工业互联网小数据运营

一、工业互联网小数据运营

工业互联网是当今时代的热门话题，它正在改变着许多传统行业的运营方式。作为工业互联网的一部分，小数据运营正日益成为企业实现智能化生产、提升生产效率的重要工具。小数据运营通过对工业数据的收集、分析和应用，帮助企业实现精细化管理、智能化决策。本文将介绍工业互联网小数据运营的意义与作用，以及如何进行有效的小数据运营。

工业互联网小数据运营的意义

对于传统制造企业而言，生产过程中积累的数据是宝贵的财富。工业互联网小数据运营利用这些数据，通过对生产过程的监控和分析，帮助企业实现生产的智能化和精细化。

首先，工业互联网小数据运营可以帮助企业优化生产效率。通过对生产设备的数据进行实时监测和分析，可以及时发现设备故障、预测设备寿命，避免设备停机导致的生产损失。同时，还可以通过分析生产数据，找出生产过程中的瓶颈，针对性地进行优化，提升生产效率。

其次，工业互联网小数据运营可以帮助企业降低生产成本。通过对生产过程中的数据进行分析，可以发现生产过程中的浪费和不必要的资源消耗。进而，企业可以采取相应的措施，降低资源消耗，提高生产效率，达到降低生产成本的目标。

工业互联网小数据运营的具体作用

工业互联网小数据运营在实际应用中具有以下几个重要作用。

生产过程监控与优化

工业互联网小数据运营通过对生产设备的数据进行实时监控，可以及时发现设备故障，并能通过数据分析预测设备寿命，做好维护和更换的计划。同时，通过对生产数据的分析，可以找出生产过程中的瓶颈，优化生产流程，提高生产效率。

质量控制与提升

通过对生产过程中的数据进行分析，可以实时监控产品的质量指标，并与设定的标准进行对比。一旦发现产品质量出现异常，可以及时采取措施进行调整，以确保产品质量达到要求。同时，通过对产品质量数据的统计和分析，可以找出影响产品质量的关键因素，并采取相应的改进措施，提升产品质量。

预测与预警

工业互联网小数据运营可以对生产过程中的数据进行分析，利用历史数据和趋势预测方法，预测未来的生产情况。通过对产品需求量、市场变化等数据的分析，可以提前预警，并做好生产计划和调整，避免生产过剩或缺货的情况发生。

如何进行有效的工业互联网小数据运营

要进行有效的工业互联网小数据运营，企业需要从以下几个方面着手。

数据收集与存储

数据是进行小数据运营的基础，企业需要建立起完善的数据收集和存储系统。通过传感器、监测设备等手段，实时采集生产过程中的数据，并进行有效的存储和管理。同时，还需要制定相应的数据采集标准和格式，确保数据的准确性和可用性。

数据分析与挖掘

对于收集到的数据，企业需要运用适当的数据分析方法和技术进行挖掘。通过统计分析、关联分析、机器学习等方法，找出数据中的规律、趋势和异常情况。进而，可以为企业的决策提供科学依据。

数据应用与价值创造

数据的应用是工业互联网小数据运营的重要环节。通过将数据与企业的实际业务相结合，为企业的生产管理和决策提供有力支持。例如，通过数据分析优化生产流程、调整生产计划；通过数据监控预测设备故障，提前进行维护；通过数据预测调整产能规划等。数据的应用可以帮助企业降低成本、提高效率、提升竞争力。

小结

工业互联网小数据运营在工业生产中发挥着越来越重要的作用。通过对生产数据的收集、分析和应用，可以帮助企业实现智能化生产和精细化管理，提高生产效率和产品质量，降低生产成本。同时，也为企业提供了更好的决策依据。因此，企业应积极推进工业互联网小数据运营的建设，不断优化和创新，以适应快速变化的市场环境。

二、什么是互联网运营数据分析人才，前景如何？

就是互联网大数据分析方面的人才，前景非常不错， 不说别的现在互联在中国发展，表面上看似饱和了，其实他的延伸领域，特别宽广， 就互联网+ 这方面前景不可限量的。 一个互联网企业的发展是要看数据的，数据分出来的东西逻辑化和边缘化特别重要， 所以只要在互联网企业大数据这方面人才是不可或缺的！

