《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》（新时代·营销新理念）徐小磊

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《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》（新时代·营销新理念）徐小磊【文字版_PDF电子书_】

内容简介：

本书从讲述数据分析的方法开始，深入讲解数据运营的玩法，并提炼用户增长的打法，让读者不但可以系统学习数据分析技能，还能掌握常见数据运营工具的使用方法，并且理解用户增长的顶层战略思路。

本书共9章，涵盖的主要内容有：数据分析的方法，包括数据清洗和预处理、描述性统计、变化分析、指标体系、相关性分析、趋势预测、B-O价值模型等的原理、场景和实现;数据运营的玩法，包括场景运营模型、产品生命周期模型、用户生命周期模型，以及启动屏、首页和主页、搜索区、轮播区、金刚区、楼层和坑位、版本迭代、漏斗分析/路径分析、会员/权益体系、签到/打卡、优惠券和交叉营销等运营工具的原理和策略;用户增长的打法，包括S-C-I模型、3A3R模型的原理和使用方法。

本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合从事互联网数据分析、数据运营和用户增长相关工作的读者阅读，也同样适合传统行业中从事产品营销、市场推广工作的读者阅读。另外，本书也可作为工具书随时翻阅。

作者简介：

徐小磊，网名磊叔，公众号“磊叔的数据增长实验室”创办人。数据挖掘与人工智能硕士，曾在阿里巴巴从事数据运营工作，拥有10余年数据运营工作经验。

脉脉网互联网领域KOL(关键意见领袖)，知乎网万粉千赞创作者，在行平台核心行家，人人都是增长官——2019增长大会特邀嘉宾，2020流量负增长——重构营销新增长蓝图峰会特邀嘉宾。

