运营人员普遍知晓数据分析对运营大有裨益，然而，许多人对此仅停留在了解层面，这种现象在运营界颇具研究价值。
运营中的数据分析支持
在运营岗位中，数据分析扮演着关键角色。众多大型企业的产品运营和用户运营等职能，都高度依赖数据支撑。比如，在互联网电商领域，企业通过分析数据来了解流量来源和用户购买倾向，以淘宝为例，它通过研究数据发现哪些地区的用户偏爱低价商品，进而调整营销策略。但实际情况是，不少小型企业的运营人员尚未形成这样的认识，仍旧依赖直觉行事。这直接导致了运营效果的不稳定，大公司能灵活且精确地制定运营策略，而小公司则显得刻板且效率低下。
数据的运用实际上涉及到了运营的各个层面。以内容平台哔哩哔哩为例，运营团队会依据观看次数、点赞数、评论数等数据来调整推荐方案。若缺乏数据支撑，所推内容可能无法迎合用户口味，进而影响用户的使用感受。
运营中的迭代依据
运营人员经常提到迭代，这背后有几个理由。现在有很多基础的运营方法可以借鉴，不必从头开始摸索。比如AARRR模型，每个环节都有现成的策略。以获取用户为例，不少公司会借鉴成功的案例，选择在特定时段、特定平台投放广告。然而，面对不同的环境和公司规模，这些策略不能照搬照抄。比如一家初创的在线教育公司，起初按照常规方法进行推广，效果并不理想。后来，它根据自身资金有限、目标受众特殊等实际情况进行了调整，这才实现了成功。
在不同市场阶段和企业类型中，同一策略可能需作出调整。大企业有能力大量投资广告吸引用户，而小初创企业则需在有限资源下，集中力量于特定渠道。这些都是在运营发展中必须考虑的关键因素。
数据分析的局限性
数据分析虽有助，却非无所不能。它在不同岗位上的作用各异。有的岗位需精准定位服务对象，否则容易适得其反。以设计创意类工作为例，这类工作往往需要设计师的灵感和创意，若过度依赖数据，反而不利于创意的展现。艺术家在设计产品包装时，更注重个人审美和艺术感悟。
有些工作只需观察当前状况和结果，无需进行深入探究。比如，对于线下活动的执行岗位，只需确保执行过程符合流程要求即可，无需对数据进行详尽分析。然而，对于用户运营这类需要策略的工作，对数据信息的依赖性却相当大。
数据分析与理性问题解决
数据分析在处理逻辑问题方面较为适用。在运营工作中，我们经常遇到对细节的深入分析和与用户相关的考量，这是因为用户运营本身就带有策略性质。然而，工作中也涉及到情感、情绪和创意等非理性因素。比如，在广告公司进行创意策划时，制作广告文案主要依赖文案人员的创意，而非数据。但到了评估广告文案投放渠道和时段等需要理性判断的问题时，数据分析就变得尤为重要。
工作性质不同，得看数据分析是否合适。得弄清楚哪些地方得靠感觉和创意，哪些地方得靠数据理性分析。
运营决策缺乏分析的问题
运营决策中问题不少。常常是凭直觉、过往经验、模仿对手或是遵从指示来做决定，真正深入分析的不多。不少负责数据分析的人只是更新数据，并未提供见解或解读。比如，某电商在促销活动中，未做准确分析，就盲目效仿对手的策略，效果并不理想。
数据工作者往往对业务细节缺乏认识，且缺乏对历史数据的积累，这使得数据分析变得极为困难。比如，一家实体店新增了线上运营部分，但由于数据人员不熟悉店铺特点和顾客状况，他们分析出的数据自然缺乏实际意义。
构建数据支撑体系的要点
有效的数据支持系统是业务与数据融合运作的成果。单凭一位数据分析师无法解决所有问题。在一家大型连锁餐饮公司中，运营需要收集并分析厨房、前台、营销等各个部门的数据。不同部门的数据状况各异，只有将这些数据整合，协同作战，才能建立起高效的数据支持系统。例如，如果前台不了解厨房菜品的供应时间和数量等关键数据，提供给顾客的服务可能会出现问题，导致整个运营陷入混乱。
我想了解一下，大家在工作过程中或是观察到的运营案例中，是否遇到过因数据不足而引发问题的情形？期待大家的点赞和分享，一起交流心得。