三、互联网金融运营需要关注的数据有哪些呢？

曾做过两年多的互联网金融数据运营，运营工作过程中对数据一直比较关注，以我的理解：

互联网金融运营的数据，相对比较复杂，涉及面广，即包括互联网运营的数据，还有金融的数据，也就是业务数据。

互联网相关数据，和平常的互联网公司一样，参考AARRR模型，包括获客、促活、留存、获取收入、传播、提高各阶段转化率等。

金融的数据比较复杂，需要根据公司的实际业务进行分类，比如P2P公司：就包括资金端（出借人）数据、资产端（借款人）的数据。

互联网运营相关数据

网站流量数据

数据来源：CNZZ、百度统计

主要关注指标：浏览量（PV）、访客数（UV）、新访客数、IP数、跳出率等。

APP用户数据

数据来源：友盟、易观、TalkingData等数据分析平台，各应用商店

主要指标：新增用户、活跃用户、累计用户、启动次数、使用时长、日均登录次数、近30日日均登录

SEO数据：来源：站长工具、爱站网

主要指标：ALEXA排名、百度权重、百度流量预计、百度收录数量、百度索引数、反链数、关键词排名、搜索指数等

ASO数据：来源：七麦数据、ASO114、蝉大师、APPDUU

主要指标：下载量、搜索指数、评分、关键词数量、关键词排名、TOP3关键词、 TOP10关键词

营销数据：主要针对广告投放，包括投放渠道、曝光量、点击量、点击率、消耗、CPC、CPM、CPA、获客成本、投资回报率（ROI）等

活动数据：活动参与人数、各活动页面的转化率、转发人数、转发次数、活动成本、活动效益

用户渠道来源数据：搜索引擎、微信公众号、广告、好友邀请、线下扫码等， 都有相关的链接。

客服服务数据：接听电话数、在线咨询数、电话服务时长、投诉数、解决投诉数

用户运营转化数据：（参考AARRR模型）

当日注册人数、当日实名人数、当日绑卡人数、充值人数、投资人数、复投人数、邀请好友数、实名转化率、绑卡转化率、投资转化率。

用户画像数据：

年龄、性别、地区、职业、有无子女、有无汽车、教育程度、收入情况，这些数据比较难获取

互联网的数据和大多数互联网公司的一样。

金融相关数据

金融相关的数据与具体业务相关，数据表格分为明细表和汇总统计表。

用户明细表：

用户风险承受能力表：（针对投资理财用户）

年龄、性别、家庭可支配收入、投资占比、债务情况、投资经验、投资期限、风险偏好、风险承受能力评分

借款用户信用评估表：（针对借款用户）

年龄、性别、职业、收入、信用情况、历史逾期情况、负债情况、信用评分等

理财产品数据：产品名称、收益率、风险等级、期限（流动性）、购买人数

充值数据：充值金额、充值人数、各渠道充值情况、充值失败金额、充值失败人数、大额充值人数、大额充值笔数、充值明细

提现数据：提现金额、提现人数、提现失败金额、提现失败人数、大额提现人数、大额提现笔数、提现明细

出借数据（针对P2P公司）：

投资编号、投资标的、投资金额、收益率、期限、投资时间、服务费、借款人

借款数据：（针对互联网小贷公司）

借款编号、借款标的、借款人、借款金额、借款利率、借款期限、借款时间、服务费、是否逾期等

审核数据：

借款编号、借款项目、上线时间、初审人员、复审人员、产品状态

合作方数据：

合作方名称、合作时间、累计合作单数、当前单数、合作金额等

运营报告数据：（可以参考一些平台的运营年报）

• 累计注册用户数、累计投资人数、累计借款人数、当前待还人数、当前待收人数
• 累计成交金额、累计成交笔数、为用户赚取收益、平均单笔借款期限
• 出借用户区域分布、年龄分布、性别分布、出借金额分布
• 借款用户区域分布、年龄分布、性别分布、借款金额分布、借款期限分布
• 金额逾期率、项目逾期率

