1.1 数据化运营概述
运营即运作与经营，是指利用各种资源，通过计划、组织、实施和控制等管理手段，实现产品（或服务）商业价值的一系列行为的总称。数据化运营则是以大数据为基础，将运营的各个环节数据化，通过对数据的汇总、整理和分析等操作实现运营的目的。与传统运营相比，数据化运营的效率更高、作用更大、结果更准确。
1.1.1 数据化运营的目标与类型
随着大数据时代的到来，数据化运营发挥的作用越来越大，更多的企业和个人也开始选择数据化运营作为首要的管理方式。下面将对数据化运营的目标与类型进行介绍。
知识拓展
营销即经营与销售，侧重将产品（或服务）提供给用户。就运营与营销的关系而言，如果从对内和对外的角度来看，运营属于对内的行为，营销属于对外的行为；如果从包含与被包含的角度来看，运营行为包含营销行为，营销行为是运营行为的一个环节；如果从不同阶段的角度来看，运营行为一般发生在营销行为之前。
1.数据化运营的目标
互联网行业竞争越来越激烈，产品功能差异化越来越小，因此数据化运营的差异化就更为重要。总体来说，数据化运营始终以增加新用户（拉新）、留住老用户（留存）和提升用户活跃度（促活）为目标。
●增加新用户：无论是互联网产品还是网店中的各种待售商品，增加新用户都是至关重要的。新鲜“血液”的进入，才能有效弥补用户的流失。通过数据化运营增加新用户的手段和途径有很多，如投放广告、策划活动、制造具有传播性的话题和事件等。换句话说，数据化运营能够采取更多、更有效的方法来增加新用户。
●留住老用户：互联网用户的忠诚度较低，即老用户对所使用产品的兴趣惯性度越来越低。实际上，留住老用户的难度比增加新用户的难度更高。要想留住老用户，产品质量、价格、用户体验、会员管理等都是需要实施数据化运营手段的重要环节。任何一个环节没有做好，就可能轻易丢失老用户资源。
●提升用户活跃度：让用户更加频繁地登录、主动购买和使用产品，是提升用户活跃度的最终任务。在数据化运营模式下，可以通过搭建用户模型、勾勒分类用户画像、激活和召回沉默用户及完善用户激励机制等手段，让用户在访问过程中能够受益，如享受更为精准的服务、更加优惠的价格等，都有助于提升用户的活跃度。
案例阅读
姜晓在读大学时想给自己赚点零花钱，于是从批发市场批发了各种饮料在学校售卖。他制作了广告宣传单，贴在学校食堂、操场、自习室和图书馆等点位，并在每次卖出时都向来购买的同学询问，他们是在哪里得知自己在售卖饮料的消息的。一个月后，姜晓结合销售额与前期搜集到的同学们的回答，推断出购买饮料的同学大部分来自于学校食堂和学校操场。
根据推断结果，姜晓缩减了投放在学校自习室和学校图书馆的广告宣传单数量，集中在学校操场与食堂张贴，并在这两个点位搭建了临时售卖点。这样既降低了广告宣传单的印刷成本，又使得销售额明显增加。
通过这个案例可以发现，姜晓正是利用数据化运营的理念，通过销售数据推断出哪个地点的人流量大、需求量高，有针对性地在这些地方进行宣传与销售，从而提高销售额。
2.数据化运营的类型
从广义上讲，一切围绕着互联网产品进行的数据化干预都叫数据化运营。常见的数据化运营类型有市场运营、用户运营、内容运营、产品运营等几种。
●市场运营：市场运营是指通过市场营销、产品开发、品牌管理等市场开发行为以取得利润或实现利益最大化。在电商领域，网店开展的各种促销活动都属于市场运营的范畴，其运营目的一方面是促进销售，另一方面是扩大市场占有率。
●用户运营：用户运营是指以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，制定运营战略与运营目标，严格控制实施过程与结果，以达到预期所设置的运营目标与任务。通过用户运营不仅可以促进用户活跃度、增加用户对产品的喜悦度，还可以收集用户反馈，为下次产品优化做准备。
