做校招筆試前,你必須知道哪些運營專業知識?
好比學英語,要先認識26個字母,才能繼續深入學習更復雜的語法結構等知識。運營亦如此。
9月6日19:00,京東校招筆試開始,作為運營的我,面對一份有一半是產品的題,另外的80道選擇題里還有若干運營專業名詞解釋題。對此,我表示“很方”??!
于是,在“金九銀十”之初,整理了一張專業知識導圖,主要包括三大類:數據指標、模型理論、心理效應,還有些行業術語歸于其他類。
知識清單(made by Xmind)
注明:以下部分資料來源于網絡搜索,感謝原作者,讓我當個搬運工。
一、數據指標
產品運營,離不開數據埋點、獲取、處理及分析。因此,要充分理解各類數據指標的含義及用途,才能用數據這把金鑰匙打開運營的大門。
數據指標分為廣告指標、網頁指標和用戶指標三種。
1、廣告指標
(1)CPC
CPC,即Cost Per Click, 每點擊成本。
(2)CPM
CPM,即cost per impression,按千次展示付費,指通過某一媒體投放廣告,聽到或看到此廣告的人達到一千人平均所要花費的廣告費用。
CPM=(廣告費用/到達人數)×1000
比如投入廣告費用200元,有10000人瀏覽過此廣告,則CPM=(200/10000)×1000=20元
CPM取決于產品的印象,不是評價廣告效果的單一指標,是對不同媒體進行衡量而制定的一個相對指標,通過比較不同渠道的廣告收入找出效果最好的渠道。
(3)CPA
CPA,即cost per action,按行為付費,通過廣告使用戶產生一定行為而計費,不限廣告投放量。對于用戶行為的定義依產品而定,包括形成一次交易、獲得一個注冊用戶、下載一次軟件,或是填寫一次有效問卷等,這些統稱為用戶行為轉化。
CPA=廣告費用/有效轉化次數
轉化次數的統計較為困難,另外由于廣告被點擊后會觸發用戶的后續行為(如注冊或消費行為),在網站中不大受歡迎。
(4)CPR
CPR,即Cost Per Response,每回應成本,以瀏覽者的每一個回應計費。這種廣告計費充分體現了網絡廣告“及時反應、直接互動、準 確記錄”的特點,但是,這個顯然是屬于輔助銷售的廣告模式,對于那些實際只要亮出名字 就已經有一半滿足的品牌廣告要求,大概所有的網站都會給予拒絕,因為得到廣告費的機會比CPC還要渺茫。
(5)CPP
CPP,即Cost Per Purchase,每購買成本,廣告主為規避廣告費用風險,只有在網絡用戶點擊旗幟廣告并進行在線交易后,才按銷售筆數付給廣告站點費用。無論是CPA還是CPP,廣告主都要求發生目標消費者的“點擊”,甚至進一步形成購買,才予付費;CPM則只要求發生“目擊”(或稱“展露”、“印象”),就產生廣告付費。
(6)CPS
CPS,即cost per sales,按銷售付費,按照廣告點擊之后產生的實際銷售筆數來計算廣告費用,
CPS=廣告費用/有效銷售量
適合購物類、導購類、網址導航類網站,需要精準的流量才能帶來轉化。
(7)CPT
CPT,即cost per try,按試用次數付費,主要是移動應用渠道營銷平臺以試玩或試用為付費標準。
CPT=廣告費用/有效試用次數
這種方式的特點是按用戶使用時長或使用周期計費,可以從根本上杜絕刷流量,是最真實有效快捷的營銷方式之一。
2、網頁指標
(1)PV:page view
即頁面瀏覽量,用戶每1次對網站中的每個網頁訪問均被記錄1次。用戶對同一頁面的多次訪問,訪問量累計。在一定統計周期內用戶每次刷新網頁一次也被計算一次。
可通過后臺運營獲得數據;也可通過相關統計工具獲得,如Alexa、百度統計、Google Analysis等。日均 IP/PV 訪問量約為 600/2400的意思是今天訪問首頁次數為2400次,訪問IP為600個,也就是說這600個IP一共訪問網站2400次。
一般來說PV與來訪者數量成正比,但是PV并不直接決定頁面的真實來訪者數量,例如,同一個來訪者通過不斷的刷新頁面,也可以制造出非常高的PV。