另外，还有还款情况、资产存量统计、资产明细、已还款资产、明细资产等数据，需要根据实际业务汇总。

互联网金融运营的数据，主要作用包括：

1、数据监测，发现运营问题，主要是看日常数据是否正常，比如某天注册人数大幅下降，你就要查看是不是注册渠道出了问题；

2、数据化运营，通过数据提高运营效率，像流程优化、用户行为分析、用户分层等；

3、风险管理，像风控模型、反欺诈模型、信用评估模型等。

做数据运营，主要是从数据中发现问题，找出规律，然后进行优化或做出相关运营决策。

比如我曾对我平台的用户在注册、投资的间隔进行分析（就是从注册开始到投资所花的时间），发现：

投资用户中有80%的用户在注册以后24小时内完成充值投资。

也就是说如果一个用户注册一周内没有投资，那以后投资的概率就会越来越低。所以，对还没有投资的新用户，最好在注册一周内进行激励转化。

另外，还有“二八定律”，在金融行业很普遍，也就是20%的用户，投资额占平台的80%。

从效益角度考虑，平台的服务核心应该放在那20%的高净值用户身上。但很多平台往往本末倒置，过于关注大多数用户的需求，盲目搞活动，发加息券，福利都向小额用户倾斜，结果产生成本倒挂的现象。大额用户对平台贡献更大，但平时没时间关注平台，活跃度低，参加活动少，反而运营成本低。反而早那些小额用户，甚至羊毛党用户，参加活动很积极，对平台贡献一般，平台却支出大量的成本。

有时间再补充。

四、十大大数据运营商？

十大数据中心公司

据最近报告显示，这些是全球最大的数据中心提供商，但市场在不断变化中。这部分的市场份额信息来自451 Research，而收入数据来自每家公司的最新年报。

1. Equinix

市场份额：9.5%总部：加州雷德伍德城。

提供的服务：批发和零售主机代管

年收入：36亿美元

数据中心数量：150多个

服务的市场：全球21个国家Equinix是数据中心行业无可争议的领头羊，它已宣布计划收购Verizon的数据中心业务，这让它有望获得更庞大的市场份额。客户包括：亚马逊网络服务、微软Azure、Salesforce.com、eBay、领英、奈飞、通用电气、雪佛龙、彭博社、纳斯达克、AT&T、T-Mobile及另外许多知名公司。

2. Digital Realty Trust

市场份额：5.7%

总部：加州旧金山提供的服务：批发和零售主机代管

年收入：21亿美元

数据中心数量：156个

服务的市场：北美、欧洲、东南亚和澳大利亚Digital Realty在四大洲30多个不同的市场运营数据中心，但其业务主要是在美国。它声称拥有“创行业记录的10年来99.999%”可用性和适应未来的战略。

3. 中国电信

市场份额：3.3%

总部：中国北京

提供的服务：批发和零售主机代管，主机托管集团

年收入：3520亿美元（备注：非IDC收入）

数据中心数量：400多个

服务的市场：主要在中国，在海外有一些设施虽然中国电信主要是一家电信服务提供商，但它也是中国最大的数据中心提供商，它还在美洲和欧洲设有子公司。

4. CenturyLink/Cyxtera Technologies

市场份额：2.1%

总部：路易斯安那州门罗

提供的服务：主机代管

年收入：175亿美元（CenturyLink）

数据中心数量：57多个

服务的市场：北美、亚洲、澳大利亚、英国和德国CenturyLink主要以一家互联网服务提供商出名，最近将数据中心业务卖给了一群投资者，投资者将以Cyxtera Technologies这个品牌名来运营这块业务。然而，CenturyLink还保留了Cyxtera 10%的所有权。它计划将出售数据中心业务所得的收入用来部分支付收购Level 3通信公司的成本。一旦这笔收购达成，有望大大提高其市场份额。

5. 中国联通

市场份额：2.1%

总部：中国北京

提供的服务：主机代管

年收入：2740亿美元

数据中心数量：未知

服务的市场：主要在中国与中国电信一样，中国联盟主要是归中国政府所有的一家电信服务提供商。它主要为在中国开展业务的跨国公司提供主机代管服务。

6. Verizon

市场份额：1.9%

总部：纽约市

提供的服务：主机代管和主机托管

年收入：1259.8亿美元

数据中心数量：29个

服务的市场：15个大都市区，主要在北美和南美Verizon现退出了数据中心行业，已将这一块卖给了Equinix，将改而专注于电信业务。这家公司还退出了云和主机托管两大业务，卖给了IBM.

