作者：接地氣的陳老師

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有同學問：老師，我們新做的數據體系被老板否了，說要做的是數據運營體系的搭建。說要具體到分為幾個項，每項裏有幾個工作。所以到底該放啥內容進去？？

答：如果糾定義的話，數據指標體系是為數據運營體系服務的。數據指標體系的重點是：指標。列出來ABCD就完事了。數據運營體系的和重點是運營，運營原本的詞義就是“運作和營業”，要具體到運作XX才能結束。這就是老板所謂的“具體做什麽事”。

大白話的說法，是數據指標是看數據，數據運營是幹事的。只不過不是“想事拍腦袋，做事拍胸脯，出事拍大腿”一樣的幹事，而是大家看著數據幹事。

舉個簡單的例子，比如做一個“用戶指標體系”，那列一堆指標就完事了

• 性別
• 年齡
• 註冊時間
• 最近一次購買時間
• 最常購買品類
• ……

要是“用戶數據運營體系”的話，是不是做了這一堆指標，用戶就運營了？顯然不是。回收這些數據本身就需要運作：

• 性別（采集流程，驗證手段）
• 年齡（采集流程，驗證手段）
• 註冊時間
• 最近一次購買時間
• 最常購買品類
• ……

要營業的話，就得看我們具體做什麽業務。比如我們是做零售的，那麽就得關註RFM指標，看我們是不是要促進顧客首次下單，或者提醒顧客補貨。這些具體的業務動作，就會引發更多數據關註，就產生了更多的二級指標

• 性別
• 年齡
• 註冊時間
• 最近一次購買時間（是否很長時間未到店了，需要喚醒。二級關註用戶過往到店頻率+付費金額，看用戶是一次大單購買還是頻繁小額購買，用戶到店是否受券，活動，新品影響等指標
  ）
• 最常購買品類（是否到了換季，可以提示新品。二級關註最近新品上市時間，用戶對品類下具體SKU的愛好、付費金額範圍、是否用券、是否積極換新等指標）
• ……

在數據運營體系中，一般一級指標是提出問題的。比如到店客戶量，付費率，付費金額這些指標。而二級或三級指標，則是指向具體解決問題的動作。比如我看到用戶有較高概率響應券，就可以考慮用優惠券召回用戶；我看到用戶總是在新品上市時間段購買，就會主動提醒新品。想讓數據指導到運營，得知道運營具體可以幹哪些事情才行。好多做數據的同學覺得做的報表似乎沒啥用，主要是不知道運營在幹啥事，當然配哪些數據指標了。

光看流量、轉化、客單價這些宏觀數據沒啥用的。真要是轉化率降了運營比數據急的多，人家需要的是解決問題的方法，不是一個結果。不過真的有很多數據分析師們是這麽分析來的，有詩為證：

運營就是一句話
AARRR夠啦
開場插起五根棍
哪個低了就搞他
活躍不夠搖轉盤
新客不行把券發
要是手裏沒經費
發篇文案忽悠下

數據指標體系和數據運營體系有啥區別？