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数据运营与传统经验化运营有何差别

2021-08-12 10:43:16

数据运营就是数据持有人,把自己掌握的数据资料进行系统性地梳理、分析、研究。进而把隐藏在海量数据资料中的有价值的数据作为商品,以合法的形式公开发布,供用户使用。数据化运营和经验化运营是企业运营的两个方面,二者又有何不同呢?



1.适用团队及场景的不同

数据化运营主要运用IT技术与数据分析的能力,其特点是操作可复制性强,逻辑清晰。数据化运营适合互联网领域各种规模的公司。


经验化运营是依据从业者的业务经验与判断能力而实施的,其特点是应用反应速度比较快,技术门槛要求比较低,经验化运营适合中小规模的公司。


2. 使用于不同的运营环节中

   数据化运营目的是要解决经验化运营无法“精确”处理的问题,经验化运营对很多问题只能给出一个“模棱两可”的方案,而数据化运营可以“有理有据”地帮助运营者解决问题。


3. 对技术能力的要求不同

以短视频运营为例:数据化选品程序可以结合产品的具体销量/排名等销售信息,运用数据分析+图像识别的技术,对商品进行分析,找出热销商品的共性。这对于技术的要求很高;而经验化的运营则与此不同,它更依赖于从业者的主观经验以及对产品的自我感知,这就是数据化运营与经验化运营对技术能力要求的不同。

 

可见在公司运营中,数据充斥在运营的各个环节,这需要以数据为基础,所以好的运营一定是有数据思维的。当我们养成具有数据思维习惯之后,再做运营就有了数据依靠,不会再仅凭经验盲目运作,而是有的放矢了。