运营的痛点是什么？
更新: 7/21/2025 字数: 0 字 时长: 0 分钟
做数据分析的最容易和运营怼上。
一来运营的数据需求太多，且经常提的很紧急、很奇葩；
二来数据分析师主动给的报告往往没人看，运营最喜欢自己跑数自己写报告，还专门衍生出来一个岗位：数据运营（虽然数据运营本意不是这个，但在很多公司硬生生做成了写sql的运营）。
到底数据分析该怎么做，才能支持运营迭代？
运营是干啥的？
可能做运营的同学，会深怀执念的说一句：运营是打杂的。然而吐槽归吐槽，运营是互联网公司的重要工种。和产品、开发并称铁三角。
- 产品：出产品设计、观察产品效果
- 开发：把产品需求做出来，维护产品运行
- 运营：除了以上两个事以外所有事都得干
比如:
- 吸引用户来用产品：推广运营
- 给用户送点小礼物：用户运营
- 给用户发几条信息：内容运营
- 做个活动吸引用户：活动运营
- 准备商品给用户买：商品运营
- 微信微博抖音搞起：新媒体运营
售后处理，在互联网公司都能丢给运营。运营everything！这也是为啥运营显得很打杂的原因。小公司的运营人少，就几个兄弟上天入地，下海捉憋，把所有事都干了。大公司运营会有略清晰的分工和晋升线路。
运营的工作输出是非常重要的。俗话说：产品不够运营凑。特别在国内，互联网产品基本都是你抄我，我抄你的大环境里。同质化的产品想竞争，只能靠差异化的运营手段。比如：
- 搞个话题大家热议：内容/新媒体运营
- 送个券吸引你过来：活动/用户/推广运营
- 准备爆款产品热卖：商品运营
可以说，大家在生活中最喜闻乐见的事（今天又省了5块，明天又领了一份礼品）都是运营干的。然而，如此让人喜闻乐见的运营，为啥却总和数据分析怼上呢？这得从运营和数据的关系说起。
外行眼中的运营数据分析
运营天生需要数据。运营要弥补产品的不足，提升用户转化，就得有清晰的数据指引:
- 到底现在用户状况，产品状况是什么样的?
- 我们做完了又怎么样?
这是运营的两大核心主题。
外行眼中运营数据分析无非（是滴，外行很喜欢用无非这俩字）就是AARRR与漏斗模型。
AARRR，用来描述用户状况的指标体系，基本构成如下图：
查看关于AARRR更多详情
AARRR模型是增长黑客（Growth Hacking）领域的核心框架，用于分析和优化用户生命周期中的关键指标。它由戴夫·麦克卢尔（Dave McClure）提出，因其海盗主题的五个缩写字母也被称为“海盗指标”。以下是模型的详细解析：
一、AARRR模型的五个阶段：
1.Acquisition（获客）
- 目标：吸引用户首次接触产品。
- 关键指标：渠道流量、点击率（CTR）、注册量、获客成本（CAC）。
- 策略举例：SEO、社交媒体广告、内容营销、裂变活动。
2.Activation（激活）
- 目标：让用户快速体验产品核心价值，完成“啊哈时刻”（Aha Moment）。
- 关键指标：首次使用完成率、新手引导转化率、DAU/MAU。
- 策略举例：简化注册流程、个性化引导、触发邮件通知。
2.Retention（留存）
- 目标：促使用户重复使用产品，形成习惯。
- 关键指标：次日/7日/30日留存率、回访频率。
- 策略举例：推送提醒、会员体系、定期内容更新。
3.Revenue（变现）
- 目标：将用户行为转化为商业收入。
- 关键指标：客单价（ARPU）、付费转化率、LTV（用户终身价值）。
- 策略举例：订阅制、增值服务、精准推荐。
4.Referral（推荐）
- 目标：通过用户自发传播带来新用户。
- 关键指标：NPS（净推荐值）、分享率、邀请转化率。
- 策略举例：邀请奖励、社交分享功能、口碑营销。
二、模型的核心逻辑
- 漏斗式递进：每个阶段都是对上一阶段用户的筛选，最终实现从获客到盈利的闭环。
- 数据驱动：通过量化指标定位问题环节（如留存率低需优化产品体验）。
- 迭代优化：持续测试（A/B测试）、调整策略以提高各阶段转化率。
三、实际应用场景
- 初创公司：聚焦激活和留存，验证产品市场匹配（PMF）。
