数据指标体系和数据运营体系有啥区别？

有同学问：老师，我们新做的数据体系被老板否了，说要做的是数据运营体系的搭建。说要具体到分为几个项，每项里有几个工作。所以到底该放啥内容进去？？

答：如果纠定义的话，数据指标体系是为数据运营体系服务的。数据指标体系的重点是：指标。列出来ABCD就完事了。数据运营体系的和重点是运营，运营原本的词义就是“运作和营业”，要具体到运作XX才能结束。这就是老板所谓的“具体做什么事”。

大白话的说法，是数据指标是看数据，数据运营是干事的。只不过不是“想事拍脑袋，做事拍胸脯，出事拍大腿”一样的干事，而是大家看着数据干事。

举个简单的例子，比如做一个“用户指标体系”，那列一堆指标就完事了

• 性别
• 年龄
• 注册时间
• 最近一次购买时间
• 最常购买品类
• ……

要是“用户数据运营体系”的话，是不是做了这一堆指标，用户就运营了？显然不是。回收这些数据本身就需要运作：

• 性别（采集流程，验证手段）
• 年龄（采集流程，验证手段）
• 注册时间
• 最近一次购买时间
• 最常购买品类
• ……

要营业的话，就得看我们具体做什么业务。比如我们是做零售的，那么就得关注RFM指标，看我们是不是要促进顾客首次下单，或者提醒顾客补货。这些具体的业务动作，就会引发更多数据关注，就产生了更多的二级指标

• 性别
• 年龄
• 注册时间
• 最近一次购买时间（是否很长时间未到店了，需要唤醒。二级关注用户过往到店频率+付费金额，看用户是一次大单购买还是频繁小额购买，用户到店是否受券，活动，新品影响等指标）
• 最常购买品类（是否到了换季，可以提示新品。二级关注最近新品上市时间，用户对品类下具体SKU的爱好、付费金额范围、是否用券、是否积极换新等指标）
• ……

在数据运营体系中，一般一级指标是提出问题的。比如到店客户量，付费率，付费金额这些指标。而二级或三级指标，则是指向具体解决问题的动作。比如我看到用户有较高概率响应券，就可以考虑用优惠券召回用户；我看到用户总是在新品上市时间段购买，就会主动提醒新品。想让数据指导到运营，得知道运营具体可以干哪些事情才行。好多做数据的同学觉得做的报表似乎没啥用，主要是不知道运营在干啥事，当然配哪些数据指标了。

光看流量、转化、客单价这些宏观数据没啥用的。真要是转化率降了运营比数据急的多，人家需要的是解决问题的方法，不是一个结果。不过真的有很多数据分析师们是这么分析来的，有诗为证：

运营就是一句话
AARRR够啦
开场插起五根棍
哪个低了就搞他
活跃不够摇转盘
新客不行把券发
要是手里没经费
发篇文案忽悠下