(电子商务研究中心讯)近些年，随着大数据的不断普及和应用，各类数据产品也层出不穷。现阶段，关于C端产品的设计、运营理论已逐渐完善，然而B端产品的运营方法，尤其是B端数据产品的运营方法甚少。笔者结合过去的运营经验，在此分享一些心得体会，不足之处，还望指出！
数据产品相关概念
1.1 什么是数据产品
数据产品是指基于企业内外部数据的，具有内容化、价值化、自动化的特点的，能够为企业提供更好的数据服务的一种产品或软件形式。
（1）内容化
顾名思义，将数据进行内容化的展示。数据产品能够以一目了然、通俗易懂的形式将数据内容化，并按需提供给需求方，使需求方能轻松获取数据。一般而言，企业内外部数据基本都是存储在各类数据仓库中，对于不懂技术的一线员工，能够借助相关产品有效地降低获取数据的难度，比如BI自助取数工具、推荐系统、报表系统等。
（2）价值化
数据只有被使用才能产生价值。内容化之后的数据能够被用户轻松使用，真正被应用到各类需求场景中，结合业务需要创造数据价值。比如推荐系统能够将数据转换为“名单+产品+策略”，用户画像系统能够将数据转换为“360度全景画像”，为企业更敏捷的营销分析赋能。
（3）自动化
之所以称为产品，是因为它将“自动化”变为可能，这也是数据产品和数据分析报告的本质区别。数据分析报告也具备“内容化”、“价值化”的特点，但是由于目标、变量、模型的不同，导致其难以做到“自动化”。而数据产品能够通过自助的方式轻松应对不同的需求，如报表系统可以每天自动更新报表数据，推荐系统可以每月自动生成不同的推荐清单。
1.2 To B 和 To C
和其他产品一样，数据产品也可以分为TO B 和 TO C两大类，两者在服务对象、使用角色、用户偏好和设计重点四个方面有所区别，下面直接举两个例子感受下：
（1）To B 产品实例
XX企业的自助取数中心，能够将企业内外部各类数据分类整合至统一平台内，由用户根据自身需求，完成数据的自助提取，并将数据推送至各类系统以支撑不同的活动（营销短信、一线支撑、奖品赠送等）。
（2）To C 产品实例
百度指数是一款典型的To C 数据产品，是以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台。在这里，你可以研究关键词搜索趋势、洞察网民需求变化、监测媒体舆情趋势、定位数字消费者特征；还可以从行业的角度，分析市场特点。
（注：此处引用自“百度指数产品介绍”如有侵权，即刻删除）
2. 产品运营的相关概念
2.1 宏观的运营
百度给出产品运营的概念是：
一项从内容建设、用户维护、活动策划三个层面来管理产品内容和用户的职业；（引用：百度百科-产品运营）
知乎上一条比较喜欢的答案是：以最低的预算、最优的路径、最高效的执行、最有效的手段吸引大批忠实用户，建立产品在市场上的竞争壁垒，并最终取得产品市场成功的过程。（引用：知乎-章鱼怕黑）
笔者认为，产品运营是一项整合各类资源的工作，更好地连接产品、用户和渠道。宏观的运营可以简单的概括成以下两方面：
2.2 微观的运营
从运营工作的不同职能来具体划分，可具体分为“内容运营”、“用户运营”、“数据运营”、“活动运营”等，每项工作的具体职责如下：
内容运营：指基于业务发展和市场需求进行的内容策划、内容编辑、内容发布、内容营销、内容优化等一系列与内容相关的工作；
用户运营：以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，围绕用户需求进行的用户拉新、留存、促活、转化等一系列工作；
数据运营：基于企业内外部数据，通过数据采集、数据分析、数据报表等方式辅导运营决策，驱动业务增长的工作；
活动运营：围绕着一个或多个活动的策划、资源确认、宣传推广、效果评估等一系列流程进行的全流程项目推进、进度管控和执行落地的工作。
To B 数据产品运营示例：
还是以XX企业的自助取数中心为例，运营工作围绕着数据库、平台和用户进行开展，整合各类资源，通过多种运营手段满足用户的各类需求，有效地构建起产品和用户之间的良性沟通渠道，发挥产品价值，最终推动产品升级。
3. To B 数据产品运营做些什么
数据产品作为内容化、价值化、自动化的平台，其运营工作必然是基于数据和内容为使用者提供服务，大致可分为以下三类：
平台运营：是运营工作的核心基础。主要是为了迎合业务需要，满足用户和产品的需求，可进一步细分为“数据内容建设”、“平台功能优化”、“日常运营监控”。
数据管理：是运营工作的重要保障。可简单理解为对平台涉及的一切数据进行规范有效的管理，包括“数据模型管理”、“数据进出口管理”、“数据验证测试”等工作。
用户服务：是运营工作的最终目的。是指通过多种运营方式手段满足用户当前需要，吸引用户、服务用户、维系用户、构建用户生态的过程，具体工作可分为“用户日常服务”、“产品运营推广”两方面。
总结： 学习运营工作的意义
很多人说运营很杂很繁琐很混乱，甚至学不到什么东西，一张图告诉你运营的意义，自己体会：
（来源：人人都是产品经理 编选：电子商务研究中心）
