互联网流量红利时代已不复存在，疫情加快了用户在线上的习惯，未来流量获取的成本将越来越高，传统的流量思维需要迭代升级，向留量思维转变。而要实现从业务数据化到数据应用化，就要经历从What到Why到How的三个层次。从数据报表，到数据分析洞察，再到数据的运营。

我们要真正从流量思维转变成留量思维

我觉得这种“留量思维”挺有意思。比如像格力董明珠做直播，4场直播做了76亿。可能大家都觉得很简单，只要靠抖音等平台的优势就可以了，格力的第一场直播并不是那么成功，格力有很强大的线下经销商体系，第一场直播就是基于经销商的层层体系，把经销商的私域流量都吸引到直播间，背后有很强大的一套用户数据支持体系。

这时，我们就要思考：数据如何支撑我们做“留量”思维？如何做好评估？如何提升整个运营效率？如何真正触达用户？

我把“留量思维”定义为：业务进来之后的另一套精益数据增长体系。不管你的公司是A轮还是B轮、C轮，如果基于数据做运营增长体系，至少要实现这三个点：业务数据化、数据资产化、资产应用化。

运营增长体系核心是：业务数据化、数据资产化、资产应用化

今天的业务负责人至少要做到这三层，第一层是业务的数据化，即如何描述你的业务，如何描述业务当前的重点，如何进行相应的数据采集。大家都在讲用户，但如何把数据变成真正的用户画像标签，这些数据的能力如何赋能给业务同学，这是非常重要的，而不是永远只停留在看报表阶段。

业务数据化，需要将这件事重视程序提升至一把手项目，通过OKR使自上而下的目标结构化和透明化。

上图是举的一个例子，用OKR使自上而下的目标结构化和透明化。比如，老板说今年目标是股东能够赚钱，赢得主场上座率90%以上，就把目标拆给了球队主教练和高级营销副总裁。其中主教练的OKR，又分别拆分到了进攻教练、防守教练、特勤教练；而高级营销副总裁的OKR，又分别拆分到了市场总监、公关人员、商品经理。

OKR首先是聚集业务，是对优先事项的聚焦和承诺，然后让数据从上往下，从左往右，进行团队工作的协同。接着才是进行责任追踪，最后才是充分延展，挑战不可能。

以友盟++服务的一家工具类的APP为例，最刚开始他们做了大而全的报表，但是并没有发挥应有的作用，于是把所有KPI进行缩减，最终只留下了2个指标，日活跃占比和日活跃参与度。整个团队只做这两个指标，背后是有原因的，当时公司还处于B轮阶段，不着急变现，也不着急拉新，一直在打磨产品，借用老用户自主分享带过来的流量，而且效率也非常好，只是一直想提升产品的日活跃占比和日活跃参与度，因此最后只留下了这2个指标。

公司处于什么阶段非常重要，比如某些公司还处在新用户留存阶段，但第一反应设定的指标却是做变现。还有些公司处于A轮和B轮，这时候的指标是不是做变现？需要打一个问号。

所以弄清楚究竟应该测量什么，之后才是做线上、线下数据的采集。做业务的同学不太理解这个逻辑，但这个事情还是有难度的。线上、线下、APP端、小程序端、传统PC端、抖音、淘宝等，如何将用户数据进行关联和打通进行全局的分析，其实都是非常底层的支撑工作。

在一家公司成为一个管理者，只有将数据结果和能力彻底融入业务同学的工作流，再进行充分的交互才能把一天的工作完全智能化。

早上接收到一封推广的报表邮件，查看推广报告。同时登录后台，了解关键事件的数据变化。在优化方案的过程中，收到日活监控阈值报警，此时登录后台，即席分析日活异常原因，运营根据数据分析结果产出相应的策略，并登录运营后台，发起一次弹框运营活动以促进用户打开APP。下午，技术突然接收到崩溃短信报警，快速定位到错误的信息进行修复，同时在下班的途中，运营同学可以在APP和小程序随时随地查看数据变化。

再比如，临时上个活动，有时多则需要几周的时间，找研发，找排期，内部配合等。但很多功能通过第三方数据工具解决。比如：在App上临时做个活动，之前都需要重新发布新版本才可以生效，也可以通过在线参数实现，这就是数据的赋能。

资产应用化。以支付宝为例，核心的KPI是提升新用户充值率，将KPI进行拆解，产品是有体验路径的。这个逻辑拆下来还有很多业务维度，不同渠道可以把这套逻辑完全数据化，新用户的充值可以进行拆解，比如运营位指标相关性超过了80%，90%，只要修改运营位，就能提升，最终KPI就能提升非常非常高，这是基于算法算出来的。

运营同学按照这个思路进行修改，最终效果提升就会非常好。把前面的指标进行数据逻辑的拆解，哪些业务环节影响了这个事情，把这个洞察交给运营同学，自然就会提升业务的能力。

从业务数据化到数据业务化，要经历这么三个层次，大部分企业都停留在做报表的阶段，有些企业可能做到这个阶段，数据分析和数据洞察，一家企业如果想从A轮、B轮到C轮，数据能力会有这样一个进阶过程。

数据增长新思维：留量思维折射出新的增长体系