位对数据的需求差异，以及数据分析如何支持运营决策和落地执行等方面，深入探讨如何通过数据驱动运营优化，解决实际问题并实现目标。

 1  运营迭代升级怎么做运营

之所以喜欢说迭代，首先是因为运营有大量的基础套路、模板、案例可以参照，完全不需要从头做起。所以不需要用“创新、设计、创造”这种词。男生们可以回忆一下你们玩的游戏，是不是首充送XX，七日登录送XX，竞技比赛有勋章，套路非常相似。女生们可以回顾一下购物网站的各种满减、优惠、抽奖，是不是看起来很相似。就是这个感觉！比如运营最喜欢说的AARRR，其实每个方面，都有大堆套路（如下图）：

其次是因为随着环境变化、企业规模扩大，套路总不能一杆子捅到底，总会随着时间变化有些变化。这种变化可以分为五个等级（如下图）：

这个五个等级变化，会按一个流程开展：

看完以上内容，是不是一下觉得数据能做好多事情！且慢，具体做多少，还得看运营的具体工种，如果没选对服务对象，有可能起到画蛇添足的作用。

 2  不同运营对数据的需求

虽然都叫运营，但是运营实际包含的工作内容非常多。不同运营工作，具体痛的位置不一样。

对于这些痛点，数据分析能治疗的程度也有区别。从本质上看，数据分析方法代表着理性、逻辑、计算。

可这不是工作的全部，工作中还有很多感性、情绪、创意。因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙，看个现状结果就行了，有的则需要缜密的计算和分析。

综合以上要素，可以归纳如下：

这就是为啥大家能见到的细致分析都和用户有关。因为用户运营本身是个非常有策略性工作。

用户运营本身也非常重要，很多互联网公司为了上市圈钱，需要把用户量、用户增长率、付费转化率做到一定水平，在渠道运营（拉新），用户运营（育旧）上非常舍得砸钱。

 3  数据能支持哪些问题

数据分析适合解决理性问题，因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了，运营最大的问题是没钱。所以还得把每类工作对费用需求程度加上，先解决那些缺钱部门的费用问题（如下图）。

因此，理论上，数据支持运营的第一步，应该从“分钱”开始。先回答和钱有关的，非常理性的，战略方向性的问题，比如：公司发现目标是（行业第一？营收破100亿？）

• 基于此目标，需要新用户XX万，老活跃用户维持在XX水平
• 基于新用户数，按目前市场价，渠道成本为XXX亿
• 基于目前措施，老用户维护成本为XXX亿以上目标，通过阶段性大促完成x%，日常渠道/用户投入X%

有了这些分析（其实就是经营分析），分清楚钱、时间、责任，后续运营干活非常清爽！

从来不怕目标高，就怕费用没给到。

有了资金支持和适当的时间安排，后续也好选择具体的落地方法（如下图）：

至于具体的落地层面，细分类型太多，一篇文章很难讲清楚。有机会我们慢慢更新。

 4 怎么把数据落实到位

然而，仅仅有这些分析思路和方法是没有用的！更重要的环节是：落地。道理讲出来，大家都懂，真到落地的时候就蛋疼了：

1、分析和决策脱离：这是最大、最大、最大的问题。往往做决策是拍脑袋、凭经验、抄对手、听安排，缺少真正的分析，做分析的实际上仅仅在更新数据，没有意见，没有解读，没有洞察。

2、决策与执行脱离：这是第二大的问题。往往方向、费用、策略，是上层领导决定的，基层同学们每天忙着：做方案-请示-改方案-请示-改方案-请示。对于为什么这么干，干到哪里才算完全部晕头晕脑。啥分析都没用。

3、理论与实际脱离：这是第三大问题，讲起AARRR如数家珍，可具体到一个行业，一个业务，一个活动，一次文案，到底数据形态是啥样，到底该做到多少合适，完全没有头绪。

4、缺少历史经验积累：对过往数据没有采集，没有积累，甚至很多做数据的同学连业务目前在干什么都不知道，更别提以前干过的，这能分析就见鬼了。

5、缺少活动、策划案、文案标签体系：就如同没有打用户标签很难理解用户一样，没有打这些业务标签，也没法具体分类对比业务，更没法总结套路。以上种种，归纳起来就是：好的数据支撑体系，从来都是业务数据一体运营，集体作战的结果，从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。