「运营」从数据思维到数据资产变现

以下整理自鲍忠铁（中国首席数据官联盟专家组成员）演讲：

商业成功，最重要的是商业洞察和商业思维。数据也好，技术也好，都是实现商业思维的基础能力。

戴明创造的生产环节质量体系：PDCA理论，质量管理体系。

数据思维：在实际过程中，我们第一反应往往是经验思维，而数据思维可能是相反的结论。

从历史的角度看：用经验思维做决策成功率是波浪形的；数据思维未必能超过经验思维的成功高度，但是效果却是稳定的。

变现三重门：公开市场（外部数据）、交互（中间数据）、交易（内部数据）

数据企业：围绕数据发现运营的薄弱点。

指标：考核和提效

DAU（日活）MAU（月活）：老客户、新客户、高价值、目标客户比例……

ARPU（每用户平均收入）：年轻客户单客价，非营销收入，目标产品收入……

转化率：转化时间，非营销用户比例，目标客户占比……

职责：数据运营执行

思路：用户层面4、产品层面3、数据科学1

用户生命周期管理：获取、提升、成熟、衰退、离开

特征值分析：分析核心用户特征，主动营销提升AUM；分析忠诚用户特征，提升忠诚度和价值；分析产品购买用户特征，提升产品销售。

用户成长体系：用户等级。业务收入=有效客户*客户活跃*单客收入

白名单建设：白名单渠道。依据价值制定营销方式和预算，长期规律性的营销计划

产品生命周期管理：例如换手机频率

关联销售：利用现代人懒的特征，提升毛利率

产品复购率：老客户营销成本更低

机器学习：代表亚马逊，推荐系统和价格歧视。

数据科学最大化数据资产价值。