看了腾讯招运营的新规则，真让人头皮发麻！
发布时间：2021-06-09 11:00:59来源：互联网er的早读课
上周末，一个从事运营的同学问了我一个很好的问题。
作为一个运营老人：
▲我们应该如何适应大数据时代的到来？
▲我们将面临什么样的新挑战？
▲我们应该为之做出什么样的准备？
在回答之前，我们先一起探讨一个问题：
数据时代跟传统时代的企业，到底有啥根本区别？
我认为最明显的区别：数据多了。
举个简单的例子，十年前作为销售运营的老李卖耗子药，只管往外推销，销量越多越好。至于谁买谁不买，什么耗子适合吃什么药，一律不知。
后来，公司给上了一套管理信息系统。
这里可不是为了采集数据，主要作用是支撑销售运营，解决大量手动Excel统计查询信息等麻烦。
几年后，公司突然发现不知不觉存下上百个T的数据。使得软硬件的采购成本和运营管理成本大幅上升。
所以，老板心一横：删了吧。
这时，老李说：使不得！这些数据可是咱们公司的宝贵财富，极具商业价值！
于是，老板就问老李：有商业价值，什么价值？老板的逻辑很简单，有价值，就发掘出来。能覆盖基本的综合成本，可以留，能超出，那最好。
而作为一个传统企业的销售运营的老李，平时简单粗暴的看几组数据还行，但想让数据产生价值，赋能业务就成了摆在老李面前的问题。
大家看，上面这个简单且现实的故事，同样也反映我们很多职场人正在面临的问题——缺乏数据应用能力。
其实，早在2015年，马云就曾预言：在未来，这世界最珍贵、最稀缺的资源，不会是石油，而是数据。
▲中国国际智能产业博览会线上峰会截图。
5年后的今天，数据已覆盖我们工作中的每一个场景。对于每一个运营人而言，赋能业务增长、指导业务决策、应对新时代新办公方式的迭代、以及未来十年的职业发展，这一切的核心都是【数据能力】。
也毋庸置疑的是每一位职场人需要掌握、具有潜力、也有"钱"途的能力之一。
01
不要让数据能力
成为你职场发展的绊脚石
▌如果你经常逛招聘市场就会发现数据分析能力在职场中越来越重要，不论什么岗位，数据应用能力就是每一个职场人职场能力的分水岭。
不管是从事哪个行业的运营人，数据能力基本上已经成了企业招聘人员的标配：
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▲信息来源拉勾网。
▌从《中国企业数字化转型研究报告（2020）》中我们也能看出，随着各行业数字化转型已经成为常态，企业对于具备数据能力的人才需求，也在飞速增加。
▲数据来源《中国企业数字化转型研究报告（2020）》。
所以在大数据时代，数据分析能力对一个职场运营人来说太重要了，不懂数据的运营人，在职场中很难升职加薪不说，还将面临着被职场淘汰。
02
没有数据分析能力
职场发展寸步难行
大数据时代，懂数据才是让一个职场人发展顺遂的关键因素。
那怎么能快速提升我们的数据应用能力呢？
想要快，就不要自学，谁网盘还没有几十个G的资料呢，最后不还是留着过年嘛！
想要实打实地学真东西，实打实地提升数据分析能力，就得找对地方。
今天我把「开课吧」为运营人打造的「数据驱动业务增长训练营」公开课推荐给大家。
由清华大学计算机博士，阿里云MVP，腾讯云TVP——陈旸老师亲自授课，让你快速提升数据能力，让你离职场进阶、高薪收入更近一步。
「数据驱动业务增长训练营」
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01
针对名企用人需求潜心打磨而成
教研组多次调研BAT、华为、滴滴、美团等头部互联网企业用人需求，结合各大招聘网站岗位要求、行业专家建议，深度分析了当前运营、产品等岗位的招聘和晋升要求，研发出一套对标大厂，普遍适用于当下企业用人需求，以项目实战为核心的精品数据分析课程。
其中基于真实案例，从实战角度出发，手把手教你一套拿来即用的高效职场数据分析方法论。构建数据思维，用数据定义市场空间、运营成本、商业机会，精准把握业务增长关键点，迅速提升数据分析思维与能力。
02
课程内容干货满满
不同于市面上一些训练营或培训班，知识点零零散散，又缺乏系统性和深度。本课程由课程研发团队历经数月，基于企业用人需求与实战项目无缝融合，课程体系全面深入，简单易懂，可以拿来即用。
No.1多维度深度剖析
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构建数据思维，用数据定义运营、市场与商机，为业务提供精准决策，实现精细化运营逆势增长。
▲数据分析能力图
No.23大实用商业分析模型
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●阿里AIPL消费者全链路分析模型；
●RFM客户价值分层；
●挖掘数据业务价值的4个象限。
No.3不同领域，不同的数据分析方法
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●基于人货场的三维度分析（在线销售）
●基于AIPL的消费者资产管理（用户运营）
●基于RFM的用户分层策略（用户运营）
●基于Kraljic的采购定位模型（采购）
●基于帕累托法则的重要性划分（采购、用户运营）
03
直击痛点，数据能力多方位提升
No.1业务增长的4象限
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▲业务增长的4象限
No.2用户画像——用户消费行为分析
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互联网的下半场，增长的动力来自数据驱动，而数据分析的出发点，来自于对用户行为及需求的洞察（用户画像）八字原则：用户消费行为分析
●用户标签：性别、年龄、地域、收入、学历、职业等；
●消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感；
●行为标签：时间段、频次、时长、收藏、点击、喜欢、评分；
●内容分析：对用户平时浏览的内容进行分析，比如体育、游戏、八卦......
▲多维度用户画像
No.3阿里AIPL消费者全链路分析模型
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内容营销效果差，无法量化用户的兴趣值，AIPL模型帮你深度解读用户行为。
▲AIPL模型
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▲老师在线答疑
06
硬核名师团队倾力研发
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08
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