数据在市场运营中的应用

1. 背景

目前的产品运营、用户拉新、渠道投放、留存等都是靠人工进行策略制定，有的公司和部门完全靠着以前的经验在尝试互联网产品的市场营销和运营。这样不仅效率很低，而且效果也不显著。

主要存在的问题有以下几点：

• 忽视数据收集和管理
• 对数据的分析不够深入
• 依照现有数据的决策不够

为了解决以上问题，特别思考并调研了从数据和机器学习算法的角度去帮助解决产品在运营和营销中的一些问题。

2. 思路

产品从构思、设计、开发、上线、推广，经历成长期，爆发期，稳定期的时候，过程中会产生各种各样大量的数据。

要有数据收集的意识，做好各个环节的数据收集，建立产品数据仓库，为后续的数据分析打下基础。
分析数据和使用数据。针对不同的目标，深入分析产品数据，为产品运营、管理提供决策、指导所需数据。

在分析数据的基础上，可以做数据智能化的应用，比如产品留存预测，渠道质量预测，个性化推广等AI应用。帮助产品更精准、更高效地运营和增长。

数据化运营，是对数据化管理和数据驱动的具体化实践，是数据在企业经营和产品运营中的具体应用。它比数据化管理对数据的利用更充分，而不局限于数据分析；它体现了数据驱动的理念但不过分强调数据的作用，而是同时注重数据的辅助作用。个人认为，数据化运营包含：数据监测、数据分析、数据智能和数据创新四个方面的内容。其应用范围可以视具体业务情况而定。

3. 价值

数据驱动闭环：基于数据采集与整合，一站式实现看数据、分析数据、业务干预、效果评估的完整闭环，真正实现数据驱动业务迭代和增长。

业务赋能 敏捷迭代：可视化操作与管理，实时、自助的数据洞察和业务验证，跨越数据与业务的鸿沟，释放业务生产力和想象力，提高运营效率。

全渠道触达与管理：支持微信、短信、站内推送等运营场景，兼备强大的渠道对接与策略规则引擎配置能力，让全渠道触达与多触点运营成为现实。

可私有部署 PaaS 平台：基于成熟的平台化产品，具备完善的私有化部署方案及权限管理体系，交付快、质量高，快速满足业务应用诉求。

4. 应用和架构

参考资料
神策 https://www.sensorsdata.cn/solutions/allFamily.html
达观 http://www.datagrand.com/voc.html