本文来自于知乎问答。
提问（修改）：很幸运收到用户运营这个岗位的面试通知，但是之前完全没有工作经验，我看到岗位职责里要求定期做数据分析，所以很想知道数据分析指的是什么
用户运营 X 数据分析
作为任职于某上市公司的集团用户数据中心的数据分析师，认为题主的问题就是在问我的日常工作：用户运营 X 数据分析。
用户运营是做什么？
先介绍一下题主入职后可能会接触到的工作：
答主就职的部门有三个职能：用户运营、数据分析、数据产品。
以我所在的新零售+电商行业为例。
用户运营
核心就是围绕【人货场】进行运营，进而提升复购率等指标：
- 【人】即客户，了解整体画像，根据场景进行用户分层营销
- 【货】即产品及与之搭配的促销策略
- 【场】广义来说，即为渠道、节日活动，与客户触达的“天时地利”
大白话说，就是解决【什么时候什么样的人会在怎样的场合下购买什么产品】的问题
根据【人货场】的不同组合，可产生不同的业务场景，例如：
- 【货场→人】天猫确定了情人节活动，产品部门要求主推情人节套装产品，平台运营明确了折扣政策，此时，用户运营部就出场 → 圈选出可能会在情人节复购的人群A，圈选可能偏好主推产品的人群B，对人群A与人群B做交叉即为此活动目标人群，根据促销政策制定优惠券，并触达人群。
- 【人场→货】用户运营部门使用RFM模型对人群精细化运营，明确需提升重要价值用户比例，即明确了目标人群 → 此时用户运营的童鞋就需要去找产品要合适的产品，找运营拿折扣，甚至找推广配合做投放。
- 等等
数据分析
在【人货场】各种组合而成的复杂业务场景中，仅凭“直觉”，甚至“拍脑袋”，已经无法业务目标。绝大部分行业进入存量运营的今天，数据化决策已经是红海战场上的武器。
所以，从前面【用户运营】的工作中，存在着许多数据分析的需求。它们的目的是通过数据分析找到业务增长的钥匙：
- 【货场→人】此场景已明确需主推的产品、节点及促销政策，需进行数据分析的地方：
- 【人货匹配】确定产品后，需要从全量人群中找到可能喜欢该产品的人
- 简单点的方式可以通过历史订单统计实现，即提取出产品的元素，如爱心形，再从人群历史订单中找到喜欢心形的客户，认为他们可能也喜欢该新品
- 复杂点的方式可以通过例如复购关联分析、商品推荐等模型反向找人群
- 【复购周期】每个客户的活跃状态都不同，要先了解行业或者该品类客户的【生命周期】是多长，即复购间隔，如30天 → 找出30前刚买完的客户，认为他们处于活跃购买状态
- 【节日偏好】一般认为多次在节日节点购买的客户是偏好该节日的，例如产品有送礼属性，则客户在情人节买就是送对象的，一般他们感情不破裂就有可能在下个情人节继续送
- 【折扣敏感】不可否认的确存在对价格敏感的客户，甚至是“羊毛党”，折扣力度大才会现身购买，发现这样的规律能更好地将优惠券与客户匹配
- 【人货匹配】确定产品后，需要从全量人群中找到可能喜欢该产品的人
- 【人场→货】与第一个场景不同的是，此场景先明确人群，再去匹配产品、折扣等，需进行数据分析的地方：
- 【RFM】基于RFM模型划分人群后，提出目标要提升重要价值用户是无法落地的，需要进一步讨论：该行业或品类下的重要价值用户更容易从哪个人群转化而来？例如一般价值用户，刺激他们连带消费、复购，即提升M，就可转为重要价值用户。这样才能提出落地的策略：针对一般价值用户进行连带提升。
- 【商品推荐】找出人群可能喜欢的商品，简单的方式可通过对历史订单的统计，复杂的方式可通过协同过滤等算法实现。此外，需要将推荐模型与实际场景结合，此处目标为提升连带，可以结合“购物篮分析”设计搭配组合。
- 【偏好价格】每个客户历史消费的客单价都不同，需要列出价格带分布进行分组营销，避免对低价位段客户推荐高价品。当然一个好的推荐模型可以避免这样的尴尬。
【注意】并不是说要对每个场景都这样严格进行人群交并。更重要的是灵活应用，例如人群基数太少，则减少划分规则，或选择性地合并人群。
数据产品
从用户运营需求出发，数据分析赋能业务增长，经测试有效后，需进一步以产品的形式落地。
用户运营经常会接触到各种数据产品：
- 如果是在天猫平台，接触到的就是天猫第三方服务商的用户营销管理工具
- 如果是线下门店，接触到的就是CRM
- 此外，还有帮助业务分析的BI、CDP等
经测试有效的数据分析结论可以通过报表、模型、标签等形式插入到这些数据产品中。其中，最重要的是形成的这些产品一定是经过“业务改造”，适配业务习惯的，这样才能融入到业务的实际工作流中。
所以，这些结论以什么样的方式呈现在你面前才能提高效率，就是用户运营部门需要考虑的。
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