这个时候从数据为节点断开这个循环，就可以得到一个由数据到行为再到数据这样的完整单位过程，也就是常说的：起因-过程-结果，这也可以称之为单位运营流程。

而借由这样的数据 行为的记录，可以逐渐形成一个运营行为历史网，当我们第二次出现类似的情景时，就可以找到之前的历史行为，然后根据历史行为迭代，变成新的运营行为。

二、生命周期交叉表

当我们记录数据时，是行为 数据的形式，数据就可以帮助我们记忆历史行为，但重点是要以“情景”做区分。而做运营时，我们划分情景是围绕着用户和产品的生命周期进行的。

产品和用户的生命周期相对比较确定，比较方便用来设计维度。而且比较极端的展示来说，不管产品在什么阶段，都有可能出现所有类型的用户，只是占比多少的区别而已，就以上图的区分来说，我们运营时用户会出现的问题场景有4*5=20个，也涵盖完了用户和产品由生到死的完整过程。

接下来进一步细化我们的运营行为，常见可以分为内容运营、活动运营、用户运营等等，以具体的运营行为来划分。

例如：现在是产品成长期，面对的是引入期的用户，我们的运营目的是促进活跃度。从内容运营的角度中，最简单的手段比如是改成下午6点推送消息，之后数据上涨了5W，这就是一个有效果的行为，可以记录下来。一来可以成为不管是产品成熟期的引入期用户还是产品成长期的成熟期用户运营行为的参考，横向或者纵向发展，二来也是产品启动期的引入用户的运营标准。

只有这样才能帮助产品或用户，以运营驱动的形式推动到下一环节；同时已经操作过的行为，会成为前一环节的行为规范。

三、分析和复盘都是为了迭代当前的运营行为

其实在日常生活中，数据分析还有另外一种形式存在着，那就是复盘，不管是内容的复盘还是活动复盘，都是一种借助数据，分析之前运营行为的过程。连同数据分析在内，复盘也仅仅完成了复盘这个行为，都没有对之后的运营产生更为连续性刺激作用。

其实，数据也好，分析也好，根本上来说都是为了提升我们之后的运营手段。但如果运营手段没有真正地产品化，任何迭代、升级也就无从谈起。

这也是为什么，很多运营经历了内容、用户、活动等等各式的运营形式，但是感觉自己掌握的运营手段也就是那么一个两个；或者每次都积极做分析、做复盘，但是PPT做得再好看，没过多久就忘记了。所以，数据应用驱动的是我们运营行为的产品化，运营行为这个产品的迭代

所以运营人想要拥有所谓的迭代思维，其实最重要的一步就是将自己的运营手段产品化，借助数据去迭代自己的运营。而数据分析呢，不管是数据处理还是分析技巧，前面所谓的存档和记忆都是为了促进产品化。

四、总结

运营数据应用需要迭代了，这句话最重要的是指代了什么才是运营数据的应用；它不是指数据产品的使用方法，应用就是一个产品，完整的说法是——借助数据，“应”该促进运营手段产品的形成，并“用”来迭代升级，这才是真正的“应”和“用”。