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不同運營方向的內容雖然千差萬別，但想要把運營做到極致，必須持續運用數據分析思維改善自己的方法、提升自己的經驗。

運營到底是做什么的？

或許很多做運營的人也不能說清。我們根據工作內容歸納出以下條件，如果以下四項條件都比較優秀，那你一定能成為運營大牛。

1. 對數據敏感，能夠發現產品和運營過程中的潛在問題；
2. 溝通能力與執行力，調動資源拉新并維系好已存用戶群；
3. 想象力與創造力，規劃優秀的運營、活動方案；
4. 文案寫作能力，能夠利用優秀的內容吸引用戶。

歸根結底來說，運營工作的核心在于兩項：流量建設與用戶維系，而用戶維系又可以分為用戶運營、活動運營與內容運營。想要評判及提升上述幾項能力優劣的方法即在于——數據分析。

一、流量運營的數據分析

流量運營指的是通過各種推廣、擴散、營銷、活動，提升網站的流量指標，通常所說的PV、UV、注冊轉化、SEO流量運營需要關注的事。

1. 流量的轉化漏斗

流量的重要性已經不言而喻，流量越大，進入漏斗的用戶就越多，可轉化的基礎用戶量就越大。如果轉化率到達瓶頸，那么持續而龐大的流量將會是一個網站、一個產品能夠長久運營下去的關鍵因素。

因此，將各個環節的留存數據進行匯總，并分析每一個渠道的流失漏斗，能夠很好地找到漏斗中不足的一環，快速查缺補漏。

2. 流量性價比的評估

通過不同渠道間的效果對比以選擇更好的渠道，是流量運營的重要工作。對比分析各渠道的留存指標、流失指標、收入指標等，通過圖表數據篩選出最適應產品的渠道源，從而調整資源投入傾向，提高投入產出比。

3. 流量用戶人群匹配度的評估

從長遠來看，只有吸引來的用戶與產品目標用戶的匹配度足夠高時，才能精準地運營好這批用戶。因此需要在不同階段對不同渠道的用戶進行畫像解構，制定精準針對目標用戶的推廣方案。如果有精細化運營的條件，也可以分版本或分活動地對不同用戶進行維護。

二、用戶運營的數據分析

有了流量、有了用戶之后，運營的大部分工作就是持續有效地推動用戶的活躍與留存，并發現有價值的、甚至高價值的用戶，因為這些用戶會持續為產品帶來價值、產生收益。

用戶運營即是依據用戶的需求，制定運營方案或是運營機制，以提高用戶的活躍、留存與付費。用戶運營現在已發展到針對不同類型的用戶，進行有針對性的運營策略的階段。

具體來說，就是去引入新用戶、留存老用戶、保持用戶活躍、促進用戶付費、挽回流失或者沉默的用戶。

1. 用戶畫像的建立

你的用戶是男性多還是女性多，他們分布在什么樣的年齡層次，集中于哪些省份，他們受教育程度如何，興趣點有哪些，等等這些都是做基礎用戶分析的指針，而對基礎用戶的分析會決定運營人員應當采用何種運營策略、使用何種運營工具、發布哪些運營活動和內容。

2. 活躍、留存、付費的分析

除此之外，用戶運營還需要做的就是去了解用戶的規模以及增長或衰退情況，并進行適當的用戶分層。新用戶有多少、老用戶又有多少、每日增長規模如何、用戶處于怎樣的生命周期。

明確了這一點，才能了解產品處于什么樣的階段，用戶處于什么樣的階段，然后才能了解對用戶進行運營的目標所在，從而選擇合適的運營方式。

3. 用戶行為分析與轉化

通過對用戶行為數據的分析，靈活運用事件分析模型、留存模型、轉化漏斗。了解用戶為什么來、為什么走、為什么活躍、為什么留存。對新用戶的增長，已有用戶的活躍和留存，活躍用戶促付費，流失用戶的挽回都有對應的措施，讓所有的決策有跡可循而不是“拍腦袋”，才能真正提升活躍、留存和付費。

三、活動運營的數據分析

1. 什么是活動運營？

活動運營的主要工作是通過開展獨立活動、聯合活動，從而拉動某一個或多個指標的短期提升。對于互聯網產品來說，活動運營人員幾乎是標準配置，因為活動是用戶感知最明顯的一項工作。

活動運營承擔很多職責，可以達成目標也多。活動可以為產品探路，很多產品的功能可以從活動中總結和提煉。

• 比如：一個電商網站發現促銷打折的活動很受用戶喜愛，那么它就可以將它固化成：團購系統、優惠券體系、秒殺功能等系統模塊。
• 比如：一個社區網站發現邀請活動可以有效的拉動注冊用戶，那么它就可能將這類活動固化成：推廣員機制；
• 比如：一個產品發現可以用簽到等手段活動提升用戶的持續活躍，指引用戶行為，那么它就可能將這類活動固化成：任務系統等等。

活動運營的內容相當豐富，文案撰寫、流程的設計、規則的制定、成本控制、收益預期、A/B測試實施、效果評估與總結、活動固化等等。策劃向的內容則會更多，這里就不贅述，重點指明和數據分析相關的內容。

2. A/B數據測試

A/B測試的目的就是通過數據優化運營和產品的邏輯，想個主意，做出原型，測試定型。比如：測試某個新玩法是否能提高留存，讓大家愛不釋手。產品同學吹的再天花亂墜也沒用，最終還是需要用戶來驗證。

運營的目標就是利用A/B測試快速驗證，通過數據決定版本是否符合預期。減少損失，增大收益。運營需要的是能不斷做出快速驗證的小而精的東西。

如何驗證？

主要方法就是AB測試。

3. 口碑分析與留存分析

通常情況下，活動設計的好壞，第一時間就會從用戶的輿情中反映出來，結合輿情數據表現綜合分析，往往能達成優化產品的目的。同樣的，活動本身的參與留存情況也能反饋出活動設計的成功與否，這將為優秀活動的固化提供良好的判斷依據。

四、內容運營的數據分析

1. 什么是內容運營？

內容運營是指通過采集、創造、組織、呈現內容，從而提高互聯網產品的內容價值。創造出對用戶粘性、用戶活躍產生促進作用的運營內容。

從整套內容運營的邏輯來看，可以簡化為4個步驟:

1. 創作內容（采集或者原創，并編輯成文）；
2. 推薦和專題制作；
3. 找到需要這些內容的人，并且把內容推送給他們；
4. 根據數據和用戶反饋，進行調整與優化。

2. 活躍、互動的分析

內容運營是一個非常講究文案功底的工作，它對任職人員的思路靈活度、創意、邏輯都有要求。載體相比過去也有了爆發式的增長，渠道增加了很多。隨著移動互聯網的興起，既考驗著每個內容運營對于新媒體與新終端的學習、應用能力，也考驗著內容運營人員能否針對不同社區、渠道、終端的特點，因地制宜的進行內容設計。

3. 口碑分析與留存分析

同樣的，內容運營也需要關注內容創作的口碑情況，與用戶留存情況。

五、總結

說到這里，我們可以看到運營涉及的內容真的是方方面面，不同運營方向的內容雖然千差萬別。但想要把運營做到極致，必須持續運用數據分析思維改善自己的方法、提升自己的經驗，希望這篇文章能為運營同學提供一些思路。

作者：韓進，公眾號：數數科技。數據驅動規劃師

本文由 @韓進 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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