7. DuPont Fabros Technology（DFT）

市场份额：1.9%

总部：华盛顿特区

提供的服务：批发和零售主机代管

年收入：1.24亿美元

数据中心数量：12个

服务的市场：北美与本文介绍的其他许多数据中心提供商一样，DFT即将被收购。2017年6月，Digital Realty宣布计划以76亿美元的股票收购这家规模较小的公司。

8. Level 3通信

市场份额：1.8%

总部：科罗拉多州布鲁姆菲尔德

提供的服务：主机代管

年收入：82亿美元

数据中心数量：350个

服务的市场：北美、欧洲和拉美除了数据中心服务外，Level 3还提供电信和互联网服务。它目前处于被CenturyLink收购的过程。

9. CyrusOne

市场份额：1.7%

总部：得克萨斯州达拉斯

提供的服务：批发和零售主机代管

年收入：5.291亿美元

数据中心数量：35个

服务的市场：美国、英国和新加坡虽然本文介绍的许多提供商除了数据中心外还提供其他服务，但CyrusOne主要专注于主机代管。它声称“CyrusOne已被《财富》20强和《财富》1000强选择，提供出色的可靠性和高扩展性数据中心解决方案，比其他任何数据中心和主机代管提供商更受青睐。”

10. Interxion

市场份额：1.6%

总部：阿姆斯特丹

提供的服务：主机代管

年收入：4.218亿欧元

数据中心数量：45个

服务的市场：欧洲20多年来，Interxion一直在整个欧洲运营数据中心。目前它在13个大都市区拥有数据中心设施，服务于1600多个客户。

五、如何进行互联网金融运营数据的分析，都有哪些方法？

我们之前做过一期互联网金融的公开课，「互联网金融增长宝典：三大步骤提高转化，搞定用户运营」，主讲人是 GrowingIO 的业务增长负责人徐主峰，曾任职 Criteo、Microsoft 等公司，有丰富的电商、互联网金融客户解决方案经验。 这是公开课的速记整理。

这是一篇互联网金融宝典，我推荐给所有转化率只有 1%、总是为谁可能是你的购买用户而犯愁的互联网金融的高管、PM、市场运营和销售们。本文通过实战案例，手把手教你建立转化指标、 梳理分析思路、提供分析步骤并最终建立用户行为分析模型。

文 / 徐主峰

大部分的互联网金融公司最为纠结的一点是，流量这么大，获客成本这么高，为什么最后的的转化率和成单量却这么低？怎样才能提高用户运营效率？用户行为数据分析怎样把处在不同购买决策阶段的用户挑选出来，帮助互联网金融公司做到精益化运营？

我们的客户中很大一部分来自互联网金融，比如人人贷等行业前 10 的互联网金融公司。在服务客户的过程中，我们也积累了大量的数据驱动业务的实践案例，来帮助客户创造价值。

一 、互联网金融用户四大行为特征

互联网金融平台用户有四大行为特征：

第一流量转化率低，下图是某互联网金融公司网站上，新客户过去 30 天整体购买转化漏斗，其转化率只有 0.38%：

而这并非个例，实际上，绝大多数互联网金融公司，在 web 端购买的转化率基本都在 1% 以下，APP购买率在 5% 左右，远远低于电商或者其他在线交易的购买率。

第二，虽然转化率低，但是客单价却很高。一般来说，电商行业客单价在几十到几百，而互联网金融客户，客单价从几千到几万，某些特殊领域甚至高达几十万。而客单价高，就意味着用户购买决策会更复杂，购买周期也会更长。

第三，用户购买行为有很强周期性。电商的客户下次购买时间是不确定的，但是互联网金融平台上，真正购买的用户，是有理财需求的用户，在资金到期赎回产品后，一定还会进行下一次购买，只不过未必发生在你的平台上。

下图是一个典型互联网金融用户的交互趋势图：

可以看到，每隔一段时间，这个用户就会有一段集中的、大量的交互行为。当用户购买完成后，用户的交互行为又变得很少，可能偶尔来看看产品的收益率，但整体的交互指标不会太高，直到他下一次购买。这个用户理财需求的周期是一个月左右。