●内容运营：内容运营是指通过对各种内容的生产、加工、组织和呈现，提高产品的内容服务价值，以达到对产品的拉新、活跃、留存、转化、传播等运营目的。内容运营一般出现在社区类、视频类、电子阅读类、新闻类、教育类、旅游类等媒体、网站或手机应用。这种运营类型往往需要以优质的内容为依托，无论是用户原创、经验分享贡献，还是编辑采集、二次创作、整理汇总等，往往只有优质的内容才能吸引用户。
●产品运营：产品运营以产品为运营对象，以推广和维护产品为目的，使产品被用户所接受，持续产生产品价值和商业价值，如各种App推广，微信中的公众号、小程序推广等。
案例阅读
阿里巴巴集团在2011年推出了阿里指数工具，对4500万中小企业用户的搜索、询单和交易等电子商务行为进行数据分析和挖掘，为中小企业以及电子商务从业人士等提供综合数据服务。
作为一个综合性的大型网购平台，阿里巴巴集团通过阿里指数可以直观展现不同地域和不同行业的市场行情。不同人群利用该工具可以获得不同的便利。买家可以将阿里指数作为购物决策的参谋，了解当下流行趋势；卖家可以将阿里指数作为一个免费的市场行情参谋，更好地掌握市场行情和趋势；自媒体、行业专家、数据爱好者等第三方用户也可以使用阿里指数进行信息查询。
图1-1所示即为阿里指数中某区域的买家概况，从中可以查询该地区买家的性别占比、年龄阶段占比、爱好情况、淘宝会员等级占比，以及终端偏好占比等数据。
图1-1 某区域买家概况
此案例中涉及的阿里指数工具是阿里巴巴集团官方推出的数据分享平台。在数据化运营的过程中，运营者可以充分借助这类工具更好地完成市场、用户、内容和产品等各类运营工作。类似的工具还有Alexa、百度指数、生意参谋、CRM客户关系管理软件等。
1.1.2 数据化运营的变革
随着商务数据化的不断发展，数据化运营的理论核心也在发生着不同的变化。归纳起来，数据化运营主要经过了4P、4C和3P3C等阶段。
1.4P阶段
4P是指Product（产品）、Price（价格）、Place（渠道）和Promotion（促销），该阶段的运营核心是产品，往往忽略了消费者的真正需求，其运营理论如图1-2所示。
图1-2 4P运营理论
2.4C阶段
4C是指Consumer（消费者）、Cost（成本）、Convenience（方便性）和Communication（沟通交流）。在4C阶段，随着产品种类的不断丰富、市场竞争的日益激烈，消费者逐渐占据主导地位，因此该阶段的运营核心是消费者，其运营理论如图1-3所示。
图1-3 4C运营理论
3.3P3C阶段
3P3C是指Probability（概率）、Product（产品）、Prospects（消费者）、Creative（创意）、Channel（渠道）和Cost（成本）。随着大数据时代的到来，市场竞争日益白热化，运营策略向着更加可控、可测的思路发展，从而形成了3P3C运营阶段。3P3C阶段以数据挖掘所支撑的目标响应概率为运营核心，围绕产品功能优化、目标用户细分、活动文案创意、成本控制、渠道优化等进行精细化运营，其理论如图1-4所示。
图1-4 3P3C运营理论
知识拓展
3P3C理论中的Probability（概率）是指在数据化运营过程中以概率为核心，追求精细化和精准率。
1.1.3 数据化运营的主要内容
目前，电商企业的运营部门一般通过可量化、可细分、可预测等一系列精细化的方式来进行数据化运营。而运营的主要内容则可能涉及方方面面，归纳起来重点体现在以下几点。
●PC端和移动端平台的流量监控分析。
●目标用户行为研究。
●PC端和移动端平台的日常内容编辑与更新。
●网络营销策划推广。
1.1.4 数据化运营的条件
数据化运营可以帮助运营者在运营流程中自始至终都心中有数、有的放矢，可以细分受众、监控营销各个环节、预测营销效果等，因此越来越多的企业和个人开始实行数据化运营管理。企业想要实行数据化运营管理，需要具备以下几方面的成熟条件，才能真正让数据在运营过程中起到更大的作用。
●企业有精细化运营的迫切需求。
●企业决策层始终倡导并持续支持数据化运营策略。
●有企业级的海量数据存储环境。
●能够使用数据分析和数据挖掘技术来进行有效应用。