在数字化时代，数据分析已成为运营工作的核心技能之一。无论是内容运营、产品运营还是市场运营，对数据的敏感度和分析能力都是洞察业务问题、优化决策的关键。

关于运营，不管职能如何细分，数据分析技能，是一定需要的。拿内容运营来说，要通过点击、曝光等多个环节的转化来定位问题，到底是标题不吸引人？选题有问题？还是内容质量低？又或者是配图或排版有问题？等等；其他运营职能也是如此。万万不能产生 " 只要我不是数据运营，我就可以不看重数据分析技能 " 的念想！

为什么想起来聊这个话题呢，也是最近观察到一个有意思的细节，所以引发了关于 " 数据分析 " 相关的思考。

如图所示，一个小伙伴策划的活动上线后，App 安排的资源位给到了首页首屏的露出。在她的复盘数据里显示，活动的曝光率为 90%（计算方式：活动曝光率 = 活动曝光 uv/App 活跃 uv ) ，对此，她没有做任何的分析，她定位的是这一环是没有问题的。

初看，90% 确实是一个很高的比例，所以我们容易下意识觉得转化不错，故不用花时间去定位问题了。当我问她：" 用户打开 App 就算是活跃，活动也在首页首屏就能看到，为什么会有 10% 的折损呢？" 她的回答是：" 看到到 90% 的转化时，觉得这是一个不错的转化率，所以就没去想过，其实它应该是 100%，也就没去定位问题了。"

（注意：该 App 为工具类软件，所以其实月活本身有保障。而能达到 90% 的活动曝光，也是因为活动面向的用户画像本身就是高活用户）

而后经她确认发现，因为该资源位为 App 发版后全新上线的资源位，上线时间不到 2 个月。所以用户未更新 App 版本，是看不到活动的，也就是说当前的活跃用户里，还有 10% 的用户没更新版本。

这个小故事，其实给我的启发挺大的。所以后面我也在持续观察，我发现不少伙伴会陷入 " 只看数据大小 " 这个误区里。他们会通过搭建一维的数据漏斗，看各个环节的转化率，觉得只要绝对值高或者转化率高，那应该就是没问题的，从而忽略掉一些重要信息。比如，如果刚刚那个例子，小伙伴没有第一时间发现因版本带来的曝光损耗，那未来如果活动和产品发版同时上线，这个损耗是否会更大呢？

说到这里，不得不提一下 " 数据敏感度 " 这个词。也就是要求我们不仅仅要具备数据分析技能，还需要我们在大脑里面，随时调取数据的统计口径，与用户的路径进行匹配。比如前面提到的，当我们知道用户看到活动前，是需要进入 App 首页活跃的，而活动就在首页首屏，那理论上这个时候活跃 uv= 曝光 uv 才是正常状态。而要做到这一步，我们就需要不断培养我们的数据敏感度。

我自己意识到需要提升 " 数据敏感度 " 这个问题后，也是做了很多刻意练习。当然，现在还在不断地练习过程中。目前我摸索出来的对我自己而言，比较有效地方法就三个：

1、保持对数据的好奇

无论数据高低，有损耗就可以去提问 " 为什么会有损耗 "。有人可能会担心这样会消耗一些没必要的精力，其实不然，因为分析不等于有问题，有问题不等于需要解决，需要解决不等于需要立刻解决。这可以参考我的第二篇分享《运营技能分享：学会科学判断事项优先级（二）》，可以一定程度上，缓解你担心事项太多无法落地的焦虑。

2、保持用户思维悉知用户链路

当我们在做业务复盘的时候，可以带入用户路径去校验，我们才能尽量规避一些数据陷阱。比如某个环节数据转化 60%，看起来不高也不低，我们没办法锁定到底是文案有问题还是图片设计有问题，当叠加用户链路后，你可能会发现用户路径可以从 3 步压缩到 1 步，那就算文案和设计都不做太大的调整，这 60% 就有提升到 80% 的可能性。

3、悉知数据统计口径和计算公式

关于这个方法，其实是基于我对方法 1 的不断刻意练习延展出来的。当我保持好奇，我就会不断深挖，挖到每个数据是如何得出的。自然而然就发现，如果我们对每个数据是如何统计或者计算的，我们就能快速发现一些数据损耗的根因。

我相信，要做到保有高度的数据敏感性，肯定不是这三个方法就能达到的，我也还在不断的摸索中，也希望同仁们可以多多分享你们的办法，期待和你们共同交流、学习、成长。

作者：平平无奇小运营，公众号：有一个小仙女

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