数据驱动产品运营的理论与实务
本文讲述了数据驱动产品运营的原因以及方法 ， 与大家分享！
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从工作的侧重点来分 ， 运营可以分为产品运营、用户运营、活动运营等等 ， 数据驱动运营也主要从这几个方面入手 。 今天我们从理论和实操层面来分析一下 ， 数据是如何驱动产品运营的 。
一、为什么需要用数据驱动产品运营
谈到产品运营 ， 首先需要提及的就是传统的产品运营套路有什么问题 ， 为什么需要用数据化的手段和方法来优化产品运营 。
在此补充说明一下 ， 本文说的产品运营是指已经跨越了从0到1的阶段了 ， 侧重点转移到了产品的优化和升级 。
根据笔者的观察 ， 传统视角下的产品运营大多缺乏数据意识 ， 主要表现在以下三个方面：
1. 产品需求不客观
产品发布后效果没有达到预期的商业目标时 ， 一般都需要进行产品的功能改造和升级迭代 ， 这时候就要提出版本改进的新需求 。
这些新需求来自哪里呢？为什么要改进这些需求而不是那些需求呢？哪些需求应优先改进 ， 哪些应该延后？
传统的模式下 ， 产品的问题发现和改版需求的提出 ， 往往不是来自于用户的行为反馈 ， 而是来自于老板的指示 。
老板为什么提出这样的需求呢 ， TA可能是基于自己的经验判断或者参照竞品分析得出的结论 。 所以 ， 这种产品需求提出的方式是不客观的 ， 是缺乏深入分析和足够论据的 。
2. 优化方案不严谨
在设计产品优化改进的方案时 ， 产品经理往往是按照领导的指示来做的 ， 产品经理并没有用充分的论据来证明应该改进什么、应该怎么改进 。
结果就是在领导的拍板和指示下 ， 产品经理设计新的产品改进方案时难免会偏离正常的轨道 ， 产品经理输出的PRD文档和原型方案就会走样儿 。 这种方式设计产品的优化方案是不严谨的 ， 是缺乏数据支撑的 。
3. 效果评估不科学
传统模式下对产品迭代后效果的评估大多比较粗放 ， 缺乏全面客观的评估指标体系 ， 对改版效果的分析不够深入和透彻 ， 难以形成准确和公正的判断 。
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传统模式下的产品运营闭环之所以存在这些问题 ， 一方面是领导层和产品经理缺乏一颗数据驱动的心 ， 另一方面可能是受限于用户使用产品的行为数据采集手段不足 。
基于传统模式下产品闭环运营的这些问题和不足 ， 数据驱动的产品闭环运营应时而生 。 数据驱动的产品运营闭环能让产品需求更准确、产品优化方案更靠谱、效果评估更合理 。
与传统套路相比 ， 数据驱动的产品运营在产品开发、测试和发布等环节并无大的差异 ， 主要的不同点在于产品需求的起点和终点 。
传统模式的产品闭环运营的起点是需求分析 ， 终点是效果验证；而数据驱动的产品闭环运营的起点是数据分析 ， 终点是数据验证 。 数据驱动的产品闭环运营的核心逻辑是：数据从产品的问题中来 ， 数据最终回到产品问题解决的效果验证中去 。
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二、数据是如何驱动产品运营的
数据在产品运营闭环中发挥的作用可以概括为五个关键词：监测、洞察、诊断、检验和评估 。
分别是用指标体系监测运营全流程 ， 用数据分析洞察用户的产品需求 ， 用指标异常诊断产品的“障碍点” ， 用留存分析曲线检验新功能效果 ， 用数据评估产品改版效果 。
1. 监测：用指标体系监测运营全流程
将产品运营的过程进行指标化和数据化 ， 是产品运营精细化的基础 。
可以从产品的用户数据、功能应用、收入等方面构建全面的产品运营监测指标体系 ， 将产品运营过程进行分解和量化 。
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