最后一个特点是「很强的特征性」，主要包括两个特征：

A：用户的购买偏好比较容易识别，理财产品数量和品类都很少，所以用户购买的需求或者偏好，很容易从其行为数据上识别出来。

B：用户购买过程中的三个阶段特别容易识别：

• 用户在购买决策阶段，有大量的交互事件产生，他会看产品，比对不同产品的收益率和风险，比对不同产品的投资期限等等；

• 但是一旦他完成了产品的购买，就不会有大量的交互行为产生，他可能仅是回来看一看产品的收益率。

• 当用户的产品资金赎回之后，又有大量的交互事件产生，实际上他处在下一款产品购买的决策期。

二、互联网金融用户运营的三大步骤

针对互联网金融用户行为的四个特征，在用户运营上有三个比较重要的阶段性工作：

1.首先，获取可能购买的目标用户，合理配置在渠道上的投放预算，以提高高质量用户获取的比例：

渠道工作的核心，主要是做好两方面的工作：宏观层面，优化整个渠道的配置；微观层面，单一渠道角度来说，根据渠道配置的策略，有针对性地实施和调整。

具体渠道的实施，大家都比较熟悉，但是对于整个渠道组合配置的优化，很多人接触的其实并不多。

这张图是整体转化漏斗，从不同维度可以做对比，比如我们先选出流量前 10 的渠道：

以渠道一为例，总体的转化率是 0.02%；在过去 30 天站内总体的流量是 18.9K，漏斗第一级到第二级的转化率是 3.36%，这样一共是五级，我们看到最终渠道一带来总体的成交用户一共是 4 人。

类似的，前 10 的渠道数据都很清晰。不同渠道带来的流量，不同渠道总体的转化率，以及不同渠道在整个转化路径上每步的转化率都可以看到。

这里面有几个渠道很有特点：

• 渠道一的特点，渠道一带来的流量是所有 10 个渠道里最大的，但是它的总体转化率却是低的；

• 渠道二和渠道七，渠道二的量很大，但是转化率是零。渠道七量比较一般，转化率也是零；

• 渠道九和渠道十，这两个渠道是所有渠道里转化率最高的。但是这两个渠道特点，是带来流量不是特别大……

结合典型渠道特点，可以做一个象限图：

第一象限（右上角）渠道质量又高，带来流量又大的，这里面渠道三四五是符合这个特征的，渠道策略应该是继续保持和提高渠道的投入。

第二象限（左上角）渠道的质量比较高，但带来的流量比较小，这里面包含的主要渠道就是八九十。对应的主要策略是，加大渠道的投放，并且在加大投放的过程中，要持续关注渠道质量的变化。

我们先看第四象限（右下角），渠道质量比较差，但是带来流量比较大，这里面主要有渠道一和渠道二。相对应的渠道策略，应该在渠道做更加精准的投放，来提高整个渠道的质量。

第三象限（左下角）这个象限里渠道质量又差，带来流量又小，比如渠道六跟渠道七。我们是否要直接砍掉？这里建议是，策略上要比较谨慎一些。所以在具体渠道的策略上，业绩保持监测，然后小步调整。

根据上面数据分析得出的结果，做过渠道优化后，就会为我们带来更多高质量的用户。

2.接下来就要把高价值的用户——真正有购买需求，愿意付费、购买的用户找出来。

将资源与精力投入到真正可能购买的用户上的前提是，我们要能够识别出，哪些是真正有价值的用户？哪些是价值偏低的用户？

其实对于互联网金融平台来说，甚至所有包含在线交易的平台，用户的购买意愿，是可以从用户的行为数据上识别出来的。由于互联网金融平台的特殊性，相比于电商平台来说，商品品类更少，平台功能也更为简单，所以用户的行为数据，也更能反应出互联网金融平台上用户的购买意愿。

把用户在平台上的所有行为总结一下，核心的行为其实并不多，具体包括：

用户查看产品列表页，说明有一些购买意愿，点击某个产品，说明用户希望有进一步的了解。用户最终确认了支付，完成了购买，购买流程就走完了，他的理财需求已经得到了满足。每一种行为都表示出用户不同程度的购买意愿，所以获得用户在产品里的行为数据就十分重要。

既然用户行为数据这么重要，那么怎样获取呢？GrowingIO 以无埋点的方式，全量采集用户所有的行为数据，根据我们对业务的需求，配比成不同的权重系数，并按照每个用户购买意愿的强弱，进一步分群。

这是我们一个客户制作的用户购买意愿指标的范例，刚才的前 5 个行为，都是用户在购买前典型的行为：

每种典型事件的权重系数不一样，用户购买意愿是越来越强的：用户点了投资按纽，甚至点了提交的按钮，显然要比他单单看产品列表页，或者单单看产品页、详情页的意愿强。越能反应用户购买意愿的事件，你给它分类的权重应该是最大的，这是大的原则，0.05 还是 0.06 影响并不大，所以不必纠结。