在互联网、移动运营商、智慧城市、金融等行业有丰富的实战经验，对海量用户产品的数据运营有深厚的积累和深刻的理解。

目  录：

第一篇 数据分析的方法

第1章 准备工作：数据清洗与预处理 / 5

1.1 为什么要正确和高效地预处理与清洗数据 / 5

1.1.1 指标的数据来源 / 5

1.1.2 数据预处理的目的 / 9

1.1.3 数据预处理的流程 / 10

1.2 用Excel完成常见数据预处理 / 18

1.2.1 文本数值化：文本数字转为数值型数字 / 18

1.2.2 日期数值化：文本型日期转为日期型格式 / 20

1.2.3 用分列实现维度拆分 / 23

1.2.4 用“查找并删除重复行”处理重复值 / 28

1.3 本章小结和思考 / 30

第2章 洞察运营机会的数据分析利器 / 31

2.1 重要!数据分析前的准备工作 / 32

2.1.1 Windows操作系统用户 / 32

2.1.2 MacBook操作系统用户 / 33

2.2 第1 把利器：用“描述性统计”来整体评估数据 / 34

2.2.1 什么是描述性统计 / 34

2.2.2 描述性统计的适用场景 / 34

2.2.3 分析数据的分布情况：中位数和平均数 / 35

2.2.4 分析数据的离散程度：方差和标准差 / 39

2.2.5 寻找异常数据：分位数和异常值 / 42

2.2.6 在Excel 中实现描述性统计 / 46

2.3 第2 把利器：用“变化分析”来寻找问题突破口 / 52

2.3.1 什么是变化分析 / 52

2.3.2 变化分析的适用场景 / 53

2.3.3 变化分析1：同比 / 53

2.3.4 变化分析2：环比 / 55

2.3.5 在Excel 中分析环比和同比 / 57

2.3.6 用Excel 条件格式进行变化分析 / 58

2.3.7 用数据条/ 色阶分析DAU 变化 / 59

2.3.8 用自定义条件格式分析用户画像年龄分布 / 60

2.3.9 突出显示周末的销售数据 / 63

2.3.10 突出销量前十的产品 / 64

2.4 第3 把利器：用“指标体系”来洞察变化的原因 / 66

2.4.1 指标体系概述 / 66

2.4.2 指标体系的适用场景 / 67

2.4.3 指标体系的组成元素 / 67

2.4.4 指标类型(一)：北极星指标、虚荣指标 / 77

2.4.5 指标类型(二)：行为指标、业务指标、交易指标 / 84

2.4.6 如何建设产品的指标体系 / 85

2.4.7 如何用“指标体系”来分析指标变化的原因 / 87

2.4.8 深入理解活跃类指标 / 89

2.5 第4 把利器：用“相关性分析”来判断业务归因 / 92

2.5.1 什么是相关性分析 / 92

2.5.2 相关性分析的2 种数据 / 93

2.5.3 相关性分析的3 种算法 / 95

2.5.4 相关性分析的适用场景 / 98

2.5.5 重要!相关性分析的前提条件 / 99

2.5.6 在Excel 中进行“相关性分析” / 100

2.5.7 如何寻找对购买转化率贡献的渠道 / 102

2.5.8 如何寻找对活跃有高贡献的功能场景 / 103

2.6 第5 把利器：用“趋势预测”来预测走势 / 105

2.6.1 趋势预测的概念 / 105

2.6.2 基于时间序列的趋势预测 / 107

2.6.3 基于回归分析的趋势预测 / 109

2.6.4 在Excel 中实现时间序列趋势预测 / 110

2.6.5 在Excel 中实现回归分析趋势预测 / 112

2.6.6 如何预测年度KPI / 114

2.6.7 如何预测下年春节期间的业务指标 / 115

2.7 本章小结和思考 / 115

第3 章 将运营机会转化为运营策略 / 116

3.1 B-O 价值模型概述 / 116

3.2 B-O 价值模型的组成 / 116

3.2.1 Business：业务模型 / 117

3.2.2 经营策略画布 / 122

3.3 B-O 价值模型使用指南 / 122

3.4 本章小结和思考 / 124

第二篇 数据运营的玩法

第4 章 数据运营的基础：用户场景营销 / 127

4.1 场景营销模型概述 / 127

4.2 什么是场景 / 128

4.3 场景的起源和特点 / 130

4.3.1 从技术语言到业务语言 / 131

4.3.2 从功能视角到用户视角 / 134

4.3.3 从静态服务到动态服务 / 136

4.4 场景的三个高阶特性 / 138

4.4.1 特性1：场景的五要素 / 138

4.4.2 特性2：场景体系 / 144

4.4.3 特性3：场景连接 / 146

4.5 本章小结和思考 / 147

第5 章 产品运营工具和模型 / 148

5.1 产品生命周期模型 / 148

5.1.1 模型概览与架构 / 148

5.1.2 产品上线首发 / 149

5.1.3 产品更新迭代 / 152

5.1.4 产品下线停运 / 155

5.2 产品运营的场景和运营策略 / 156

5.2.1 启动屏 / 157

5.2.2 首页和主页 / 161

5.2.3 主页的首屏 / 162

5.2.4 搜索区运营 / 166

5.2.5 轮播区楼层 / 171

5.2.6 金刚区楼层 / 174

5.2.7 楼层和坑位 / 181

5.2.8 版本迭代 / 191

5.3 本章小结和思考 / 195

第6 章 用户模型和运营工具 / 196

6.1 用户生命周期模型 / 196

6.1.1 概述 / 196

6.1.2 引入期 / 198

6.1.3 成长期 / 199

6.1.4 成熟期 / 201

6.1.5 沉默期 / 203

6.1.6 流失期 / 206

6.2 用户画像 / 209

6.2.1 什么是用户画像 / 209

6.2.2 静态属性画像 / 210

6.2.3 动态兴趣画像 / 212

6.2.4 用户画像的形态：标签 / 215

6.3 用户分层模型 / 217

6.3.1 为什么要用户分层 / 217

6.3.2 用户分层的使用原则 / 219

