1.用客觀分析代替感性判斷 

 數(shù)據(jù)正在深入我們工作的每一個(gè)細(xì)節(jié)，作為與用戶和產(chǎn)品接觸最頻繁的人，運(yùn)營(yíng)是接觸數(shù)據(jù)的第一個(gè)環(huán)節(jié)。同時(shí)運(yùn)營(yíng)通常是策略的制定者和實(shí)施者，但數(shù)據(jù)經(jīng)常被技術(shù)部門掌控，或者安靜地待著，不產(chǎn)生任何作用。

 對(duì)于運(yùn)營(yíng)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)產(chǎn)生和決策制定中間，一定還有大量可以優(yōu)化的空間，這種空間來(lái)源于數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)，優(yōu)化決策，將會(huì)成為大大提升運(yùn)營(yíng)效率。

 另一方面，有了數(shù)據(jù)的支撐，你可以更好地說(shuō)服boss，即便和技術(shù)、產(chǎn)品撕逼，也完全不虛。但前提是，你能夠利用好這些數(shù)據(jù)，分析出支撐決策的結(jié)論，并用一般人能夠看懂的可視化方式描述出來(lái)。

 2.培養(yǎng)對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度 

現(xiàn)在，稍微有點(diǎn)規(guī)模的產(chǎn)品，數(shù)據(jù)量都特別大，有非常多的字段，你可能會(huì)懵逼，到底應(yīng)該從什么地方下手呢？

 但如果有一些經(jīng)驗(yàn)就會(huì)好很多。比如，你要研究影響跑步運(yùn)動(dòng)員速度的身體因素，那么我們可能會(huì)去研究運(yùn)動(dòng)員的身高、腿長(zhǎng)、體重、甚至心率、血壓、臂長(zhǎng)，而不太會(huì)去研究運(yùn)動(dòng)員的腋毛長(zhǎng)度，這是基于我們已有的知識(shí)。又比如你要分析影響產(chǎn)品質(zhì)量的幾個(gè)指標(biāo)，影響轉(zhuǎn)化的因素的優(yōu)先順序，那么如果你經(jīng)過(guò)前期的分析，就可以得出一些初步的結(jié)論。

 所以當(dāng)你分析的問(wèn)題多了之后，你就會(huì)有一些自己對(duì)數(shù)據(jù)的敏感度，從而養(yǎng)成用數(shù)據(jù)分析、用數(shù)據(jù)說(shuō)話的習(xí)慣。這個(gè)時(shí)候你甚至可以基于一些數(shù)據(jù)，根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)做出初步的判斷和預(yù)測(cè)（當(dāng)然是不能取代完整樣本的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)），這個(gè)時(shí)候，你就基本擁有數(shù)據(jù)思維了。

 3.從精細(xì)化運(yùn)營(yíng)到自動(dòng)化運(yùn)營(yíng) 

 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)這個(gè)詞相信你已經(jīng)聽(tīng)過(guò)很多了，粗獷式的運(yùn)營(yíng)策略帶來(lái)的低信噪比、資源浪費(fèi)，通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)可以有效緩減。uv、pv 等指標(biāo)已經(jīng)無(wú)法精準(zhǔn)決策的時(shí)候，如何通過(guò)更精細(xì)的數(shù)據(jù)分析，將會(huì)是未來(lái)運(yùn)營(yíng)的驅(qū)動(dòng)力量。

 更重要的是，最基礎(chǔ)的、重復(fù)的、價(jià)值含量低的運(yùn)營(yíng)工作，將逐漸被自動(dòng)化的運(yùn)營(yíng)代替。比如基于數(shù)據(jù)分析的推薦系統(tǒng)，已經(jīng)很好地代替一部分內(nèi)容的篩選和推送。未來(lái)運(yùn)營(yíng)人的一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力是，通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)高效自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)。