数据分析|创业公司做好数据化运营先搞清这6个问题
“流量为王”的时代已经结束，互联网企业正在向精益化运营的方向转型。而做好精益化运营需要大量的数据来支撑决策，这对企业的数据采集和数据分析能力都是非常大的挑战。
中美在数据分析上存在较大的差距，数据分析在国内一些特别大的企业，比如 BAT里，才能得到较高的重视;当然这得益于他们的长期积累，对数据和运营结合的比较好。这是我回国以后的总体感受，国内企业对数据本身，以及数据所能提供价值的认识程度，没有美国那边那么深入，并且差异还蛮大的。
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问题1：什么样的公司需要注意数据?不同阶段有何差异?一般来说，目前国内比较重视数据的是高客单价，重转化的公司，比如互联网金融、电商、交易平台、SaaS、在线旅游类的公司。这类客户客单价高，不是完全拼流量，如此创业者才有提高转化的动力。
宏观的讲，创业者会经历产品4个生命周期阶段。
第一个阶段，叫冷启动。这个时候公司特别早期，天使轮或者A轮，甚至融资还未成功。处在这个阶段的公司，用大数据驱动是一个伪命题——因为客户数量有限，样本性不足。他们需要更多地去了解潜在客户的需求，去“求”客户来用这个产品。
第二个阶段，增长前期。就是冷启动接近完成。有经验的创业者，会开始布局和增长有关系的一些核心指标，比如说日/月活跃，留存度。这些指标的目的不是为了衡量产品当前当下的表现，而是为了未来做增长时有可比较的基准。
第三个阶段，增长期。这个阶段就能看出来好的创业公司和普通创业公司的巨大差别——效率。无论PR还是做活动，都需要人力和时间成本。如何在增长中，找到效率最高的渠道?这个我觉得，是创业公司之间PK的核心竞争力。如果不做数据驱动，靠直觉，一次两次可以，但没有人能进赌场连赢一万次。所以，直觉需要和数据进行结合，这样企业能迅速优化各个渠道，来提高单位时间的转化效率。
第四个阶段，变现期。业务变现，要求很高的用户基数。一般互联网产品，其中一小部分高活跃、体验好的用户，会转化为付费用户。类似一个漏斗，不断地去筛，这里面就是要拼运营的效率了。比如说，电商用户的转化漏斗一般是：访问——注册——搜索——浏览——加入购物车——支付，或者到未来的退货。这是非常非常长的一个漏斗，真正要做好数据化运营，要对漏斗的每个环节持续地进行追踪。
一个好的企业，特别是以后要做营收的企业，必须要关注各个部门各个环节的转化效率。这种转化效率，要达成的手段，可以通过市场营销的方法、产品改进的方法、甚至客户运营的方法。而其中每个环节小幅提高，加在一起就是一个倍数的提高。这种倍增，如果没有做过数据化运营的人，很难体会到会有多大。
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问题2：好的数据分析应该是怎么样的?好的数据分析，能够让公司里所有人都获益。它不是一种特权，不是只给公司里的一两个人看，而是能够让公司里面各个运营部门，特别是前线打仗的部门，能够直接得到好处。
普通只讲战略，只讲大方向，只给CEO看，只给VP或者运营看——这不够。需要把它给工作在一线的员工，让他们用起来。这个我觉得是区分一个数据驱动型企业，和非数据驱动型企业一个很大的区别。效率提升，是所有人提升，而不是一两个人提升。
一个公司要建完整的数据分析机制，首先应该从业务开始。所有的数据分析运营或者数据体系，都应该从业务，从客户开始。这个数据分析体系，不应该只解决非常狭窄的一个或者两个问题，需要有体系和大局观。然后，实际上数据分析里面，最难的一个部分是数据搜集和数据整理，这个过程最耗费时间，可能因为刚开始的计划就做的不够周全。所以说，在数据采集和数据整理方面，应该很有计划的重视。
到后面，数据分析，不能只仅仅停留在报表的基础上，价值还是不够多。最终还是，那些数字出来以后，告诉别人应该怎么做是对的、有效的。这里面的话，就是有很深学问，需要很强的操作能力。
所以说一个企业，既要有大局观，又要注重可执行性。我建议一般企业想自建的话，应该先从一个单点突破，找到一个转化点，看到了价值，通过这一次的实践，再学习下一次实践的方法。这也是一个学习的过程。不要上来就建立庞大系统，上来就把50个数据圆圈综合在一起，想建立一套数据科学框架。我觉得一般要这样干的话，除非你有很多资源，否则一定会失败的。
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问题3：企业数据分析都可以分为哪些阶段呢?第一个阶段，是什么都没有的;
第二个阶段，需要公司能够回溯历史：知道自己产品在发生什么，这是最基础的、最原始的一个阶段;
第三个阶段，内部做产品、做运营、做市场营销的人，需要问为什么：这个阶段，是预测，即预测某种人群，下面会干什么事，这样能有针对性地，更好地去开发产品;
第四个阶段，是要有解决方案：就是我预测到了这组人会这么做，那么我给它一个更好的方案，让它有更好的转化、留存，带来更好的拉新效果;
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