6.3.3 经典的用户分层模型：RFM 模型 / 220

6.3.4 在Excel 中实现RFM 模型 / 223

6.4 用户运营的常用工具和运营策略 / 226

6.4.1 用户漏斗/ 路径分析 / 226

6.4.2 会员/ 权益体系 / 230

6.4.3 签到/ 打卡 / 242

6.4.4 优惠券 / 245

6.4.5 交叉营销 / 248

6.5 本章小结和思考 / 250

第7 章 内容运营工具和场景 / 252

7.1 标签体系 / 252

7.1.1 分类和标签的区别 / 252

7.1.2 标签的本质：元数据 / 252

7.1.3 标签的两种类型 / 253

7.1.4 标签系统的核心逻辑 / 253

7.1.5 标签和权重 / 255

7.1.6 实践1：BAT 是怎么建设标签体系的 / 256

7.1.7 实践2：BAT 是如何让标签赋能各个业务模块的 / 260

7.1.8 实践3：标签系统的局限和劣势 / 263

7.2 个性化推荐 / 264

7.2.1 运营必知的推荐系统流程 / 264

7.2.2 四个常见的推荐运营场景 / 266

7.2.3 个性化推荐是如何做到如此精准的 / 270

7.2.4 推荐系统的原罪：不仅推荐，还在探索 / 272

7.3 本章小结和思考 / 275

第三篇 用户增长的打法

第8 章 增长战略模型：S-C-I 战略模型 / 279

8.1 什么是S-C-I 战略模型 / 279

8.2 S-C-I 战略模型的核心逻辑 / 282

8.3 电商型产品的战略增长方向 / 285

8.4 社交类产品的战略增长方向 / 288

8.5 内容类产品的战略增长方向 / 290

8.6 本章小结和思考 / 291

第9 章 增长策略模型：3A3R 策略模型 / 292

9.1 概述 / 292

9.2 用户洞察 / 293

9.2.1 目标 / 293

9.2.2 策略和工具 / 293

9.2.3 输出 / 295

9.3 拉新获客 / 295

9.3.1 目标 / 295

9.3.2 策略和工具 / 296

9.3.3 输出 / 299

9.4 活跃和留存 / 300

9.4.1 概述 / 300

9.4.2 策略和工具 / 300

9.4.3 输出 / 301

9.5 收入 / 301

9.5.1 概述 / 301

9.5.2 策略和工具 / 302

9.5.3 输出 / 303

9.6 传播 / 303

9.6.1 概述 / 303

9.6.2 如何理解用户增长与裂变的关系 / 303

9.7 3A3R 策略模型的使用方法 / 310

9.7.1 方法1：向前找流量、向后做转化、自身看画像 / 310

9.7.2 方法2：自身指北，相邻伴随 / 312

9.8 3A3R 策略模型的本质：五度循环圈 / 313

9.9 本章小结和思考 / 316

后记 / 319

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数据分析 用户增长 数据运营

摘要：《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》围绕新时代企业经营与互联网营销的发展趋势，系统讲解了数据分析、用户运营、增长策略以及商业转化之间的紧密联系。全书不仅强调数据在企业决策中的核心价值，也深入分析了用户行为背后的逻辑关系，通过大量真实案例与运营方法，帮助企业建立科学的增长体系。书中指出，流量竞争已经逐渐进入精细化运营时代，仅依靠传统营销模式已难以形成持续竞争力，而数据驱动与用户价值经营则成为企业实现突破的重要方向。从用户画像构建到增长模型设计，从内容传播到转化路径优化，再到私域流量沉淀与生命周期管理，整本书展现了新时代运营工作的全新思维。作品既适合互联网行业从业者学习，也为传统企业数字化转型提供了重要参考，对现代企业建立长期增长能力具有较强的现实意义。

数据分析驱动经营

在互联网商业环境快速变化的背景下，数据分析已经不再只是技术部门的工作，而成为企业经营管理的重要核心。《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》指出，企业的一切经营活动都需要建立在数据基础之上，只有通过数据观察市场变化，才能真正把握用户需求。数据不仅能够反映经营成果，更能够预测未来趋势，因此企业必须形成数据化思维。

书中对于数据分析的讲解具有较强的实践性，不仅介绍了基础指标体系，还深入分析了用户行为数据、留存数据、转化数据以及渠道数据之间的关联关系。很多企业虽然拥有大量数据，却缺乏系统分析能力，导致数据无法真正服务经营决策。作品通过多个案例说明，数据分析的真正价值在于发现问题、寻找规律以及优化路径。

随着市场竞争逐渐加剧，企业获取用户的成本持续提升，粗放式经营模式已经难以持续。数据分析能够帮助企业识别高价值用户，同时减少无效营销投入。通过精准的数据追踪，企业可以及时发现产品问题、营销漏洞以及用户流失风险，从而提高整体经营效率。

书中还强调了数据思维对于团队建设的重要意义。很多运营人员容易凭借经验进行决策，但经验往往带有较强的主观性，而数据则能够提供更加客观的依据。优秀的运营团队不仅需要具备创意能力，更需要具备数据解读能力，通过数字变化寻找用户真实需求。

在数字经济不断发展的时代，数据已经成为企业的重要资产。作品提出，未来企业之间的竞争，本质上是数据能力与运营能力的竞争。只有建立完整的数据分析体系，企业才能真正实现科学决策，并在复杂的市场环境中保持长期竞争优势。

用户运营体系构建

《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》认为，用户运营的核心并不只是吸引用户，而是建立长期稳定的用户关系。在流量红利逐渐消失的背景下，企业必须更加重视用户价值经营，通过持续互动提升用户忠诚度。用户不仅是产品的消费者，更是品牌传播的重要参与者。

书中详细分析了用户生命周期的不同阶段，包括拉新、激活、留存、转化以及复购等环节。每一个阶段都对应不同的运营策略，企业需要根据用户行为变化制定针对性方案。例如新用户更关注产品体验，而老用户则更关注服务价值与品牌认同感，因此运营方式必须进行差异化设计。

