从底层到高层：互联网运营与数据分析之路
采访老师：欢迎大家来到CDA持证人专访，今天我们邀请到了王志方老师，至今从事互联网运营11年，经验丰富，志方可以和大家打个招呼！
嘉宾：大家好！我叫王志方！一个从底层做上来的运营老鸟，担任过网站编辑、SEM竞价专员、市场策划、京东店长、产品运营以及目前在一家汽车后市场服务连锁企业担任网络运营推广经理一职。希望通过今天的分享对大家有所帮助！
采访老师：在您的运营工作中，是如何将数据分析应用到其中的，可以给大家展开讲讲吗？（举业务例子展开）
嘉宾：做运营工作，尤其是和互联网相关的运营工作，数据分析无论是从我刚入行还是AI流行的当下都是必不可少的。
而我工作中最常用的数据分析模型就是漏斗数据模型了，对于这一模型相信大家都很熟悉，之所以我的工作中主要应用的是漏斗模型或者说所有和推广转化类的市场运营推广业务都离不开漏斗模型，因为转化就是我们工作的目标和动力。
另外，数据分析模型是工具，企业领导包括运营人员本身需要的还是一个能作出运营决策的结果，所以包括漏斗数据分析模型在内的其他数据模型自身没有想象中那么难，难点在于运营人员对业务本身和企业业务流程的理解去选择合适的模型以及模型指标去得出一个可迭代优化的决策结果，而不是为了去数据分析而分析。
所以说，业务和数据分析是绝对离不开的，很多时候你会发现当你对业务理解很深刻的时候，你往往用最简单的数据分析方法比如一个透视就够了，简单，高效，实用，而且往往你对业务理解越深入，你获取有效数据的数据成本也会越低，这是因为好的业务人员是会去找数据而不是去要数据。
采访老师：SEM常用哪些数据分析方法？提高转化率？（例如趋势分析、比重分析、二八原则等等，无回答限制，仅参考！）
嘉宾：SEM常用的数据分析还是相对简单的，反正我用的很简单，推广平台自带的数据中台就够用了，因为他的业务动作本身就不复杂，虽然简单但不是说他不重要，相反它很重要，但就好像走路去一个目的地一样，你只有一双眼是不够的，还需要一双脚，而数据分析就好比SEM的一双眼，它能帮你找到准确的调整优化方向。现在推广平台自带的数据分析模块很丰富，也很强大，但以我的经验还是建议大家不要太依赖，可以作参考，我们推广业务人员还是需要以实际转化为导向，以结果论，建立属于自己的一个转化数据模型，毕竟企业要盈利，我们要吃饭。
至于提高转化率，我倒是有一点要和大家分享一下，虽然这个不高大上，说出来可能很土，却很实际，也是我们往往忽略的地方。
在说这个之前就不得不提到一个词“感觉”，我们做推广的账户操作员有一种很玄学的东西，就是感觉或者说直觉对了怎么投放怎么有。但这不是玄幻，是有迹可循的。
在N年以前，至少在我刚入行的时候还没有流行千人千面这一说，但是现在抖音，头条，百度这些主流媒体和搜索引擎都是千人千面，大家都习以为常了，不管是不是做和网络相关工作的人都能来上一句千人千面。
咱们说回来，我入行的时候，没有千人千面这一说，包括培训班也没有这个知识点，但是我去参加培训时候我的培训老师对我说过一句话，我至今印象深刻，他说：你面对的不是一个个PV，UV，一台台电脑，你面对的是电脑前面的人，可能是一个小孩，也可能是一个老太太，还可能是一个家庭主妇。
后来我自己总结了一下，四个字：用户思维。
所以，各位在分析数据，优化物料投放的时候，数据流量是表象，用户才是本质。你得专业知识决定了你得投放下限，你对你得用户有多了解，决定了你得投放上限。
采访老师：您可以分析一下市场推广的关键因素吗？（精准营销）
嘉宾：这可不是个好问题，因为它没有准确的答案。也是因为每个企业手里掌握的资源，面对的市场用户，以及所应对的市场推广策略都不同，所以其关键因素也不尽相同，不过你非要说他们有一个什么共同点的话，我认为还是有的，那就是“坚持”。
