在客户库存成为国王的时代，为了运营狗，只有真正知道客户会与时俱进地完成kpi，才能不被狗带走。 这时，数据观察成为我们的葵花宝典，如果练习得好，就能策划名声和流量并存的“明星”复印件。 但是宝典有成千上万。 哪一点真的需要我？ 如果有数据该如何正确采用呢？

数据那么多，你想全部怎么办？

客户的数据庞大，全部分解是不现实的，所以需要按数据的维度分类。 可以大致分为基础数据和个性化数据两种。

基础数据是客户的男女比率、年龄成分、客户的活动状况等每个运用都需要明确理解的数据。

个性化的数据是比较数据，根据顾客场景和运营诉求进行标签化提取后进行筛选。

这是因为随着运营精细化越来越重要，个性化数据的统计、分解和应用是数据运营的核心能力，是运营成功的关键。

运营是很久了，怎么才能抓住客户善变的心？

客户都是好的变化。 我们不知道他们想要什么，不知道如何能和客户长期期待。 数据反映了单维度的结果，可以将这些数据如何组合成顾客的真实图像，融合地分解，真正理解顾客阅读顾客，考验运营的同学在数据中的应用能力。

–客户数据需要多维组合

首先，构成客户端图像的数据可以分为属性数据、行动数据和场景数据。

属性数据对客户的客观属性，即性别、年龄层、费用级别等长时间不变的数据作出反应。

行为数据反映了客户最近的行为，包括客户最近喜欢的应用程序和最近的场景。

场景数据对客户实时的场景作出反应。 通过采用lbs地理围栏技术，根据客户的地理位置，判断客户当前所处的场景。

通过有机地组合采用这三大数据，形成数百种顾客标签，真正具体化顾客的千人千面，方便运营者进行精细化的顾客运营。 在这里，我推荐我常用的推送客户解体工具“个体像”。 个别图像有助于分解客户端线上行为数据，通过“个别图像”平台的数十种属性标签和数百种有趣的兴趣标签，形成非常完美准确的客户端图像。

“个人形象”的顾客标签体系–

这些丰富的顾客标签有助于更准确地找到目标组。

这里重要的概念是客户最近的行动数据。 这可以应对客户的成长周期、客户有趣之处的转移等，对复印运营特别重要。 例如，旅行类app可以通过客户最近的行动数据来理解客户最近的旅行场景，避免重复推荐。 了解客户最近的行为偏好，从客户感兴趣的角度建议适当的移动拷贝。

没有针就不会受伤，让数据说实话吗？

数据的内涵发掘是一项技术工作。 对运营来说最初步的数据观察是数据对象，有对象就有真相( hai )。 对运营者来说需要认真分解的数据有两种。 一个是app拥有的数据，客户端采用app时产生的数据，例如app内页面的阅览数据、费用数据等。 另一个是app外部数据，例如领域公开数据、研究数据等。

以市场营销活动为例，不仅需要最后的销售数据，还需要在市场营销的全环节进行嵌入，统计各环节的转换情况。 例如，如果您正在打开营销活动页面，单击商品介绍页面，或加入购物车。 营销活动的各个阶段都有转换、流失，但到底顾客在哪个阶段流失最多是运营者真正需要追究的关键。

–在每个阶段都购买关注的过程和转换–

外部数据的分解对很多企业来说是不容易独立进行的，很多情况下，缺少大致量的数据复盖和领域的趋势，这时需要借助第三者的数据运营商的帮助。

领域对指数有助于运营者理解市场整体的快速发展状况、领域竞争力以及自己所处的快速发展阶段，对运营者的决定起到指导作用。