如何用数据驱动产品和运营 如何做好数据驱动运营
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内容被日益关注绝非偶然，在人口红利褪尽、流量成本激增的情况下，原先可以获得巨大流量红利的赛道（工具、平台、社交网络）早已被以BAT为代表巨头牢牢把持。“流通”环节的生意没有机会了，机构只能把目光投向“生产”环节——做内容吧。在可预见的未来，内容将会成为新的“流量红利”来源。
然而，并不是有了好的内容，流量和用户就会随之而来，正所谓酒香也怕巷子深。那么如何才能找到流量和用户呢？现在移动端的用户数已经大幅超越PC端的用户数，随之而来的是流量入口从以百度为代表的搜索引擎转向以微信、微博、今日头条、手淘等为代表的超级APP。
看到内容的风口之后，众多机构纷纷投入其中，生产内容的成本随之快速上涨。虽然都知道超级IP的威力巨大，但是打造却并非一日之功。与此同时流量渠道的日益分散化，导致机构需要在渠道运营方面投入更多的时间和精力才能获得足够的流量和用户，运营的成本也在无形之中被推高了。面对这种形势，机构想要在竞争中取得一席之地，就必须开始摆脱之前的粗放式运营，开始用数据驱动用户的增长，构建精细化的运营体系，提升内容的传播效果，找到投入产出比最高的流量渠道。
然而，想要开展数据驱动的机构却面临无法获取数据的窘境。比如在微信上面发布直播，只能使用第三方工具，但是由于第三方工具没有和微信进行对接，同时也没有开放后台的数据查看权限。导致完全无法了解用户观看直播的情况，数据驱动和精细化运营也就无从谈起。
基于这样的现状，以连接机构和用户为目标的学伴软件应运而生。在学伴软件看来，有内容的地方就是机构，无论ta的形态是企业、网红还是学校。
在机构的整个生命周期中，有五个要素是不可或缺的，那就是机构自身、内容、用户、数据和渠道。机构生产内容，比如直播、录播、图文等，然后通过门户网站、移动APP等渠道将内容提供给用户，用户消费内容后产生反馈。在机构、内容、用户三者的互动过程中，数据源源不断的产生。机构在获取数据后可以判断渠道、内容的好坏，了解用户的行为路径和画像，进而调整内容的生产和传播策略，从而扩大用户量。这个过程中数据就实现了驱动用户增长的作用。
对于机构而言，自然是希望有全方位的流量入口，以便更好、更快地进行内容的传播。但是想要实现全方位的流量入口，就需要整合大量的第三方系统，这对于众多中小微机构而言是无法实现的。因此相对于全方位的覆盖策略，更应该有的放矢，抓住主要的渠道。
鉴于微信已经成为国内的第一APP，在打开频率和使用时长方面都占有绝对的优势。学伴软件推出了微学伴这款产品，把机构装进微信。微学伴是基于微信公众号实现在线教育的一套解决方案，帮助机构把学校装进微信。提供在线视频直播、录播课程上传、社群管理、用户管理、内容管理等一整套支持在线教育的功能，同时还可以接入短信、邮件等营销工具。教育机构可以通过微学伴进行在线教学，更可以完成从招生、上课到课后管理的一系列行为。
教育机构在绑定微信公众号后，可以方便的开展用户运营、内容运营和活动运营。基于微学伴提供的数据统计和分析功能，机构可以对不同类型的用户进行区分，有针对性的开展相关的营销等工作，提升微信粉丝的购课率和续费率，扩大招生规模，提升教学效果。
在大多数人的理解里面，开展微信运营的时候仅仅将用户划分为粉丝和非粉丝，但是在我们研发的微学伴这款产品中，我们基于用户的行为路径，根据用户对教育机构的忠诚度，将用户分成了五层 ：
潜在用户 ：顾名思义，就是机构的目标用户，但是还没有和教育机构产生直接关系的用户；
微信“粉丝” ：关注微信公众号的用户，当然也包括添加了微信个人好友，加入了微信群的用户；
注册用户 ：成为“粉丝”之后，对于教育机构具有一定的认可，从而产生了注册行为，但是还没有产生购买行为的用户；
沉睡用户：产生购买行为的用户但是最近30天内没有进一步的互动行为。这部分原因因为种种原因不再使用消费机构生产的内容，这时候就要思考如何通过促销等手段将这批用户再次激活；
购买用户：产生过购买行为的用户，可以是付费课程，也可以是0元体验课；购买用户又可以按照最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)三个维度进行进一步的分层。根据不同的用户属性制定后续的营销和服务方案；
以前，机构在微信中基本上是只能发送语音、图文和小视频，借助微学伴，机构可以发布的内容形式可以更加多样化，比如直播、课程等，通过形势更加丰富的内容，增加与用户的互动。
机构在微信生态圈中开展内容运营和用户运营的过程中，会有各种各样的动作行为，通过微学伴提供的整体解决方案，可以实现对于数据有效的监测与收集。机构在微学伴看到相关的数据后就可以对内容进行优化，对用户进行分层管理。有了数据，教育在开展营销推广和内容制作的时候就不再是“盲人摸象”，而是“有的放矢”。
以数据分析法（多维事件分析、漏斗分析、留存分析、行为序列分析、A/B测试、用户分群）分析电商平台为例，通过抽样互联网产品成一系列用户行为事件后，电商平台就有了事件注册、提交订单、支付订单等，通过数据表现，我们可以看到哪里浏览关注旺盛，哪个时间段哪种产品卖的更好，哪里成交量上升还是下跌，就可以进一步探寻原因，改进我们的产品组合及运营思路。更多的分析方法和驱动案例可以找我也可以找DM-hub
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