如何更好的驅動產品精細化運營？

好產品是運營出來的，互聯網產品需要不斷運營、持續打磨。產品運營的目的是為了擴大用戶群、提高用戶活躍度、尋找合適商業模式並增加收入。成功的互聯網運營要做到精細化運營，成功的精細化運營需要大數據支撐。大數據和互聯網思維在此方面關聯度最高。所以，企業在大數據的應用場景上，一定是要優先考慮如何通過大數據進行精細化運營，以驅動更好的運營效率和效果的提升。

值得注意的是，企業在這方面的建設一定要考慮如何讓數據分析人員、演算法人員與產品運營人員更好的融合在一起工作，否則大數據將在產品運營環節比較難起到理想的作用。因為很多公司的運營人員並不是非常了解大數據在哪些運營的環節可以用到大數據；同時，數據分析和演算法人員不能很好的理解業務，也不知道有哪些運營策略和場景，也較難為產品運營人員提供好的支持。

這就需要企業內部協調配合運作，比如數據分析人員和演算法人員能夠定期參與產品運營的一些例會，甚至如果有可能，可以讓數據分析和演算法人員與產品運營人員坐在一個相鄰的辦公區域一起工作。

基於大數據可以更好的做精細化運營監控、更準確的做用戶細分、更準確的進行個性化推薦、更合理的進行營銷推廣效果的評估、更有效的進行用戶生命周期管理以及基於用戶生命周期進行相關的營銷和運營策略。具體方面如下：

在精細化運營監控方面，我們需要進行關鍵數據體系梳理和構建，在此基礎上通過智能化模型開發出來的數據產品，監控關鍵數據的異動，並可以快速定位數據異動的原因，輔助運營決策。

通過基於大數據的方法進行用戶細分，基於大數據可以找出更好的細分維度，並對用戶做更好區隔，以輔助產品運營人員做更加準確的用戶細分，並洞察每個細分人群的興趣愛好和消費傾向，對每類用戶分別進行有針對性的策劃和運營活動，精準的推廣到用戶。

通過數據挖掘的手段進行用戶生命周期管理，我們可以可做到實時對不同生命周期的用戶進行實時標記和預警，並把有效的活動當成商品一樣及時的推送給不同生命周期階段的客戶。

通過大數據的方法，我們可以實現對不同通過渠道的效果評估。如果只看一些表面的數據，如廣告的點擊率，是非常難衡量不同推廣渠道的真正效果。如果把用戶的渠道行為和後續產品行為（即通過渠道獲取的用戶在產品上的各種使用行為）進行打通跟蹤，在此數據基礎上構建渠道質量評估模型，將能夠更好的發現渠道的真正質量，或者更直接的，可以發現推廣渠道的究竟有多少是虛假的流量。

總之，互聯網思維和大數據有著緊密的關係。互聯網思維背後代表的是商業模式、產品設計、產品運營，而大數據在不同程度的支撐或者驅動這三方面。如果大數據能夠作為商業模式的一部分或者更準確的說是作為企業產品的一個引擎，那麼企業的能量和想象空間將會更大。而大數據在產品設計和運營環節都能起到不同程度的左右，作用最為明顯的是在驅動產品的精細化運營。我們希望企業相關決策層在運用大數據的時候更好的了解大數據應用的優先順序和應用場景，更好的發揮大數據的價值。