- 成熟产品：优化变现和推荐，提升用户LTV。
- 案例：Dropbox通过推荐奖励机制（Referral）实现病毒式增长。
四、模型的局限性
- 线性假设：实际用户行为可能跳跃或循环（如直接分享后再付费）。
- 行业差异：电商、SaaS、游戏等需自定义指标优先级。
五、扩展变体
- RARRA模型：强调留存（Retention）为核心，适用于存量竞争时代。
- AIPL模型（阿里）：认知（Awareness）-兴趣（Interest）-购买（Purchase）-忠诚（Loyalty）。
掌握AARRR模型后，可结合业务特性灵活调整，通过数据持续驱动增长。
漏斗模型，常用来改善内容投放、新用户注册、产品流程。这些工作往往是若干环节组合，用户在操作过程中会因为环节太多而流失，类似漏斗的效果，所以有漏斗模型的说法。
运营还很喜欢提用户画像。因为写文案，做活动，派礼品，都涉及“用户喜欢啥？”这个问题，于是很多运营希望有一个用户画像帮自己看清楚用户特征、喜好。
这三个需求，单独看都很清晰。然而实际用起来，运营总是喜欢提一大堆临时取数要求，并且每次版本都不一样。为啥？因为懂数据的同学一眼就看出问题：AARRR、转化漏斗、用户画像，本质上都是描述性统计，告诉的是一个结果。这些数据需求只要做了报表就能固定。但运营真正痛点，并不是：我不知道结果是啥样的，而是：结果就这样了，我搞来搞去领导都不满意，咋办呀！
运营真正的痛点
痛点1：没钱
《拼多多最新策略》——你给打了人家那么大折吗?
《瑞幸成功十大经验》——你给得了人家那么多券吗?
《滴滴用户增长黄金法则》--你给得了人家那么多补贴吗?
没钱说了篮子。然而偏偏有一派领导，喜欢看《我是如何0费用做到1000万粉丝的》《0成本裂变500万粉丝的方法》《0投入也能做增长》总之一定有不给钱的办法的，没有办法就是你的问题，你自己想去……
痛点2：有钱，没效果
比如新用户注册消费很少，于是决定做一个“新人注册后，首单立减10元”活动。都免了10元了，该买了吧，结果（如下图）
痛点3：有效果，但领导要求越来越多
比如新用户注册消费很少，于是决定做一个“新人注册后，首单立减10元”活动。做完了效果而很好，新人注册后首单率迅速上升，结果领导又不满意了：
- “首单有了，二次消费好像又不行了
- “二次消费有了，都是小单，GMV上不去”
- “反正都投了这么多资源了，要毕其功于一役!”
- “你再多想想，要掌握底层逻辑，核心思维，不要光砸钱”
- ......
每一个做过活动/用户运营的看到这里都两行泪直流。总之，作为消费者，我们看到的那些跟奥数一样，“先订金后膨胀单品封顶组合裂变提现”，整都整不明白规则的活动，都是这么被逼出来的……
痛点4：有效果，但领导说“不能一条腿走路”
终于，活动见效了！然而领导又不满意了：
TIP
1、你看新人都靠这个活动，没有活动了咋办
2、你看人家PDD都有新玩法了，我们不能这么因循守旧
3、你看《震惊!阿里最新技术解密》文章没?咱为啥不搞一个
总之只有一种形式是不行的，继续创新。创新吗，又要看数据、做测算、分析需求、设计规则、测试效果、效果不好继续纠结：该怎么创新。
痛点5：有效果，但现在又没钱了……
活动效果很好，人数一直涨，结果现在新人数太多了，费用扛不住了（如下图），于是领导又提出：搞些创新点子，不要总用旧套路，成本都撑不住了。
纠结啊纠结。这种无休无止的纠结，才是万恶之源。然而做运营本质就是这么纠结：
- 想在短期内、单一拉升某个指标，只要砸钱就能实现。但不见得每时都有钱投入，因此就会纠结；
- 砸钱总是会带来关联的问题，总是引发后遗症，因此总需要平衡方方面面，还得纠结。
- 即使一时有效，长期来看用户兴趣也会变化，费用也有上线，因此总需要创新，停不住的纠结
- 创新就有可能失败，又得重新开始纠结
小结
显然，单纯陈述现状，单纯的摆一堆数据，对解决以上问题是没有帮助的。甚至在大的方向没确定的时候，摆的细节数据越多，越会把人引入歧途。数据分析想要真的帮运营摆脱困局，就得先有能力解读出：到底运营在苦恼什么。从真实的场景出发，思考对策。