这样通过这种方式，我们就可以按照每个用户的所有行为，给用户做购买意愿打分的指标，最终形成用户购买意愿的指标。

这是我们从高到低截取部分用户购买意愿打分的情况，第一列是每个用户的 ID，第二列是按照购买意愿给每个用户打分的情况。得分高的，就是购买意愿最强烈的用户。

拿到所有用户购买意愿之后，我们就可以按照用户购买意愿的强烈与否，把所有的用户分成不同的群体，来做针对性的运营。

这是在把用户在过去 14 天内，由其产生的所有行为数据，按照购买意愿打分的权重，把打分大于 5 的用户找出来，在总体用户里，这部分用户购买意愿排名前 20% ，我们给它起个名字，叫购买意愿强烈的用户。

类似我们还做了购买意愿中等的用户分群，这是购买意愿排名在 20-60% 之间的用户；购买意愿排名在最后 40% 的用户，是购买意愿最弱的用户分群。

分群之后，点击任意一个分群，都会以用户 ID 的形式列出来。因为你要有用户的 ID ，才能对这些用户施加运营策略。每个用户最近 30 天的访问次数，最近的访问地点，最后一次访问时间都可以看到。

接下来针对这些购买意愿强烈的用户，怎样推动用户的转化呢？

3.采取针对性的运营策略，提高高价值用户的转化率。

首先我们来看一下购买偏好，互联网金融平台商品品类是比较少的，用户购买的目的性也比较清晰，一般商品的品类有这么几种：

第一种：债券型理财产品

第二种：股票型理财产品

第三种：货币型理财产品

第四种：指数型理财产品

第五种：混合型理财产品…

我们把用户在不同品类商品上的访问时长占比算出来，就能比较好地了解用户的购买偏好。比如下图，我们用用户访问债券型产品详情页的访问时长，除以用户在站内总体的访问时长，就能够得到用户在债券产品上访问时长占比的指标。

我们还是使用用户分群的工具，把在债券型产品上的访问时长占比大于40%的用户分出来，这是有非常强烈表征的客户，他购买的偏好就是债券型的产品。

同时我们再设定另外一个指标，比如用户购买意愿指标，之前我们做过大于5，也就是购买意愿排名在前 20% 的。

通过这两个条件，我们就可以把购买偏好是债券型产品，同时有强烈购买意愿的用户找出来，这两个指标的关系是并（and）的关系。同样我们可以按照用户的购买偏好，把关注其他品类的用户，都做成不同的用户分群，然后形成不同购买偏好的用户群体。

针对这些用户，其实在运营策略上，我们可以从三个层面来展开来进行做：

从购买阶段的角度，首先我们把所有用户可以分成新客和老客。对于这两个群体来说，运营策略和运营重点是非常不一样的。

新客群体，是从来没有在平台上发生过购买的用户，我们要根据用户的购买意愿，做进一步的运营。

老客群体，也就是在平台上已经发生过产品购买的用户，除了关注用户的购买意愿之外，用户的资金状态（资金是否赎回）也是非常重要的参数。

用户是否购买过产品？购买产品的用户是否已经赎回资金？这两个内容，其实是一个用户当前的属性。在我们分群的工作里，这有个维度的菜单，通过这个维度菜单，我们就可以把具有某种属性的用户找出来：

这里我做了一个分群，我们可以看一下。在维度的菜单里，我们把是否购买过产品的维度值设置成了 1 。把资金是否已经赎回这个维度的值，也设置成了 1 。实际上是把那些资金已经赎回的老用户找出来；同样在指标这个菜单里，我们同时也把有强烈购买意愿的用户找出来，时间是过去 14 天，指标大于 5 。

这样我们就制作了一个用户分群，而这个用户分群里所有用户，要满足下面的三个特征：

特征一：购买过产品的老客。

特征二：他们的资金，目前已经赎回了。

特征三：过去 14 天内的行为数据，表明这个用户有着强烈的购买意愿。

同理我们把所有用户，整理为下面几个不同类别，对应不同的运营策略：

比如新客里，当前有购买意愿的，其实他属于购买决策期的新用户。应该根据用户的购买偏好，推荐这种比较优质的理财产品。并给予一定的购买激励，来促进这些新客在平台上的第一次购买，这个对于新客来说是非常重要的，以此类推。

