一. 数据化运营的三板斧
1. 建立用户转化漏斗
用户转化漏斗就是你的业务是如何一步步将一个用户骗到手的，比如：
广告：展示 → 点击 → 转化
游戏：下载 → 激活 → 留存 → 付费
把妹：摇一摇 → 约会 → 牵手 → 接吻 → 上床
无论上面哪种业务，都可以分解为一系列的阶段，经过每个阶段，用户都只有一部分留存下来。对漏斗的每一个环节准确地记录数据，以便分析和优化各个环节的通过比率，是数据运营的基础设施。
2. 用多维度数据报表找问题
数据运营中的常见痛点，是明知道转化漏斗上某个环节的通过率较低，却找不到提高的途径。常用的解决思路，就是把数据打细，分解到各个维度上分别观察，这往往能发现产品或系统上的问题。如果多个维度能够灵活组合观察数据，就成了一个数据魔方(Data Cube)。下面的图虽然与互联网产品运营的漏斗数据没关系，但是原理是一样的。
3、用A/B测试指导产品演进
那么有没有数据驱动的“攻”的策略呢?当然也有，制定多个产品可能的改进方向，将它们放到线上，让实际数据来决定谁上谁下。这种A/B测试的方法，往往是大家理想中躺着就可以优化出好产品的魔法，也是“数定胜人”理论的基础之一。
说到A/B的系统框架，可并不是个的简单的事儿。如何建立准确性和效率兼备的实验框架，值得单独写一篇长文，我们在这里就不多谈了。
二. 数据运营解决不了的问题
1. 产品创新方向无法通过数据获得
短期的产品小改进，彻底依赖A/B测试也行不通。我们是能根据数据把效果较好的A方案挑出来，可是如果你的备选方案中只有X/Y/Z，那再怎么测A也出不来。
惟数据论的产品运营思路也是推手之一：你的数据测试体系再成熟，也不过就能搞搞草地涂红涂绿这样的雕虫小技，而游戏的新模式、新情节、新设计这样的真正创新方向，不是你具备了数据运营体系就可以具备，甚至也无法通过数据体系来判断高下。
2. 长期用户反馈很难通过数据判断
现有的A/B测试框架，都只能观测一个相对短时期内的数据表现，而长期的趋势与结论，如果没有对产品信念上坚持，很难等到开花结果的那一天。
3. 博弈性的场景无法用数据决策
有两个E&E策略，是无法通过A/B测试来确定其优劣的。
三. 用户快速增长到底靠什么
1. 做出真正优秀的产品
优秀产品经理的直觉与判断，不见得跟短期的数据表现相一致。在这样的岔路口上，坚持产品原则第一性，数据反馈第二性，长远来看是更加合理的。
2. 找到战略性推广渠道
什么是战略性推广渠道呢?简单地说，就是那些“价格便宜、量又足”的渠道。互联网很多产品的用户快速增长，往往是在这点上下足了功夫。
3. 利用病毒式传播手段
病毒式传播的方法有两类，一类是传染，一类是传销。
所谓传染，就是诱导和捆绑式安装：通过一款已经有很大装机量的产品，通过威逼利诱甚至暗中作业的方式，将另一款产品也带到用户的终端上，往往是多快好省的好办法。甚至有时候在普通的广告渠道商这么做效果也不错，比方说：移动上各类清理或安全产品，往往在广告投放时让直接恐吓用户“你的手机内存过低”或“你的手机风险很大”，用户顿觉菊花一紧，当时就安装了。
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