數(shù)據(jù)采集是指通過一定的方法采集相關(guān)數(shù)據(jù)，并對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，形成數(shù)據(jù)報(bào)表。
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)最常用的采集方法是埋點(diǎn)，也叫數(shù)據(jù)埋點(diǎn)。具體方法是指數(shù)分析師，基于業(yè)務(wù)需求、用戶需求，對(duì)用戶行為每個(gè)事件對(duì)應(yīng)的位置進(jìn)行開發(fā)點(diǎn)，并通過軟件開發(fā)T.具包(SDK)上報(bào)埋點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)果，記錄數(shù)據(jù)，匯總后行分析，推動(dòng)產(chǎn)品優(yōu)化或指導(dǎo)運(yùn)營(yíng)。
這種方法相對(duì)比較簡(jiǎn)單，可以在網(wǎng)頁(yè)、APP中直接添加數(shù)據(jù)代碼。比如，采集APP的打開率數(shù)據(jù)，可以設(shè)置“曝光事件”埋點(diǎn)，凡是用戶成功打開頁(yè)面一次記一次，無論美食、電影版塊還是酒店、KTV版塊，任意一個(gè)版塊都會(huì)記作一次打開率。再比如，采集APP中的量數(shù)據(jù)，就可以設(shè)置“點(diǎn)擊事件”埋點(diǎn)，用戶點(diǎn)擊按鈕即算點(diǎn)擊事件，無論后有無結(jié)果都會(huì)有記錄；點(diǎn)擊一次記一次。
這種方法的優(yōu)勢(shì)在于精準(zhǔn)度非常高，用戶行為每個(gè)維度的數(shù)據(jù)都可以到，如可以精準(zhǔn)地采集用戶信息。劣勢(shì)在于工作量大、技術(shù)難度高、成本高小產(chǎn)品通常很難負(fù)荷。
中小產(chǎn)品有中小產(chǎn)品的數(shù)據(jù)采集法，如問卷調(diào)查法、用戶訪談法、頁(yè)面法、設(shè)立其他反饋渠道等，這些方法雖然工作量大，對(duì)運(yùn)營(yíng)人員的耐力、而體力有更大的考驗(yàn)，但可最大限度地避開技術(shù)壁壘，用最小的投入獲得最大益?，F(xiàn)對(duì)這幾種常用方法進(jìn)行一一闡述。
(1)問卷調(diào)查
問卷調(diào)查是最常用的數(shù)據(jù)采集法。些針對(duì)性比較強(qiáng)的問題，通過互聯(lián)網(wǎng)、所謂問卷調(diào)查，是指運(yùn)營(yíng)人員事先設(shè)計(jì)電話或紙張形式大面積鋪放，最后將問收，導(dǎo)出特定的信息。這種方法由于被調(diào)查對(duì)象極不確定，數(shù)據(jù)的有效性也差。為此，在采用問卷調(diào)查這種方法時(shí)有3個(gè)事項(xiàng)需要特別注意。
（2）用戶訪談也叫個(gè)人采訪，運(yùn)營(yíng)人員或企業(yè)代表邀請(qǐng)重度用戶，并向其提出一些問題，然后由用戶回答。用戶訪談的形式有很多種，現(xiàn)如今主流做法采用的是斷媒體、自媒體訪談，例如直播訪談、QQ訪談等。與問卷調(diào)查相比，用戶訪談更容易激發(fā)用戶響應(yīng)，不過，這種方法對(duì)被訪談對(duì)象要求較高，如果對(duì)方對(duì)企業(yè)、產(chǎn)品認(rèn)識(shí)不夠，體驗(yàn)不深，則很難獲得有用的數(shù)據(jù)。
(3)頁(yè)面反饋
頁(yè)面反饋是指在產(chǎn)品頁(yè)面中設(shè)置一個(gè)反饋渠道，用戶對(duì)產(chǎn)品有什么要求或建岌可以直接通過反饋渠道進(jìn)行反饋。但是這種方法很被動(dòng)，倘若沒有好的鼓勵(lì)措沲，用戶很少主動(dòng)參與其中。
(4)設(shè)立其他反饋渠道
設(shè)立其他反饋渠道，如論壇，其中小米論壇、魅族論壇就是典型代表，這是最有效的方法?？梢酝ㄟ^用戶帶動(dòng)用戶，這樣用戶的積極性比較高。還可以邀請(qǐng)一些資深用戶、發(fā)燒級(jí)用戶加入論壇，這些用戶一般都愿意反饋?zhàn)约旱囊庖姟?/span>
2.1.3數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析是指通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)模型構(gòu)建等方式，對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析
，并提供數(shù)據(jù)分析報(bào)告的一個(gè)過程。其目的是明確產(chǎn)品中存在的問題，找到真正毓決方案。
大數(shù)據(jù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)有著極其重要的驅(qū)動(dòng)作用，可以說，與產(chǎn)品有關(guān)的每項(xiàng)決策都需要大數(shù)據(jù)來支撐。那么，大數(shù)據(jù)是如何驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)工作的呢？