相比于电商或者其他行业，互联网金融平台结合行业和用户的特点，从用户行为数据分析的角度，驱动产品业务以及提高用户的转化率，有更加重要的意义。

备注：本文中数据产品截图来自于 GrowingIO 硅谷新一代数据分析产品 。

六、去面试多家互联网运营，为什么对数据分析的要求度挺高？

运营不会数据分析有两个后果，1、提一些看起来有道理实际上很影响效率的需求；2、无法做到真正的精细化运营，受制于第一点。

举个例子，假设不会数据分析 = 不会取数+不会用可视化图表+不会统计学知识

招你进来就要给你配一个分析师，这个分析师来承接你的需求，比如，你今天要订单数，明天要分用户群体的订单数，后天要把用户群体分一个频次的订单数，这些需求其实你自己也能做，而且也很简单，但如果你不学，后果就是要多安排一个人承接你这个需求。

而这个给你做需求的分析师并不会满意，一个分析师专门给你取数，承接你的想法。只要我觉得我的想法比你好，我为什么给你取数？我辛辛苦苦打的水，你转手就卖给老爷，还嫌我打水慢？去你的吧。

没有做过数据分析的运营并不懂得数据仓库，也不懂得埋点、数据表和sql等知识，我之前举过例子，在大数据以前，大家在有限得书里面找自己想要的知识，大数据以后，每个人都是通过一个图书馆来去获取信息。

图书馆就是数据仓库，找书就是取数。

你自己不找书，坐在门口像大爷一样命令别人去找书，更可怕的是有些书就在你面前，你却不肯挪挪脚去取，这河里吗？狸猫吗？

如果没有取过数，甚至我理解在数据分析里的结构化思维很难及格。譬如你要做一件事情，证明一个观点，你在取之前应该就能通过业务逻辑像得很全面，哪些是维度，哪些是指标，一取一看就能清楚。没有必要多次提需求，这在我们眼里就是需求根本没有想清楚，拉不出屎怪坑硬。

而如果做过分析师也做过运营，做过业务也做过财务，会发现对于一些很复杂的事情，如果自己会数据分析，那么一个人就等于三个人。自己想业务场景，取数去反复看，然后解决推动。这个过程如果你不会，你就必须要和一个或多个分析师展开拉锯战，要问他们口径是啥啊，咋取得啊，人家还不一定按你的要求去取，毕竟每个人想得不一样，你也不知道sql怎么写的。于是一个耗费一周，两三个人的事情，产出还不如一个会做的人自己鼓捣两天。

这就是为什么说不会数据分析绝对是很难去做精细化运营，除非你公司的数据体系已经搭建的非常完美，你能知道每一个工作流的效率，用户流转的时效和各种指标，你需要不断地拆分维度去看，才能找到这种优化点。说白了，这时候数据分析就是你手中地手术刀，你自己站在旁边指挥，让别人挥刀去找病灶，你是谁啊，是老板吗？

这样事情到你这里，你就是一个输入老板需求可以得出操作结论的一个接口。如果你不会数据分析，你不过就是一个传话筒而已。说的更直白一点，运营能做的数据分析也能做，只是人家被你的需求压的没时间做而已。

所以，自学吧，公司能用两万招一个会的人，也不会用三个一万块钱的人，这其中带来的管理成本和杂事太多了。

免费数据分析知识图谱可以戳下面的链接，知乎知学堂课程一毛钱也可以试听领取，剩下入行，需要推书的可以咨询我，我能帮你的就到这了

七、电商数据运营的五大指标

电商数据运营的五大指标

引言

在今天的数字化时代，电商已经成为了商业发展的重要驱动力。然而，仅仅拥有一个电商平台并不足以确保成功，对于电商运营者来说，了解和掌握关键的数据指标至关重要。

本文将为您介绍电商数据运营的五大指标，帮助您了解如何通过数据驱动决策，提升您的电商业绩。

1. 转化率

转化率是衡量网站访问者执行特定目标行为的比例，这可以是完成购买、注册、订阅等。对于电商来说，购买转化率是最重要的指标之一。

了解您的转化率可以帮助您识别哪些产品或页面对于用户吸引力较强，从而优化您的产品栏目和设计。通过分析不同的转化率指标，您可以发现购买流程中的瓶颈，并优化用户体验，提高购买转化率。

2. 客单价

客单价是指每个订单的平均交易金额。客单价的提高可以有效增加您的收入，而无需投入更多的营销费用。提高客单价的方法有很多，比如增加销售附加品、推荐相关商品、进行捆绑销售等。

通过监控客单价的变化，您可以了解不同时间段和产品类别的销售情况。根据这些数据，您可以优化产品定价，制定更具吸引力的促销策略，进一步提高客单价。

3. 用户留存率

用户留存率是指某一时间段内仍然活跃在您电商平台的用户比例。提高用户留存率是提高用户忠诚度和增加复购率的关键。通过分析用户留存率，您可以了解用户的用户体验和服务质量。

