业务产品是基本盘，市场推广、运营、品牌等其他手段均是对基本盘的加持，至于加持系数的大小，则是“天时、地利、人和”等前浪因素的影响结果，如果再给加持系数加一个放大器，或许“数据”后浪是不错的辅助燃料。
数据运营驱动“三板斧”
不论是AISAS模型，还是AARRR模型，都是对某个业务场景逻辑的浓缩 ，比如AISAS模型就是对用户行为分析过程的浓缩，而AARRR模型则是对用户生命周期重要节点的浓缩，前者主要应用于获取用户阶段，后者则将贯串业务发展始终。数据辅助增长的过程也可以浓缩为“埋点定位---观测分析---测试优化”三板斧。
埋点定位的过程是结合业务逻辑与应用场景，将整个业务过程拆分为若干个节点，然后对每个节点进行数据埋点，从而收集相应的业务数据，通常而言，会包括时间、地点、人物、交互、交互等元素，这些也是埋点中必备的字段。比如电商APP中的事件通常与用户的操作路径相关，比如APP启动---注册---登录---商品搜索--商品列表点击--详情页浏览--提交订单---支付等，而一个事件通常又包含多个属性，这些事件属性又与对应的用户属性交叉，进而将用户行为转化为多维度的定位数据。
伴随时间的推移和业务的发展，系统收集的数据会越来越丰富，此时我们根据业务需求搭建的数据看板会慢慢的丰满起来。
通过数据看板我们能够发现业务的日常波动变化，当关键指标数据发生异常波动时，我们就需要多方面寻找原因：
流量来源方面，可追踪不同渠道流量质量，看渠道流量质量短期可看访问时长，访问深度，跳出率，以及目标转化比率，长期可通过群组分析追踪留存与持续付费情况；
平台方面，一方面可追踪不同客户端转化场景数据差异，看看是否为平台版本升级原因所导致的数据差异，比如对比升级后的H5,小程序以及APP间同样的转化路径下，转化漏斗数据间的整体差异，进而定位是否为某个版本的异常；
产品舆情与竞争方面，一方面关注产品及运营活动本身，产品口碑在社交平台上是否遭受负面，收到的产品相关投诉是否异常；另一方面关注竞品的活动、价格，以及其他平台的特殊补贴活动情况。
观测分析的过程是发现问题的过程，只有发现问题我们才能持续优化改进，如果问题出现在流量质量上，那么就要进一步追踪具体渠道数据，一步一步的还原投放路径，寻找具体问题所在，这个时候就涉及到评估优化策略，涉及到测试调优，以及迭代投放策略的调整。
数据测试调优环节与数据定位环节相对应，此时A/B TEST试验就显得尤为重要，在限定的测试条件下，哪种方案更优，那个环节值得改进，都需要通过实验迭代来验证，不论是产品改版测试，还是市场投放与运营推送，都可以通过对比测试的方式实现全路径无死角的调优。比如我们设置3个产品版本，一个对照版本，2个实验版本，通过测试对比支付情况，实验版本并没有明显的改进，此时我们就需要进行下一次产品测试调优。
如何将数据运营驱动快速落地？
前面简单的梳理了下数据驱动的节点，在未接触数据漫游者之前，笔者所在的数据团队是这样落地的。
首先选择一款第三方的数据产品，通过前端和SDK埋点的方式实现数据定位获取操作，只是有时候同一产品不同客户端的数据需要切换管理员账号实现；然后在观测分析部分，通过手工整合多方数据，此时需要数据小伙伴提前从业务方拿到推广排期与方案表，然后通过手工整理的方式将此部分数据导入数据库中，然后再从第三方工具中将前端业务流量数据导入数据库中，最后整合三部分数据内容完成相关数据报表与分析，但是业务方所需整合内容只能通过手工邮件的方式输出。
定位问题后，发现需要测试调优的地方则主要通过手工设计好各种测试方案，然后找技术小伙伴协助完成推广活动测试，至于产品调优测试，以及涉及到流量切割的其他测试内容，只能再采购一个第三方测试产品完成。
看到这里你肯定认为笔者对“快速”二字是不是有什么误解？别急，笔者要介绍的是通过新的工具数据漫游者来实现“快速”落地，其给我最大的感受是，其快速便捷性体在跨部门的合作上，特别是当推广渠道与运营活动都非常密集的情况下，通过数据漫游者一款工具就可以解决数据流转与多部门协作的问题。
其一站式增长服务，首先体现在其产品功能上，通过统一的底层数据设计，整合数据发现者、数据优化师和智能运营等产品，打通用户行为分析数据、A/B 实验数据、智能运营数据等多环节数据，让每个工具都不再孤立存在，消除数据流转信息差，进而简化从数据收集到观测分析，再到调整优化过程。
其次，其一站式服务体现在业务覆盖上，基于其产品功能，数据漫游者能有效的覆盖市场、运营、产品研发的数据运营需求，利用统一的数据接口定义，将不同渠道来源的用户从进入产品开始，就打上了其唯一标签，是通过什么渠道，什么活动来的，有何种行为特征？然后运营又可以根据这些用户特征，对其进行更为精准的策略测试与探索，并且持续跟踪观测；产品侧也可以结合这些特征进行下钻分析，更为精准地锁定产品问题，产出迭代策略。因为有统一的数据，致使市场、运营、产品研发同学能够对同一批用户进行各阶段的无缝跟踪，进而实现全流程的调优与改进。
除此之外，因为其在SAAS服务和私有化部署的灵活方案选择，以及账号角色权限创建分配方面，通过事件、指标、看板等不同数据粒度权限分配，通过管理角色和数据粒度权限的交叉配合，解决了团队之前使用工具权限划分不够细致而导致1人需多账号的问题。与此同时，在与数据漫游者合作对接中，其客户成功一跟到底的服务也让我体会到了一站式服务的体验。
数据能否驱动增长？能否实现快速增长？一方面在于企业现有的数据团队基础，另一方面则在于选择的工具是否合适。好的工具能更充分的利用数据，是让数据应用在企业内部更高效的流转的“加速器”。