當(dāng)然，這并不是大數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)的所有驅(qū)動(dòng)作用。這種驅(qū)動(dòng)作用是多層次、分階段體現(xiàn)的。任何數(shù)據(jù)都有一個(gè)從大到小、從泛到精的過程，初期的大數(shù)據(jù)是復(fù)雜的、多樣性的，需要轉(zhuǎn)換成可讀、可用、可決策的小而精的數(shù)據(jù)。小數(shù)據(jù)針對(duì)性更強(qiáng)，主要是針對(duì)目標(biāo)用戶，大多數(shù)可直接使用。 因此，大多數(shù)情況下．，大數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)用戶監(jiān)控和定位問題，小數(shù)據(jù)負(fù)責(zé)用戶細(xì)分和激活老用戶問題。
(1)用戶監(jiān)控
大數(shù)據(jù)對(duì)運(yùn)營(yíng)的監(jiān)控十分重要，傳統(tǒng)的監(jiān)控大多是靠運(yùn)營(yíng)人員的經(jīng)驗(yàn)或主觀劃斷，因而經(jīng)常出現(xiàn)失誤事件。而依靠大數(shù)據(jù)監(jiān)控則可以大大減少因主觀判斷而導(dǎo)致決策失誤，通過大數(shù)據(jù)搜集、分析，建立數(shù)據(jù)模型，可以精準(zhǔn)反映問題、發(fā)現(xiàn)問題、定位問題。對(duì)監(jiān)控運(yùn)營(yíng)工作起到輔助的作用，可為運(yùn)營(yíng)人員提供更多確騭的依據(jù)。
(2)定位
通過大數(shù)據(jù)分析可以實(shí)現(xiàn)問題的精準(zhǔn)定位，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)依靠的是大數(shù)據(jù)分析技忙。而大數(shù)據(jù)分析技術(shù)最重要的一個(gè)作用是定位問題、發(fā)現(xiàn)問題，進(jìn)而解決司題。
比如，做投資需要先定位投資平臺(tái)和產(chǎn)品，哪個(gè)最好的平臺(tái)？如何才能選擇乎投資產(chǎn)品？如何獲取最大限度的利潤(rùn)？可以先對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜集和分析，根居最終結(jié)果進(jìn)行選擇。
精準(zhǔn)定位是做任何決策的關(guān)鍵所在，大數(shù)據(jù)通過細(xì)致的分析，建立數(shù)據(jù)模型，幫助使用者準(zhǔn)確定位自己、定位市場(chǎng)、定位用戶，然后在此基礎(chǔ)上開發(fā)產(chǎn)晶，實(shí)施有針對(duì)性的投放。
(3)用戶細(xì)分
小數(shù)據(jù)有利于運(yùn)營(yíng)人員對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行細(xì)分。數(shù)據(jù)在被廣泛應(yīng)用之前，互聯(lián)習(xí)產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)模式大多是一對(duì)多，尤其是用戶較多的產(chǎn)品，工作量非常龐大，致使垂?fàn)I人員無法準(zhǔn)確判斷運(yùn)營(yíng)方式能否充分滿足用戶需求。用戶數(shù)據(jù)得到了廣泛認(rèn)可，很多運(yùn)營(yíng)人員在實(shí)踐中特別注重用戶數(shù)據(jù)積累，尤其是新用戶數(shù)據(jù)。依靠這些數(shù)據(jù)就可以對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行分類，對(duì)潛在客戶掛行挖掘，并依據(jù)用戶需求進(jìn)行有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)，滿足不同用戶的需求。
(4)激活老用戶
如今，為什么很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品非常“短命”？原因就在于效率高。互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品對(duì)老用戶依賴非常高，老用戶被認(rèn)為是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的資源，對(duì)其進(jìn)行激活對(duì)延長(zhǎng)產(chǎn)品生命周期非常關(guān)鍵。
但是，如何激活老用戶、如何與老用戶進(jìn)行更有效的溝通，幾乎營(yíng)人員頭疼的問題。大數(shù)據(jù)可以有效激活老用戶，可以對(duì)用戶生命與挖掘，對(duì)不同生命周期的用戶進(jìn)行標(biāo)簽化管理，能及時(shí)把相關(guān)運(yùn)營(yíng)不同時(shí)段的用戶。
