本文深入剖析了运营人员的日常挑战及他们与数据分析师之间的矛盾点，同时提供了有效的解决方案和建议，旨在帮助数据分析更好地支持运营工作，推动业务发展。
做数据分析的最容易和运营怼上。
一来运营的数据需求太多，且经常提得很紧急、很奇葩；
二来数据分析师主动给的报告往往没人看，运营最喜欢自己跑数写报告，还专门衍生出来一个岗位：数据运营（虽然数据运营本意不是这个，但在很多公司硬生生做成了写sql的运营）。
到底数据分析该怎么做，才能支持运营迭代？
可能做运营的同学，会深怀执念地说一句：运营是打杂的。
然而吐槽归吐槽，运营是互联网公司的重要工种。和产品、开发并称铁三角。
比如：
……
售后处理，在互联网公司都能丢给运营。运营everything！这也是为啥运营显得很打杂的原因。小公司的运营人少，就几个兄弟上天入地，下海捉憋，把所有事都干了。大公司运营会有略清晰的分工和晋升线路。
运营的工作输出是非常重要的。俗话说：产品不够运营凑。特别在国内，互联网产品基本都是你抄我，我抄你的大环境里。同质化的产品想竞争，只能靠差异化的运营手段。
比如：
可以说，大家在生活中最喜闻乐见的事（今天又省了5块，明天又领了一份礼品）都是运营干的。然而，如此让人喜闻乐见的运营，为啥却总和数据分析怼上呢？这得从运营和数据的关系说起。
运营天生需要数据。运营要弥补产品的不足，提升用户转化，就得有清晰的数据指引：
到底现在用户状况，产品状况是什么样的？
我们做完了又怎么样？
这是运营的两大核心主题。
外行眼中运营数据分析无非（是滴，外行很喜欢用无非这俩字）就是AARRR与漏斗模型。AARRR用来描述用户状况的指标体系，基本构成如下图：
漏斗模型，常用来改善内容投放、新用户注册、产品流程。这些工作往往是若干环节组合，用户在操作过程中会因为环节太多而流失，类似漏斗的效果，所以有漏斗模型的说法。
运营还很喜欢提用户画像。因为写文案，做活动，派礼品，都涉及“用户喜欢啥？”这个问题，于是很多运营希望有一个用户画像帮自己看清楚用户特征、喜好。
这三个需求，单独看都很清晰。然而实际用起来，运营总是喜欢提一大堆临时取数要求，并且每次版本都不一样。
为啥？因为懂数据的同学一眼就看出问题：AARRR、转化漏斗、用户画像，本质上都是描述性统计，告诉你的是一个结果。这些数据需求只要做了报表就能固定。
但运营真正痛点，并不是我不知道结果是啥样的，而是：结果就这样了，我搞来搞去领导都不满意，咋办呀！
《拼多多最新策略》——你给打了人家那么大折吗？
《瑞幸成功十大经验》——你给得了人家那么多券吗？
《滴滴用户增长黄金法则》——你给得了人家那么多补贴吗？
没钱说个锤子。然而偏偏有一派领导，喜欢看《我是如何0费用做到1000万粉丝的》《0成本裂变500万粉丝的方法》《0投入也能做增长》总之一定有不给钱的办法的，没有办法就是你的问题，你自己想去……
比如新用户注册消费很少，于是决定做一个“新人注册后，首单立减10元”活动。都免了10元了，该买了吧，结果（如下图）：
比如新用户注册消费很少，于是决定做一个“新人注册后，首单立减10元”活动。做完了效果而很好，新人注册后首单率迅速上升。
结果领导又不满意了：
“首单有了，二次消费好像又不行了”
“二次消费有了，都是小单，GMV上不去”
“反正都投了这么多资源了，要毕其功于一役！”
“你再多想想，要掌握底层逻辑，核心思维，不要光砸钱”
……
每一个做过活动/用户运营的看到这里都两行泪直流。总之，作为消费者，我们看到的那些跟奥数一样，“先订金后膨胀单品封顶组合裂变提现”，整都整不明白规则的活动，都是这么被逼出来的……
终于，活动见效了！然而领导又不满意了：
你看新人都靠这个活动，没有活动了咋办
你看人家PDD都有新玩法了，我们不能这么因循守旧
你看《震惊！阿里最新技术解密》文章没？咱为啥不搞一个
总之只有一种形式是不行的，继续创新。创新嘛，又要看数据、做测算、分析需求、设计规则、测试效果、效果不好继续纠结：该怎么创新。
活动效果很好，人数一直涨，结果现在新人数太多了，费用扛不住了（如下图），于是领导又提出：搞些创新点子，不要总用旧套路，成本都撑不住了。
纠结啊纠结。这种无休无止的纠结，才是万恶之源。
然而做运营本质就是这么纠结：
想在短期内、单一拉升某个指标，只要砸钱就能实现。但不见得每时都有钱投入，因此就会纠结。
砸钱总是会带来关联的问题，总是引发后遗症，因此总需要平衡方方面面，还得纠结。
即使一时有效，长期来看用户兴趣也会变化，费用也有上线，因此总需要创新，停不住的纠结。
创新就有可能失败，又得重新开始纠结。
显然，单纯陈述现状，单纯地摆一堆数据，对解决以上问题是没有帮助的。甚至在大的方向没确定的时候，摆的细节数据越多，越会把人引入歧途。
数据分析想要真的帮运营摆脱困局，就得先有能力解读出：到底运营在苦恼什么。从真实的场景出发，思考对策。
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