做数据分析的最容易和运营怼上。到底数据分析该怎么做，才能支持运营迭代？作者将分两篇来分享，本文将先从问题谈起，希望能让你在数据分析的过程中有所收获。

一来运营的数据需求太多，且经常提的很紧急、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自己写报告，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）。

一、运营是干啥的？

可能做运营的同学，会深怀执念的说一句：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。

• 产品：出产品设计、观察产品效果
• 开发：把产品需求做出来，维护产品运行
• 运营：除了以上两个事以外所有事都得干

比如：

• 吸引用户来用产品：推广运营
• 给用户送点小礼物：用户运营
• 给用户发几条信息：内容运营
• 做个活动吸引用户：活动运营
• 准备商品给用户买：商品运营
• 微信微博抖音搞起：新媒体运营

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，下海捉鳖，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：

• 搞个话题大家热议：内容/新媒体运营
• 送个券吸引你过来：活动/用户/推广运营
• 准备爆款产品热卖：商品运营

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。

二、外行眼中的运营数据分析

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！

三、运营真正的痛点