剖析I如何通过数据分析驱动业务实现增长
【慧聪广电网】消息：笔者清楚的知道，所有我们遇到的问题，都是怎么实现增长的问题，无论我们平日在业务上撰写工作日志，周报月报，分析数据，营销活动，还是我们在管理上实施绩效考核，降本增效，奖励机制等等，所有目的只有一个，实现增长。
老版们朝思暮想的就是增长！增长！还是增长！
世界大型企业联合会做过一次调研，邀请全球知名企业CEO将他们心中商业要素排优先级，结果发现，关心最多的话题就是企业增长。巴曙松教授在第50届诺贝尔经济学奖点评中说题，那此届两位诺贝尔得主背后有统一的主就是“增长”，看来无论高层理论还是实际工作，如何增长已经成为企业主们每日最为关心的话题。那么，我们作为一名产品运营经理，也是收入的第一负责人，一定要做到手中有“粮”，心中不慌。
单纯依靠S+级内容不一定收入翻倍，因为不要忘了用户还会去优爱腾等其它平台
你有没有碰到类似的状况，在预算有限的前提下老板提出业务增长翻倍的要求，如果你此时没有方法，无从下手，心中慌张，那你确实不是一个合格的产品运营经理。今天，我们就来谈谈如何用数据分析驱动业务实现增长从而达成老板的要求。
明星内容拉流
第一步，也是最关键的，如何找到驱动增长的可行性关键方法
我们在实际工作中常常发现，很多伙伴找不清可行性关键指标，为什么收入不增长？有的伙伴说近期内容缺少S+，也有人说现有产品功能和竞品存在差距，甚至有人说最近天气太好了用户在家较少导致开机率下降订购下降等等理由，不一而足，但在笔者看来，以上这些都是运营经理缺乏正确方法找出的理由而已，因为以上都是客观因素！上游S+内容是运营经理能决定的？产品功能实现是运营经理能决定的？还是天气周末下雨还是阴天能决定？都不行，请记住，运营经理的眼睛只盯着可执行的作业。
不要过多关注不可执行的作业
回到本篇开始的目标：在有限的资源条件下实现收入翻倍，为了演示还原真实环境，我们模拟以下数据：
3月销售收入总表：
4月目标销售收入如下：
在运营人眼里，应该建立这样的维度：
当月新增总订购数=当月自然订购用户数+内容驱动订购用户数+活动驱动订购用户数，其中自然订购用户数是指当月正常节目运营条件下所吸引的订购用户，内容订购用户数是指版权上游新增某S，S+级大片带来的新增用户，活动订购用户数是指通过折扣，首月9.9元，或者当月参与大转盘礼品赠送等活动驱动的新增用户。另，当月总收入=上月存量用户收入+当月新增总订购数*产品单价-当月退订收入。
明确了这些维度，我们需要分析每种维度具备的特点：
1.自然增长用户数：属于运营经理日常环境下用户的自发增长，短期很难发力，属于中长期运营。
2.内容增长用户数：依靠某S+级现象级大片上线，能够快速拉动收入增长，但此种增长完全依赖上游版权，数量、质量、时间、程度上都较难把控。
3.活动增长用户数：利用补贴，礼品等有条件回馈客户，短期能起量。
综上所述，我们能够驱动4月收入翻倍的方法路径有三条：第一、依靠某现象级大片带动收入增长；第二、策划某活动实现增长；第三、前两者一起用。
4.上月存量用户收入：取决于上月运营结果，已经过了的，就让他过去吧。
5.当月退订收入：从数据上，我们一直发现，在外部环境正常情况下，大屏用户退订数呈现离散排布，即群体的退订呈现随机分布，目前无法判定用户退订时通过挽留页面的留存率，故先不做考虑。
6.产品单价：产品单价涨价或带来订购用户数下降，慎用。
理解基础数据维度
综上所述：我们可以找到了驱动增长的可行性关键方法，依靠短期活动增长、上游S+级大片、产品单价涨价，这三个可能会在当月产生立竿见影的效果。
第二步：分析数据背后的现象及结论
通过第一步我们找到了驱动增长的可行性关键方法，即依靠某短期活动、上游S+级大片、产品涨价可能提高总收入，接下来我们需要进一步分析：活动方面我们是配置礼品还是促销活动？内容上游是否有S+级大片且是否适合大屏用户？价格上采取降价还是涨价？问题到这里，很遗憾，笔者将告诉你事实，事实就是没有答案，这些选择都是运营经理根据当地实际情况，多年操作总结所得，笔者这里的答案可以告诉大家：效果排序“当月S+内容+首页9.9元活动价下月恢复原价”>“单一首月9.9元活动”>“单一S+内容上线”，且后两者加起来效果都不如前者，总之，用户更愿意为便宜和优质买单，下次领导再问如何收入翻倍？希望读者可以给领导说出一些道理来，甚至最好等到S+内容再配置活动，整体效果一定会非常好。
第三步：评估选择结果并为下一次做知识储备
经过第二步的实践，我们应该能得出一些结论，请每次进行收集，并详细记录当时情况，比如：
2020年4月实现当月收入较3月翻翻：
这样的日积月累，运营经理会记录符合当地市场的最好方法，以后拿出来都是现成的，具有说服力的方法和案例。主要做了：内容正常运营的情况下实施首月9.9元活动拉动新增用户10W个。
文尾的举例和忠告：
本篇只是最基础的分析引出的执行方案，更复杂的分析依赖更详尽的数据源，实时监测不断总结，最好的能自我建设新的数据模型，比如笔者之前做的用某红包活动结果分享如下：
环境同等的情况下（片源，推荐位，市场规模等），我们看出红包投入10元在成交金额和投入产出比是最划算的。
千里之行始于足下，运营人的工作有时候很无聊的，面对枯燥的数据，糟糕的结果常常令人沮丧，有时候即使你做了全部的努力，可能上线后依旧事与愿违，市场千变万化的，你考虑了99%的维度，存在1%没想到也是前功尽弃。成功的一次增长来之不易，我们无法保证每次操作都非常成功，但我们的努力，积累和付出绝对可以增加成功的概率，主动思考，不断积累，保持饥饿，久久为功
