运营技能分享：提升数据敏感度，看到数据背后更多可能性（三）

在当今数字化时代，数据分析已然成为运营工作的关键核心技能之一。不管是内容运营、产品运营还是市场运营，对数据的敏锐感知与分析能力，对于洞察业务问题、优化决策而言，都有着至关重要的作用。

对于运营工作而言，无论其职能如何细分，数据分析技能都是必不可少的。就拿内容运营来讲，要通过点击、曝光等一系列环节的转化来确定问题所在，是标题缺乏吸引力？选题有毛病？亦或是内容质量不佳？或者是配图、排版有问题呢？其他运营职能也不例外。千万不要有‘只要我不是数据运营，就可以不重视数据分析技能’这种想法！

之所以会聊到这个话题，是因为最近观察到一个有趣的细节，从而引发了有关‘数据分析’的思考。

有个小伙伴策划的活动上线后，App 为其在首页首屏安排了资源位。从她的复盘数据来看，活动曝光率达到了 90%，对此她未作任何分析，认为这一环节没有问题。

乍一看，90% 是个很高的比例，所以我们容易下意识地觉得转化良好，不用花费精力去寻找问题。当我问她：‘用户打开 App 就算是活跃，活动在首页首屏就能看到，为什么会有 10% 的损失呢？’她回答说：‘看到 90% 的转化率，觉得很不错，所以就没去想过其实它应该是 100%，也就没去查找问题。’

后来经她确认，由于这个资源位是 App 发版后新上线的，上线还不到 2 个月。所以部分用户没更新 App 版本，就看不到活动，也就是说当前的活跃用户中，有 10% 的用户没更新版本。

这个小故事给了我很大的启发。之后我持续观察，发现不少伙伴会陷入‘只看数据大小’的误区。他们只是搭建一维的数据漏斗，查看各个环节的转化率，只要绝对值高或者转化率高，就认为没问题，从而忽略了一些重要信息。比如在上述例子中，如果小伙伴没有及时发现因版本导致的曝光损耗，要是未来活动和产品发版同时上线，这个损耗会不会更大呢？

说到这里，就不得不提到‘数据敏感度’这个概念。这要求我们不仅要有数据分析技能，还需要在脑海中随时将数据的统计口径与用户的路径相匹配。例如前面提到的，当我们知道用户要看到活动需先进入 App 首页并处于活跃状态，而活动就在首页首屏，那么理论上活跃 uv = 曝光 uv 才是正常的。要做到这一点，就需要不断培养我们的数据敏感度。

我自己意识到需要提升‘数据敏感度’后，也进行了很多刻意练习，目前仍在持续练习中。到目前为止，我摸索出了三个对自己比较有效的方法：

一是保持对数据的好奇心。

不管数据高低，只要有损耗就可以问‘为什么会有损耗’。有人可能担心这样会浪费不必要的精力，其实不然，因为分析不代表有问题，有问题也不意味着要解决，需要解决也不等于要马上解决。这可以参考我的第二篇分享《运营技能分享：学会科学判断事项优先级》，可以在一定程度上缓解你因担心事项过多无法落实而产生的焦虑。

二是保持用户思维，了解用户链路。

当我们进行业务复盘时，可以代入用户路径进行检验，这样才能尽量避开一些数据陷阱。比如某个环节数据转化率为 60%，看起来不高不低，我们无法确定是文案有问题还是图片设计有问题，当结合用户链路后，你可能会发现用户路径可以从 3 步缩减到 1 步，即便文案和设计不做太大改动，这 60% 也有提升到 80% 的可能性。

三是了解数据统计口径和计算公式。

这个方法其实是我在对第一个方法不断刻意练习的基础上延伸出来的。当我保持好奇心，就会不断深入挖掘，弄清楚每个数据是怎么来的。自然而然地就会发现，如果我们清楚每个数据是如何统计或计算的，就能快速找到一些数据损耗的根本原因。

我相信，要达到高度的数据敏感性，肯定不是这三个方法就能实现的，我还在不断探索，也希望同行们可以多多分享你们的方法，期待和大家共同交流、学习、成长。