在2018U-Time冬季巡回現場，安狗狗App運營總監楊偉輝，分享了工具類的數據化運營經驗，包括渠道質量把控、超級用戶挖掘、數據裂變等，希望對產品同學有新的啟發。

　　以下是演講精選：

　　手機中的App越來越多，數據垃圾也隨之而來。我們的產品主要幫助用戶解決兩個問題，垃圾清理、手機加速。

　　一、數據運營用在哪些地方？

　　在討論數據運營前，先要明確三個目的：

　　1) 用戶為什么會清理？

　　2) 清完后能得到什么樣的效果？

　　3) 在這一過程中，需要什么樣的數據做支撐？

　　從市場調研和數據分析中，挖掘用戶需求。比如，用戶最初需要使用20秒清理垃圾。我們會思考，為什么花這么長時間？通過數據分析，用戶垃圾太多、掃描時間太長，這就推導出下一個階段的產品優化方向&mdash；&mdash；提速。

　　具體說來，數據運營會用在四個環節：

　　1) 渠道把控。流量入口的數據監測與評估，包括評分體系、投放策略、風險把控。

　　2) 痛點共鳴。產品初衷是清理垃圾，我們從效率切入，一開始用戶需要20秒清理，后來優化到10秒，效率提升1倍。

　　3) 用戶運營。在做產品設計之初，就設想用戶會通過哪些路徑進入到關鍵頁面，又如何通過埋點規劃實現數據分析與優化。例如，利用友盟+的數據分析和預測能力，支撐超級用戶的發展和沉默用戶的挽回。

　　4) 效果分析。數據準確性、埋點規劃化、報表自動化等，支撐產品持續優化。

　　二、渠道質量把控該如何做？

　　在流量紅利消失的當下，必須提升渠道拉新質量。我們建立了一套比較成熟的渠道質量評估體系，從三個維度去判斷渠道質量。

　　1) 渠道來源

　　App推廣以應用市場和信息流為主，不同的渠道評分標準不一樣，不能用一套體系去判定。在相同渠道，不同App的推廣會根據自身性質去指定標準。例如，電商類App，會看用戶注冊、購買等行為；視頻類App會看用戶觀看時長，會員付費等。

　　2) 評分標準

　　每一步的評分標準不同，在獲取用戶之后，用戶是否使用了核心功能？是否進行下一步轉化，如產生付費行為。像清理大師這類工具類App，多以廣告形式變現，特別關注用戶在使用功能后的轉化能力。

　　3) 評定周期

　　比如來自某些渠道的用戶，在使用關鍵功能后并沒有產生價值。我們在評判渠道質量時，會基于評分做刪減，或優化本身的路徑設計。不僅看短期的付費轉化，還關注中長期的行為意向。例如，從短期看，某渠道的用戶付費意愿不高。但在App中的停留、使用的行為能力表現良好，說明用戶是愿意在App里持續使用的，我們會以中期視角去觀察渠道質量。

　　通過評分標準跟周期評判，我們需要及時知道數據的真實性、準確性。我們現在采取自動化的輸出方式，因為數據處理的時間一長，就會錯過判斷的黃金期。