随着智能机市场趋于饱和，互联网流量红利消失的趋势下，精细化数据运营对业务增长变得越来越重要，如何帮助初创公司解决运营细化尤为重要；
对于数据运营这一点，可能有些人从没有看数的习惯到了看数的习惯那是一大进步，是不是能看几个数这就叫数据运营了呢？这还远远不够，这里来说现有的创业公司在进行数据运营这件事情上存在的现状。
一般初创公司会有一个数据工程师的角色，然后各个部门各个角色都会找他要数据，然而这个会带来一个问题取数的等待周期太长，整个时机可能就错过了。
有一些公司有了仪表盘可以看到公司上个季度、昨天总体的这些数据，还是很不错的。对于决策层当然是很开心，但是，对于市场、运营这些同学来说可能就还不够。活动数据无法细查，流量数据上升下降异常的时候也无法快速定位问题。
理想状态的数据运营应该是怎么样的？就是一个自助式的数据分析，让业务人员每一个人都能自己去进行数据分析，掌握这个数据。实现的方式就是我们先将数据源本身整好，整全整细了，中间提供强大的分析工具，让每一个业务员都能直接进行操作，大家并发的去做一些业务上的数据需求，这个效率就要高非常多。那么接下来介绍下一般公司的大数据处理的流程：
数据采集
经用户同意授权后，采集到全部数据，并且是多维度的，用户访问，用户设备，地域，购买行为，注册行为等等全量的多维数据；
数据建模
通过开发同学把底层的原始数据做抽象处理，根据需求做出一张张的数据表。
数据分析
多维分析：
对于多维分析主要这里面其实就是由三个关键的概念，一个就是事件，一个是维度，一个是指标。事件就是说任何一个互联网产品，都可以把它抽象成一系列事件。
比如针对保险产品来说，可抽象到提交、订单、注册、提交保费一系列事件用户行为。每一个事件里面都包括一系列属性。比如，他用操作系统版本是否连wifi；比如，保单相关的保费，这些东西，或者用户的一些职能属性，这些就是一系列维度。基于这些维度看一些指标的情况。比如，对于访问来说，可能访问总做成一个指标，访问的人数是一个指标，平均的人均访问次数这也是一个指标；
多维分析的价值：譬如对于注册这个事件来说，针对整个总的注册量这条曲线，按照时间的曲线会发现它一路在下跌。但下跌的时候，不能眼睁睁的看着它，一定要分析原因。如何分析就是拆分维度，比如我们按照地域，或者按照渠道，或者按照其他一些方式去拆开，按照年龄段、按照性别去拆开，看这些数据到底是不是整体在下跌，还是说某一类数据在下跌。
漏斗分析：
漏斗分析是用数据来看用户从做第一步操作到后面每一步操作，实际的转化过程。比如，一批用户启动了APP，有一部分人根本没有启动起来，剩下的启动app的人去浏览了的首页，浏览首页之后可能一部分人就直接跑了，还有一部分人可能去点击到一个发现里面去，点击到注册可能又有很多人跑了，这其实就是一个漏斗。
通过这个漏斗，就能分析一步步的转化情况，然后每一步都有流失，可以分析不同的渠道其转化情况如何。比如，打广告的时候发现来自百度的用户漏斗转化效果好，就可能在广告投放上就在百度上多投一些。
留存分析：
比如，搞一个地推活动，然后来了一批注册用户，接下来看它的关键行为上面操作的特征，比如当天它有操作，第二天有多少人会关键操作，第N天有多少操作，这就是看它留下来这个情况。
其他：
例如用户参与分析；智能路径；路径上下游分析；等等
其他分析内容请期待下期；
总结
通过精细化运营手段提升产品现状，这也跟用户留存、用户转化提升息息相关。这是一个系统化的工作，需要用科学的手段和工具去完成。
转自：众安数盟；
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原文发布时间为：2018-12-7
本文作者：众安数盟
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