在用户存量为王的时代里，作为一条运营狗，只有真正了解用户与时俱进完成KPI，才能不被狗带。这个时候数据分析就成了我们的葵花宝典，练得好就能策划出口碑与流量双丰收的“明星”内容。但是宝典千千万，哪一些是我真正需要的？有了数据又该怎样正确使用呢？
数据那么多，全都想要怎么办？
温州泓鹰信息技术有限公司是一家提供互联网营销服务的高新技术企业，我们专注于互联网营销系统的研发和销售，随时了解客户的个性化需求，提供针对性的解决方案，为企业发展提供强劲动力！公司一直致力于帮助企业建设信息化平台、实现网络营销！
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，在我看来可分为基础数据和个性化数据两个大类。
基础数据是每一个APP运营都需要清晰了解的数据，比如用户的男女比例、年龄成分、用户活跃情况等。这些数据是运营工作开展的基础，如果你还不了解这些数据，麻烦停下手头的工作，重新做一遍新员工培训吧。
个性化数据则是有针对性的数据，是根据不同的用户场景或者运营需求进行标签化抽取后筛选出来的，拿APP的用户日常活动运营来说：
在前期策划时，用户的群体画像能够引导活动的策划方向，而用户的需求决定了活动的目标；通过了解用户的兴趣，来确定活动的内容及展示方式；通过了解用户行为的一致性，来决定活动推广的时间节点。
在运营中，通过详细的事件统计，自定义埋点，进一步分析用户在活动中的行为，了解整个活动各环节的数据转化情况，再根据数据的反馈进行活动优化以及活动投入的调整。
而在活动结束时，可以通过对用户新增、活跃、留存，甚至卸载情况进行分析，评估整个活动的效果，为下一次活动提供宝贵的数据对比参考。
因此随着精细化运营变得越来越重要，个性化数据的统计、分析以及应用才是数据运营的核心能力，也将成为运营成功的关键所在。
运营是长情的，怎么才能抓住用户善变的心？
用户都是善变的，我们不知道他们想要什么，怎么能够期望与用户天长地久。数据反应的是单一维度的结果，如何将这些数据组合起来变成用户真实的画像，融合性地去分析，真正地了解用户读懂用户，就考验运营的同学对数据的应用能力了。
用户数据需要多维度的组合
首先，构成用户画像的数据可以分为属性数据、行为数据和场景数据。
属性数据反应的是用户的客观属性，即很长一段时间内不会改变的数据，如性别、年龄段、消费水平等。
行为数据反应出用户近期的行为，如用户近期喜欢的应用、近期去过的场景等。
场景数据反应用户实时所处的场景。通过使用LBS地理围栏技术，结合用户的地理位置来判定用户当前所处的场景。
这三大数据有机结合起来使用，可以形成数百种的用户标签，把用户的千人千面真正具象化，方便运营者做精细化的用户运营。这里推荐下我常用的个推的用户分析工具“个像”。个像可以帮助我对用户线上线下行为数据进行分析，并通过“个像”平台的数十种属性标签和数百种兴趣爱好标签，形成非常完整且精准的用户画像。
-“个像”的用户标签体系 –
这些丰富的用户标签，可以帮我更精准地找到目标用户群。举个例子，在电影宣发时，精准的数据运营对发行策略是很有帮助的。喜欢看《冈仁波齐》的用户会具有某些共同的特点，比如电影类APP的重度用户喜欢写影评或偏好使用文青类APP等。那么我们可以通过数据分析去挖掘这批文青用户，并与之互动，通过他们去带动更大的受众市场。
这里我们要划重点的概念是用户近期的行为数据。它可以反应用户的成长周期、用户的兴趣点转移等情况，对内容运营尤为重要。比如说旅游类的APP，可以通过用户近期的行为数据，了解用户近期去过的旅游场景，避免重复推荐；了解用户近期的行为喜好，从用户感兴趣的角度推荐适合的出行内容。
没有对比就没有伤害，让数据说真话?
数据内涵的挖掘是门技术活。对于运营来说最初级的数据分析就是数据对比，有对比才有真（shang）相（hai）。对于运营者来说需要认真分析的数据有两种：一种是APP自有数据，即用户在使用APP时产生的数据，比如APP内页面的浏览数据，消费数据等；另一种是APP外部数据，比如行业公开数据、研究数据等。
在APP自有数据的分析上，我们可以通过添加时间点、环节点、对比数据等方法，进行“花式”比较。
以营销活动为例，不仅要看最后的销售数据，还需要在营销整个环节中进行埋点，统计各个环节的转化情况。比如营销活动页打开情况，点击商品介绍页面情况，点击加入购物车情况等。在整个营销活动的各个环节都会有转化、有流失，但是到底用户在哪个环节流失最多，才是运营人真正需要去追问的关键所在。
在各环节买点关注事件进程及转化 –
外部数据的对比分析对于很多企业来说很难独立去做，他们往往缺少大体量的数据覆盖和行业的趋势对比，这时候有必要借助第三方数据服务商的帮助。
据了解，现在一些处于行业头部的第三方大数据服务商，通过多年积累的海量数据和强大的数据分析能力，能够很好地帮助企业进行更全面的数据分析。前两天我又种草了个推的应用数据统计分析产品“个数”。个数最吸引我的地方在于它可以提供行业对比、卸载分析等独具特色的数据分析服务，对优化运营工作非常有价值