這是做數據的同學們在實際工作中最大痛點。今天拿運營做例子，系統講解一下如何破局。運營的分支有八種，今天拿內容運營舉例。因為內容運營，是最能體現“指標一大堆，分析屁沒有”的（如下圖）。

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(資料圖片)

問題出在哪里

一提到內容運營，很多同學本能想到公眾號、微博、抖音。于是數據指標是張口就來：粉絲量、新增粉絲量、常讀粉絲量、閱讀數、打開率、轉發率……越說越起勁，喉嚨里那句：“今天閱讀低了，要搞高”幾乎要破口而出。

而運營的同學只要一句話就能讓數據啞火：“你來錄一個搞高的視頻，你來寫一篇搞高的文章試試！”如果再補一刀：“這些常規數據我早知道了，有什么用！”就很有可能讓數據無所適從了。

問題出在哪里？

問題在于（劃重點）：

1、指標本身只是數據度量，不說明問題

2、問題本身不帶解決方案，要設計方案

3、方案本身不能自證效果，要論據支持

4、運營要的是問題提示，方案輔助，效果驗證，不是一個或幾個孤零零的數

所以從一堆數字到有用的結論，需要分步驟工作，一步步地用數據看現狀、推導方案、檢驗效果。而不是單純指望算出一個超神奇數字通殺。

第一步：說明問題

數據本身不說明問題，數據+標準才說明問題。標準從哪里來？當然從業務目標里來，能達到目標就是做得好。

所以第一步，得先問仨問題，整明白目標是啥：

1、互聯網內容運營與傳統企業有啥區別？

2、互聯網內容運營有哪些任務？

3、當前我們企業要做的任務是？

其中，問題1、2是業務常識，需要自己做好功課。而問題3則是基于“企業現狀+領導要求”推導出的結論。簡單的話，可以用一句話概括：VS傳統企業，互聯網內容運營多了養魚的過程，因此分化出三大目標：傳播、圈粉、轉化（如下圖）。

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認清了任務后可以樹立具體目標。注意，互聯網內容運營的工作模式，決定它不會單一地追求一個目標，也不會孤零零只看一個指標。在樹目標的時候，常常是有一個閱讀整體目標，再分配到每一次內容發布身上，用一個主要目標+一個考核條件的方法提供（如下圖）。

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這一步非常重要。因為在實際工作中，運營總喜歡走極端，例如：

1、過分強調單個指標，喜歡扯“0元漲粉100萬”“一篇帶貨1個億”之類牛皮 。其他指標崩了也不管。

2、各種指標一鍋亂燉。他們會同時扯閱讀量、轉發數、轉化率等等，然后很投機地看本次哪個指標好就報哪個。美其名曰：雖然我沒有達成XX，但是YY指標表現很好呀。

這種偷雞摸狗的做法，是對數據化運營、科學管理、數據分析的巨大破壞。因為它搞亂了標準，混淆了是非。連“對/錯”判斷都飄忽不定，何來總結經驗，何來提升效果。所以想辦成事，就得堅決推1主+1副的評價模式。每次任務聚焦主目標是否達成。不好就是不好，認錯才能進步。

第二步：推演方案

有了第一步工作，我們能判斷運營質量了。但是只知道好/壞還不夠，并不能指導工作細節。想指導工作細節，得先了解運營到底在干啥，這就涉及工作流程梳理。很多同學覺得運營的工作很簡單，可細看之下，大有乾坤（如下圖）。

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理解工作流程，是避免“要搞高”問題的關鍵。當你發現運營搓一篇文章需要考慮如此多要素的時候，就再也不敢輕言“要搞高”了。要考慮的細節真的太多，一著不慎滿盤皆輸。

可另一個問題就產生了：文章寫作本身太過創意性，而且很多熱點都是當時炒作有效，過期作廢。這樣復雜的環境下，如何用數據做輔助呢？先明確一點：數據本身代表的是理性、客觀、有邏輯的思路，但內容創作很有可能就是感性、主觀、情緒化的產物。所以數據不是替代創作，而是為創作提供機會點、幫創作規避風險。

想達成這一點，就得做三件事：

1、把內容標簽化，提煉可量化的標簽

2、基于標簽，檢驗效果，積累經驗

3、基于標簽，收集外部數據，提示機會

舉個簡單的例子，某天，某個運營小編在搓文章，發現《三十而已》當時正火，想蹭個熱點，來一波傳播。數據助力的話，可以從以下三個角度做（如下圖）。

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這樣能極大地提升運營小編的效率。而且說實話，大部分運營小編的創作能力，并沒有強大到能夠天馬行空的地步，更多的是在照貓畫虎。所以如果真的把內容標簽建立起來，很多小編估計直接就對著標簽做加減法了：

1、傳播類的，寫個人體驗閱讀好，故事編起來！

2、漲粉類的，派資料效果好，pdf包整起來！

3、轉化類的，引發性別沖突效果好，直男癌噴起來！

嚴格來說，我們是不推薦這么無腦照抄的，這樣貶低了運營的工作價值，還不如直接讓數據分析師來搓文章算了。但是架不住它香啊！這時候，就得建立對運營效果的持續監控體系，在某一種套路失效的時候，及時提醒運營更換戰術（如下圖）。

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第三步：驗證效果

設計完內容以后，可以觀察投放效果了。這是很多同學都會做的事，就不再贅述了。有意思的是，回顧開頭，同學們隨口而出的：粉絲量、新增粉絲量、常讀粉絲量、閱讀數、打開率、轉發率……其實都是在這一步產生的。這些都是結果類指標。只有結果類指標是無法深入分析的，就內容運營而言，我們至少還得有清晰的分類目標，與內容標簽體系，才能起到判定效果，輔助方案的目的。

有些同學會說：不用這么麻煩，我直接問業務不就好了。問，是個很好的溝通習慣，但前提是我們自己有清晰的業務常識和判斷力。不然光知道憨憨地直接問，如果運營自己很糊涂呢？如果運營很投機呢？如果運營會開頭的手段忽悠大家呢？如果運營整包甩鍋給數據：“我們沒有人工智能大數據方法”所以運營能力不行呢？自己有基礎認識，才不會被忽悠，在哪都一樣。

小結

建立內容運營分析體系過程：

1、理解工作目標、流程

2、設立結果觀察指標

3、設立評價標準

4、設立內容標簽

5、評估內容傳播/漲粉/轉化效果

6、積累問題，積累有效標簽

7、持續迭代，提升分析準確度

很多同學會說：我們公司的內容運營都自己寫數據報告了，我不用參與那么多。是滴，這正是目前導致數據分析無法落地的重要原因。

要知道，作為一個用戶，我們和企業打交道的第一關就是內容，傳播話題不好，內容不吸引，就不可能有后續的轉化了。數據分析師手不粘泥，不了解內容、不熟悉商品、不研究跳轉流程、不關注用戶反饋，吹著空調對著屏幕冥思苦想：體系、閉環、鏈路。最后就只能輸出：要搞高。

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