之所以说“坚持”是个关键因素，这也和我的实际工作经历有关，如果你问我怎么成功可能我经验甚少，但是你问我如何失败，那我可以和你好好聊聊，而众多失败的案例中，“半途而废”占了绝大多数，很多都是虎头蛇尾，三分钟热度，而且很多都是已经过了最艰难的阶段，本来应该到了收获的时候了却莫名的放弃了，然后说一句“我们不适合”，羡慕地看着同行，所以，在市场竞争环境如此激烈的今天，市场推广必须做，而且应该坚定不移的做下去。
采访老师：经常听到别人说底层逻辑，底层逻辑究竟是什么？他起什么作用？（举业务例子展开）
说到底层逻辑，其实我本人算是个受害者，因为这东西听起来很高大上，我刚接触的时候，为了弄明白这四个字，很是费了一番功夫，如果有兴趣的各位可以去买《底层逻辑》这本书读一读，不亏。但是当你明白过来后实际也就是那么回事，换个词你可能会更理解的更直白，比如：基本规律，基本原理，基本法，三步走等等。这些词都不准确但对于理解底层逻辑这个词还是很有帮助。所以底层逻辑这个东西你要说他是什么，有一句中国古话说的很明白：为学日益，为道日损，大家可以细品。
至于他起什么作用，以我实际工作来说他就像天上那颗北极星一样，无论你身处何地，你只要看到北极星就能辨别方向不会迷失，底层逻辑也是如此，不论你工作如何繁复，也不论业务量如何多，只要你明晰了当下的底层逻辑，它总会为你指引方向，而且是正确的方向，当然，前提是你得底层逻辑是正确的。
还有一点就是，当你对底层逻辑这个东西理解的越透彻，你得工作也会变的越有方向性，也越轻松，但是成果却不会减少，反而会正向增益。
采访老师：为什么说数字化运维转型是大势所趋？可以和大家聊聊！（热点型）
嘉宾：数字化运维转型之所以说是大势所趋，其实是和互联网分不开的。为什么这么说呢？因为当我们说某种大势的时候，那么他一定是由某个普遍现象造成的，确切说是由我们的日常生活、工作环境导致的。
就拿我自身举例，现在我手机屏幕开机时间不少于11小时，这是什么概念？也就是我一天除去工作、吃饭、睡觉、上厕所这些必要时间外，至少有8小时甚至更多的时间在互联网上消耗。
这就意味着我得生活每天有8小时在互联网上度过，而互联网背后是什么呢？是信息，是数据，是我们各位网民刷剧、看直播、购物、吐槽等等产生的数据流。
可以说我们生活在互联网社会，而我们的行为又反作用于互联网促进互联网的发展，而互联网的后背又是信息和数据。
你要是否认我们的用户不在互联网上这很荒谬，你要是否认不能用互联网数据追踪我们的用户这也显得掩耳盗铃。
眼下互联网进一步深化物联网、通过网络数据采集到我们个人行为数据会更精确、更丰富，大势所趋没错，但大势所趋之下我们应该怎么做，如何做才是我们互联网、市场营销人员更应该思考的。
问：最近AI技术比较火，作为CDA持证人，有没有想过用AI来提升工作效率，具体有什么想法？
答：最初我之所以选择CDA也是和AI有关的，开始的时候我没想过从CDA或者说数据分析入手的，而是想直接从AI、机器学习入手，为此还专门自学了python。也收集整理购买了各种国内外资料。
但都无法入门，有句话是这么说的：上面的字我都认识，可是他们连在一起我就不明白了。
但是有一点我是一直都明白的，那就是AI是上层建筑，既然AI我无法入门那么我就去它的下面去寻找入门的方法，于是找着找着就找到了数据分析，又从数据分析了解到了CDA，后来转了一圈回来我才发现原来AI是一个工程，他不单单是几行代码而已，这也打破了我的幻想，于是我决定从底层数据分析开始学起。
至于用AI提高工作效率这一想法肯定是有的，而且还很强烈，但我实际试了下，就是用朋友的chatgpt账号实操了一下发现理想很丰满，现实很骨感，目前来说AI对于工作效率的提升不能说没有，但有限，我们想象中的那种通用AI助手就我了解还有很大一段距离，因为AI生于数据，也应用于数据，但大多数行业数据样本并不丰富。
但实际工作中，数据分析这项技能谁用谁知道，可以预见，数据分析未来必将会是从业者必备技能之一。
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