你有沒有發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在越來越多的公司開始喊“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”？但真正懂?dāng)?shù)據(jù)、用數(shù)據(jù)的人，卻不多。
我是小鹿，一位深耕數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)8年的自媒體作者。最近收到很多粉絲私信：“數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)分析師到底有啥區(qū)別？”、“我是不是該轉(zhuǎn)行做數(shù)據(jù)？”——今天，我就用真實(shí)案例，給你講清楚這倆角色的差別與聯(lián)系。
先說個(gè)故事：去年我?guī)鸵患夷笅腚娚套鲇脩粼鲩L(zhǎng)方案。我們發(fā)現(xiàn)，某類媽媽群體在App里停留時(shí)間長(zhǎng)，但轉(zhuǎn)化率低。數(shù)據(jù)分析師小林告訴我：“她們看了30+篇育兒文章，但沒下單?！?他分析了行為路徑，指出是“內(nèi)容太專業(yè)、缺乏購買引導(dǎo)”。
而我作為數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)，馬上做了三件事：一是把文章底部加了“同款推薦”按鈕；二是給這類用戶打標(biāo)簽，推送限時(shí)優(yōu)惠券；三是優(yōu)化了彈窗文案，從“快來買！”改成“寶媽都在搶的嬰兒床，你試過嗎？”——兩周后，這類用戶的轉(zhuǎn)化率提升了47%。
你看，這就是區(qū)別：數(shù)據(jù)分析師像醫(yī)生，專注“診斷病因”；數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)像藥劑師，負(fù)責(zé)“開方子+執(zhí)行落地”。一個(gè)看數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，一個(gè)看業(yè)務(wù)結(jié)果。
很多人問我：“那我該學(xué)哪個(gè)？”我的建議是：如果你喜歡邏輯推理、擅長(zhǎng)SQL和Python，選數(shù)據(jù)分析師；如果你對(duì)用戶心理敏感、能理解產(chǎn)品邏輯，更適合做數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。
別被“高薪”迷惑！真正的數(shù)據(jù)價(jià)值不在報(bào)表里，而在你的行動(dòng)中。比如，我們?cè)l(fā)現(xiàn)某個(gè)城市的新客復(fù)購率異常高，數(shù)據(jù)分析師只報(bào)告了“數(shù)據(jù)波動(dòng)”，但我跟進(jìn)發(fā)現(xiàn)是因?yàn)楫?dāng)?shù)乜头鲃?dòng)發(fā)了生日祝福短信——于是我們?nèi)珖?guó)復(fù)制這個(gè)動(dòng)作，月GMV漲了12%。
所以，別再糾結(jié)“我是誰”。數(shù)據(jù)的本質(zhì)不是冷冰冰的數(shù)字，而是人性的溫度。只要你愿意用數(shù)據(jù)去理解人，哪怕只是記錄一條用戶評(píng)論，也可能改變一個(gè)產(chǎn)品的命運(yùn)。
朋友圈轉(zhuǎn)發(fā)一句：數(shù)據(jù)不說話，但懂它的人，能讓數(shù)據(jù)替你說話。
