資料分析對運營那些幫助我們來說一下。

我以淘寶為例子來給大家講解一下，首先我們都知道淘寶最開始，我們要去研究淘寶這個平臺，你淘寶的未來是根據什麼取決於那就根據一個數據所謂的資料，就是一個賣家的反饋和一個買家反饋。我們從這些資料當中的反饋，我們可以得到一些資訊，我們知道淘寶目前為止哪些產品好賣，哪些不好賣。這也就是說，我們所處說的一個選品，我們需要資料分析。

其次，我們產品上架我們就要去做運營，這個時候，我們要參考我們寶貝的每天的一個數據流量，訪客轉化推廣費用銷售額收藏加購數。同時我們還要去分析我們的競爭對手的一個數據透過這些資料，我們可以分析出將來了一個打法。這些所有的都是要去根據資料分析的性質，後期我們要去分析我們的一個活動那個銷量，包括我們後期成交那些訂單，他們主要是來自於哪裡的一個地域。包括他們成交了一個時間段，包括他們的人群這些我們都要去分析，甚至我們要分析拿兩個寶貝之間有什麼關聯，我們的價格是否過高，我們同行是否在乎做活動，這些都是透過資料分析來做出來的。

再往後我們收到了一個客服，客戶可以透過資料給我們反饋買家需求是什麼買的不同點，在哪裡買的最大的問題是什麼，這些都是透過資料來分析出來的，所以說資料分析對運營有很大的一個幫助。

資料分析對於運營的影響是非常直接的，當前運營方案的制定和調整都與具體的資料表現有密不可分的關係。如果說運營是一種“戰略”，那麼資料分析就是具體的“戰術”。

以網際網路行業為例，運營最終目的無非就是創造更多的“連結”，有了更多的連結也就意味著有了更大的價值空間，當把一個行業內的使用者連結做到一定程度的時候，產品自然就有了更強大的市場把控力，能夠迅速吸引更多的資源，從而形成行業壁壘。在消費網際網路時代，大型的網際網路平臺往往都把運營作為發展的核心，而影響運營能力的關鍵因素就包括資料分析能力。

當一個運營方案開始實施之後，根據此運營方案而產生的資料變化往往是關注的重點，其中使用者增量就是一個關鍵資料指標，而使用者增量還有多個維度會影響到後續的運營策略，比如使用者的年齡、地區、職業、性別等因素往往都是關注的重點，透過對於這些資料的分析，能夠了解哪些使用者更容易被產品所吸引，從而在這個點上進行深入剖析，以便於帶來更大的使用者增量。

關於使用者增量最重要的問題通常有兩個，其一是增量使用者的來源渠道，其二是增量使用者的定位，透過來源渠道能夠了解到一些可能被忽略的使用者入口，而使用者定位則會影響到後續的服務方式，不同定位的使用者要採用不同的服務方式，這是大資料時代能夠做到的事情，而且也能夠在很大程度上提升連結的價值。

最後，在消費網際網路逐漸進入到存量時代之後，資料分析對於連結價值的挖掘將起到更加重要的作用。