用户画像的建立也是全书重点内容之一。通过年龄、职业、消费习惯以及兴趣偏好的分析，企业能够更加精准地理解用户需求。传统营销往往依靠广泛传播获取用户，但精准运营则强调“千人千面”，通过个性化内容提高用户参与度与转化率。

在私域流量运营方面，作品也进行了深入阐述。随着公域流量成本不断上升，越来越多企业开始重视私域用户沉淀。私域运营不仅能够降低营销成本，还能增强品牌与用户之间的连接关系。通过社群、会员体系以及内容互动，企业可以建立更加稳定的用户生态。

此外，书中指出，用户运营不仅是营销部门的任务，更需要产品、客服以及技术团队共同参与。真正优秀的用户运营体系，需要从产品体验到售后服务形成完整闭环。只有持续满足用户需求，企业才能真正实现长期稳定增长。

增长策略全面升级

在新时代商业竞争环境下，用户增长已经成为企业最关注的话题之一。《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》提出，增长并不只是单纯追求用户数量，而是要建立健康、可持续的发展模式。盲目扩张虽然能够短期提升数据，但如果缺乏有效转化与留存，最终仍难以形成真正价值。

书中对于增长模型进行了系统分析，包括裂变传播、内容增长、活动运营以及渠道推广等多个方面。不同企业需要根据自身行业特点选择适合的增长方式，而不是简单复制市场热门案例。真正有效的增长策略，必须建立在产品价值与用户需求基础之上。

内容营销在现代增长体系中占据重要地位。随着短视频、自媒体以及社交平台的快速发展，内容已经成为用户获取信息的重要渠道。书中强调，高质量内容不仅能够提升品牌曝光，更能够建立用户信任感。相比传统广告，内容传播更加注重情感共鸣与价值输出。

裂变增长也是作品重点讨论的方向之一。通过用户分享、社交传播以及奖励机制，企业能够快速扩大品牌影响力。但书中同时指出，裂变并不意味着简单的“拉人头”，如果缺乏优质产品支撑，裂变只能带来短期流量，而无法形成长期用户价值。

在增长过程中，企业还需要关注转化效率与用户体验之间的平衡。部分企业过度追求转化数据，容易导致营销方式过于激进，进而影响用户体验。真正成熟的增长策略，应当在商业目标与用户满意度之间建立合理平衡，从而实现品牌长期发展。

新时代运营思维革新

《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》不仅讨论具体运营技巧，更重要的是提出了新时代运营思维的全面革新。传统运营更多依赖经验与渠道资源，而新时代运营则强调系统化、精细化以及长期价值经营。运营人员需要从单纯执行者转变为增长战略参与者。

书中指出，运营工作的本质是连接用户与产品。很多企业在经营过程中容易过度关注销售结果，而忽视用户真实需求。实际上，真正成功的运营，不只是完成短期销售目标，更是帮助用户解决问题，并通过持续服务建立品牌信任。

随着人工智能、大数据以及数字化技术不断发展，运营工作正在发生巨大变化。新时代运营人员不仅需要懂营销，还需要理解数据逻辑、用户心理以及商业模式。复合型能力正在成为运营行业的重要趋势，单一技能已经难以满足市场需求。

作品还强调团队协作对于运营的重要意义。运营并不是孤立存在的部门，而是需要与产品、技术、市场以及销售形成协同关系。很多企业之所以运营效果不佳，并非缺少创意，而是内部协同能力不足，导致策略无法真正落地执行。

在未来商业竞争中，运营能力将直接决定企业增长空间。只有不断学习新的运营理念与数字化工具，企业才能适应快速变化的市场环境。书中传递出的核心观点是，运营已经不再只是辅助岗位，而是企业核心竞争力的重要组成部分。

总结：

《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》通过系统化的理论与案例分析，全面展现了新时代企业运营的发展方向。全书不仅帮助读者理解数据分析的重要性，也深入讲解了用户运营与增长策略之间的内在联系。作品内容兼具理论深度与实践价值，对于互联网企业以及传统行业数字化转型都具有较强的指导意义。

面对竞争日益激烈的商业环境，企业只有建立数据驱动、用户导向以及长期增长思维，才能真正形成持续竞争优势。书中提出的运营理念，不仅适用于当下市场环境，也为未来商业发展提供了重要启发。对于希望提升运营能力、强化增长体系的企业与个人而言，这本书具有较高的学习价值与现实参考意义。

本文由nayona.cn整理

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