为提高用户留存率，您可以采取一些措施，比如定期提供个性化的推荐、发送定制化的促销信息，提供优质的售后服务等。此外，通过分析留存率的变化，您可以了解您的用户对产品或服务的喜好，以便推出更符合市场需求的产品。

4. 购物车转化率

购物车转化率是指将商品加入购物车后最终完成购买的比例。购物车转化率可以帮助您了解用户在购买决策过程中是否遇到了问题。

购物车转化率的提高可以通过多种方式实现，例如简化购物车页面、提供透明的物流信息、提供优惠券等。通过分析购物车转化率，您可以找出用户流失的原因，并进行相应的优化措施，提高用户购买的完成率。

5. 平均访问时长

平均访问时长是指用户在您的电商平台停留的平均时间长度。了解用户的平均访问时长可以帮助您评估用户对您网站内容的关注程度。

如果用户的平均访问时长较短，可能表示您的网站内容不够吸引人，用户没有找到他们需要的信息。您可以通过改进页面排版、提供更详细的产品介绍、增加优质的内容等来增加用户的停留时间。

通过对这五个关键指标的监控和分析，您可以更好地了解您的电商业务情况，并采取相应的改进措施。请记住，数据是决策的基础，只有通过数据驱动的运营，才能提升您的电商业绩。

希望本文对您进行电商数据运营指标方面的介绍有所帮助，祝您的电商事业蓬勃发展！

参考资料：

八、电商数据运营的五大指标包括

1. 用户访问量

作为一个电商平台，吸引更多的用户访问是第一步。用户访问量是衡量电商平台流量的重要指标之一。它反映了电商平台的知名度、用户群体的数量以及平台的受欢迎程度。较高的用户访问量意味着更多的潜在买家，为后续的转化提供了更多的机会。

2. 转化率

转化率是衡量电商平台运营效果的关键指标。它表示了用户从浏览商品到最终下单购买的比例。一个高转化率表明电商平台的销售策略、产品质量和购物体验都能够吸引用户的购买欲望，提高了用户的购买决策的转化率。

3. 客单价

客单价是指平均每个订单的金额。客单价是衡量电商平台用户购买力的指标之一。通过提高客单价，电商平台可以在每个订单中获取更高的营业额，并且提高盈利能力。提高客单价的方法包括商品价格的优化、增加销售套餐以及提供个性化推荐等。

4. 销售额

销售额是衡量电商平台销售业绩的核心指标。一个电商平台的销售额直接反映了其运营能力和市场竞争力。通过持续提升销售额，电商平台可以提高市场份额、扩大品牌影响力，并且实现持续增长。

5. 用户留存率

用户留存率是衡量电商平台用户忠诚度的重要指标。它反映了用户对电商平台的粘性和满意度。一个高用户留存率意味着电商平台能够提供良好的用户体验、优质的产品和服务，从而促使用户长期关注、购买和推荐。

以上就是电商数据运营的五大核心指标。通过对这些指标的监控和分析，电商平台可以了解用户需求，改进运营策略，提高商业价值。当然，不同的电商平台在运营过程中，可能还会有其他指标的关注，因此在实际操作中，需要根据平台自身的情况来确定关键指标。希望这篇文章能够为广大电商从业者提供一些参考和借鉴，帮助他们更好地开展电商数据运营工作。

九、我们上网的详细数据是不是可以从三大运营商可以查询到？

你查询不到 这个数据不是给你留底用来查询的 应该是留存上网记录至少6个月 至于说细粒度 ... ...

十、互联网,运营常用的网站统计数据指标:ip、pv、uv,这些都是什么意思？

PV(page view)，即页面浏览量，或点击量；通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标；当然，有时还会同时考察另外一个指标，即uv(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。

UV(独立访客)：即Unique Visitor,访问您网站的一台电脑客户端为一个访客 。

IP(独立IP)：即Internet Protocol,指独立IP数。00:00-24:00内相同IP地址之被计算一次。

IP是英文 Internet Protocol的缩写，意思是“网络之间互连的协议”，也就是为计算机网络相互连接进行通信而设计的协议。在因特网中，它是能使连接到网上的所有计算机网络实现相互通信的一套规则，规定了计算机在因特网上进行通信时应当遵守的规则。 （了解更多干货，请关注微信公众号cn99click）