數據思維具體到用戶運營上該怎么用呢？
數據思維的本質是要把一些 業務現狀數據化，有判斷業務數據現狀的邏輯，有基于判斷結果反應的邏輯。
什么意思？
也就是從1）數據的搜集，到2）數據分析，再到3）分析后的反饋都可以盡可能被量化。
可具體應用到用戶運營上我們應該怎么做呢？
回顧數據思維上，我們肯定已經能夠明了，無非是分為三個步驟：
標準化用戶數據的搜集，明確用戶的標簽
分析對比用戶標簽
基于不同用戶標簽的數據變化，形成運營反饋
舉個例子，現在很多平臺都在做社群運營，我們應該怎么在社群內的用戶運營的時候使用數據思維呢？
首先我們來想想社群的價值，社群的價值其實是需要用戶討論社群主題范圍內（或者是用戶關注）的話題，進行高價值的討論，避免低價值的內容在社群中出現，不然的話，社群被大部分用戶屏蔽信息，想要在社群內做的轉化也難以實現了。
所以圍繞這社群的目的，要更精細化的運營用戶，我們通常都需要用戶在群內修改名字。
如果是基于某種社團特征的社群，通常會要求用戶標注上 地區，行業，姓名。
如果是基于某個區域的某個目的的群，通常會要求用戶標注上公司，興趣，姓名/或者是基于這個目的階段，如果是讀書群，那么就需要標注正在看的書，如果是英語演講群，就需要標注英語演講的段位等等～～
我們一定能夠看到哪些用戶沒有標注的群，除非本來就是熟人，不然很難形成討論。
但是一旦有了用戶標注，用戶進行陌生的溝通和運營就有了一個好的基礎。
這樣對于一個社群的基礎設施來說有了很好的第一步，但是從社群運營者的角度來說，的這對進行社群運營的用戶標簽的搜集是不夠的。
還應該搜集哪些信息呢？
關注用戶發言的頻次和質量，質量代表的是這個用戶發言后可以在群內帶來多少持續討論
關注用戶拉進群來的用戶量，和用戶和群內用戶的鏈接情況
對群內討論的內容進行標注，例如八卦，干貨，某一個群成員，線下活動等等
關注社群的活躍時間段
通常一個群內 都會有幾個關鍵鏈接，這幾個節點就鏈接了整個群的成員。
以上就完成了對于社群用戶的數據搜集。
然后用戶的發言頻次質量，用戶和用戶之間的鏈接數據，對用戶進行分級。
我們不斷去分析在不同類型的內容發布后，不同分級上的用戶發言頻次和質量的變化，以及用戶和用戶之間的鏈接的數據，來判斷。
哪種內容是不斷提升群內的用戶鏈接緊密度的
哪種內容是提升群內用戶增速的
哪種內容是提升用戶發言頻次的
哪種內容是提升用戶發言質量的
哪種內容對哪種分級下的用戶效果最佳
哪種內容在哪個時間段的發布效果最佳
這樣我們就掌握了一張精細于用戶群體，精細于用戶行為，精細于活躍時間，精細于內容標簽的社群運營大圖了。
這個階段我們就完成了數據分析，但是這還遠遠不夠，因為用戶總是波動的，波動的背后，是社會熱點的波動，是用戶自身的成長與變化，所以我們還是需要進行持續的數據搜集和數據分析，以得知當下的那張社群運營的大圖，讓我們對我們運營的社群做到心中有數。
這樣接下來的運營動作反饋怎么做呢？
當我們發現某個分級的用戶在減少，使得社群的用戶結構發生了兩級分化的情況，我們可以找到對這個我們需要增長的分級下的用戶最感興趣的內容，進行更多的發布。
當我們希望進行一些商業項目的轉化，需要大家開始提高對群的關注度，加強用戶之間鏈接的時候，我們可以發起一些有助于增加群內鏈接的內容討論，以便于在合適的時候進行商業轉化。
當然在我們的數據統計和分析下，我們一定可以知道哪些用戶有更多的用戶鏈接，更好的社群內容的輸出，我們也需要和這些核心用戶進行單點的溝通討論，以便于他們對我們的社群有更高的認可度，也可以在社群的運營出現怎么做都效果不佳的時候，可以多和這些核心用戶溝通溝通，來感知他們的判斷。
數據就像錢，沒有數據是萬萬不能的，但是也不能光靠數據解決所有的問題。
數據更像是我們做好用戶運營的基礎設施，我們有了數據，就能對用戶的現狀，用戶的大盤和歷史行為有了一個基礎的判斷，但是對用戶的洞察，也并不能只靠數據，很多時候需要我們和用戶的直接溝通，探知背后那些難以被數據洞察的原因。
以便于洞察之后，我們可以再嘗試以提取關鍵要素的方式，把過去沒有數據化的標簽盡可能標簽化。
