数据运营专员前途如何？

一、数据运营专员前途如何？

数据运营专员前途无量，发展中的国家非常需要这些高科技一一数据。

二、互联网金融运营是什么？

运营的是获客信息，运营的是小额借贷。

三、互联网金融运营岗前景？

就业前景广阔。互联网金融属于前沿新兴领域，需要懂IT技术、互联网思维和金融学的交叉型综合人才，传统的金融方向和IT技术方向人才无法满足产业需求，导致大量的人才缺口。

四、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。

五、数据运营专员岗位职责

数据运营专员岗位职责

引言

数据运营是当今数字时代中至关重要的职位之一。随着互联网的发展和大数据的普及，企业越来越需要数据运营专员来帮助他们分析和利用海量的数据。本文将深入探讨数据运营专员的岗位职责，了解他们在企业中所扮演的角色。

岗位职责概述

数据运营专员是负责数据分析和运营的专业人员。他们的主要职责是管理和分析公司的大数据资源，为企业提供决策支持，并提供关键的业务洞察。以下是数据运营专员的主要职责：

• 数据收集与整理：负责收集各种数据源的信息并将其整合到一起，以便进行后续的分析工作。他们需要熟练掌握各种数据整合和清理工具，如SQL、Excel等。
• 数据分析与挖掘：运用统计学和数据挖掘技术，对收集到的数据进行深入分析，发现其中的规律和趋势，为企业提供洞察和决策依据。
• 报告撰写与可视化：根据分析结果，撰写详细的数据分析报告，并通过图表、图形等方式对数据进行可视化，提高报告的易读性和吸引力。
• 业务支持与咨询：与业务团队紧密合作，为其提供数据支持和分析咨询，帮助业务团队制定更有效的决策和战略。
• 数据质量控制：监控数据的质量和完整性，确保数据准确无误，并针对数据异常进行及时调整和修复。
• 数据可视化工具维护：负责数据可视化工具的维护和更新，保证其正常运行，并与技术团队合作解决相关问题。
• 市场调研和竞争分析：进行市场调研和竞争分析，研究行业动态和市场趋势，为企业制定相关策略提供数据支持。

技能要求

作为一名数据运营专员，需要具备一定的技能和能力。以下是一些常见的技能要求：

• 熟悉常用的数据分析工具和技术，如SQL、Excel、Python等。
• 具备数据统计和分析的能力，能够运用统计学和数据挖掘技术解决实际问题。
• 良好的沟通能力和团队合作能力，能够与不同部门的人员进行有效的沟通和合作。
• 具备较强的分析和解决问题的能力，能够将数据转化为实际业务洞察。
• 具备数据可视化和报告撰写能力，能够清晰地展现数据和分析结果。
• 具备较强的自学能力和持续学习的意愿，时刻关注数据行业的最新发展。

职业发展与前景

随着大数据时代的到来，数据运营专员的职业发展前景非常广阔。目前，越来越多的企业开始重视数据分析和运营，对数据运营专员的需求也越来越大。在一家企业中，数据运营专员可以逐渐晋升为高级数据分析师、数据运营经理等职位，并负责更高级的数据分析和运营工作。

此外，数据运营专员还可以选择从事自己的创业项目，成为数据分析和运营领域的专家。随着技术的不断发展和市场的不断需求，他们有机会在数据行业中取得巨大的成功。

结语

数据运营专员是当今数字时代中不可或缺的角色。他们负责管理和分析公司的大数据资源，为企业提供关键的业务洞察和决策支持。作为一名数据运营专员，需要具备扎实的数据分析技能和丰富的业务理解，同时还要具备良好的沟通能力和团队合作精神。随着大数据时代的到来，数据运营专员的前景非常广阔，职业发展空间巨大。

六、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 。

七、商场运营专员？

商城运营专员要对商城的经营情况以及市场信息有充分的了解判断，并根据运营情况进行商城的经营方案策划。　　主要有以下工作内容：　　

1、承担市场与商城的桥梁，负责收集和整理运营需求，组织运营方案。　　

2、收集运营信息，对运营数据进行统计与分析，形成对商城运营有价值的文档。　　

3、基于对市场的了解，提出活动策划及运营的方案，并与商城经理进行沟通确认需求，跟进执行。　　

4、定期收集和分析运营数据，为运营策略制定提供有效的数据支持，并根据数据提出有效的应对策略和需求分析。　　

5、编写运营方案和推广渠道分析，制定有效运营广计划 。　　运营专员属于外协类的岗位。一般要求工作认真、诚实可靠、思维敏捷有条理，很好的执行力，有良好的学习能力和团队合作精神，具备高度责任心，工作积极主动，乐于接受挑战，能在较大的压力下保持良好工作状态，有相关的社团和活动经验，善于沟通，组织和协调。

八、互联网金融产品运营师是什么？

运营师是维护金融产品的运行，告诉客户怎么使用，帮助客户解答问题。

九、互联网金融运营中心是干啥的？

互联网金融运营中心是以依托于支付、云计算、社交网络以及搜索引擎等互联网工具，实现资金融通、支付和信息中介等业务的一种新兴金融。

十、互联网金融运营方案

随着互联网金融行业的迅速发展，各金融机构纷纷意识到互联网金融运营方案的重要性。互联网金融运营方案是金融机构实现在线化、数字化经营的关键一环，对于提升服务质量、扩大客户群体、降低成本具有不可替代的作用。

互联网金融运营方案的定义

互联网金融运营方案是指金融机构通过互联网渠道开展业务运营，并结合互联网技术和数据分析等手段，提升金融服务的效率和用户体验，创造更大的商业价值的整体解决方案。

互联网金融运营方案的重要性

首先，互联网金融运营方案可以帮助金融机构实现服务的在线化，打破地域限制，实现全天候服务，提升金融机构的服务覆盖范围和便捷性。

其次，通过互联网金融运营方案，金融机构可以更好地了解用户需求，通过数据分析和挖掘，为客户提供个性化的金融服务，增强用户粘性和忠诚度。

再者，互联网金融运营方案可以有效降低金融机构的运营成本，提高效率，实现规模化经营，增加盈利空间。

互联网金融运营方案的实施步骤

1. 制定明确的互联网金融战略规划，确定运营目标和重点领域。

2. 建立健全的信息系统和技术支持，保障互联网金融运营的线上系统稳定性和安全性。

3. 加强团队建设，培养专业的互联网金融运营人才，提升整体策划和执行能力。

4. 结合数据分析和用户反馈，不断优化互联网金融产品和服务，提升用户体验和满意度。

5. 引入先进的营销策略和工具，提升品牌知名度和市场份额。

互联网金融运营方案的成功案例

以蚂蚁金融服务集团为例，其打造的蚂蚁花呗、蚂蚁借呗等互联网金融产品，通过数据驱动的个性化服务和便捷的用户体验，取得了巨大成功，成为互联网金融领域的佼佼者。

另外，招商银行推出的招行一网通服务，实现了线上线下一体化的金融服务体验，为用户提供了更加便捷的金融服务。

结语

互联网金融运营方案的重要性不言而喻，随着互联网技术的不断发展和金融行业的变革，金融机构要不断创新，积极应用互联网金融运营方案，才能在激烈竞争中立于不败之地，实现可持续发展。