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？
用户的数据是海量的，全都拿来分析是不切实际的，所以需要从数据的不同维度来分类，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。
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。
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。
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。
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。
行业对比指数可以帮助运营者了解市场的整体发展情况，行业竞争力，以及自有所处的发展阶段，对运营者的决策起到指引作用。
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