(2)UV:unique visitor
即獨立訪客,訪問網站的一臺電腦客戶端為一個訪客。
00:00-24:00內相同的客戶端只被計算一次。
使用獨立用戶作為統計量,可以更加準確的了解單位時間內實際上有多少個訪問者來到了相應的頁面。
(3)PR:pagerank
即網頁的級別,安裝Google Analytics等統計工具。
一個PR值為1的網站表明這個網站不太具有流行度,而PR值為7到10則表明這個網站非常受歡迎(或者說極其重要)。
(4)跳出率
指用戶到達你的網站上并在你的網站上僅瀏覽了一個頁面就離開的訪問次數與所有訪問次數的百分比。這里的訪問次數其實就是指PV。
瀏覽單頁即退出的次數/訪問次數。比如,在一個統計時間內,一個網站有1000個不同訪客從某一鏈接進入,并且其中有50個人沒有二次瀏覽行為,是直接退出網站的,則針對這個鏈接的網站跳出率為50/1000=5%。然而有些退出的行為不能作為退出考慮,比如頁面上刻意添加的導出鏈接,如合作伙伴的網站等,還有聯系我們,付款頁面等,都不算是負面的跳出,所以要根據不同情況統計有效的數據才能得出可靠的跳出率。
是評價一個網站性能的重要指標,跳出率高,說明網站用戶體驗做得不好,用戶進去就跳出去了,網站沒有滿足用戶的期望與需求或是人群定位不精準,反之如果跳出率較低,說明網站用戶體驗做得不錯,用戶能夠找到自己需要的內容。而且以后他可能還會再來光顧你的網站,提高了用戶粘性。慢慢的可以積累大量的網站用戶。
(5)退出率
對某一個特定的頁面而言,從這個頁面離開網站的訪問數占所有瀏覽到這個頁面的訪問數的百分比。
從該頁退出的的頁面訪問數/進入該頁的頁面訪問數,可采用訪問統計工具如Google Analytics進行統計。
從某方面反映了網站對于訪客的吸引力,如果退出百分比很高,說明訪客僅瀏覽少量的頁面便離開了,因此當你的網站退出百分比很高的時候就要想辦法改善你網站的內容來吸引訪客了。
跳出率適用于訪問的著陸頁 (即用戶訪問的第一個頁面),而退出率則適用于任何訪問退出的頁面(用戶訪問過程中在你的網站上訪問的最后一個頁面 )。
退出率的分子=退出的次數(包括一次訪問過程中用戶瀏覽單頁即跳出的次數,也包括瀏覽多頁后從該頁面退出的次數。)
(6)平均訪問時長
指在一定統計時間內,瀏覽網站的一個頁面或整個網站時用戶所逗留的總時間與該頁面或整個網站的訪問次數的比。
訪問總時長/訪問次數,如一個網站在一定時間內總的逗留時間為1000秒,在這段時間內,總的訪問次數是100次,那么這個頁面或網站的平均訪問時長就是1000秒/100 = 10秒。
是體現被統計對象的用戶黏性的重要指標之一,進而可以評估網站的用戶體驗,指導改善頁面。平均訪問時長越短,說明網站對用戶的吸引力越差,可用的有用信息越少,也說明網站需要優化或都添加有用信息了。
(7)轉化率
指在一個統計周期內,完成轉化行為的次數占推廣信息總點擊次數的比率。
轉化率=(轉化次數/點擊量)×100%
以用戶登錄為例,如果每100次訪問中,就有10個登錄網站,那么此網站的登錄轉化率就為10%,而最后有2個用戶訂閱,則訂閱轉化率為2%,有一個用戶下訂單購買,則購買轉化率為1%。
轉化率反映了網站的盈利能力,重視和研究網站轉化率,可以針對性的分析網站在哪些方面做的不足,哪些廣告投放效果比較好,可以迅速的提升用戶體驗、節約廣告成本,提升網絡轉化過程。
(8)重復購買率
指消費者對該品牌產品或者服務的重復購買次數。
重復購買率有兩種計算方法:一種是所有購買過產品的顧客,以每個人人為獨立單位重復購買產品的次數,比如有10個客戶購買了產品,5個產生了重復購買,則重復購買率為50%;第二種算法是,單位時間內,重復購買的總次數占比,比如10個客戶購買了產品,中間有3個人有了二次購買,這3人中的1個人又有了三次購買,則重復購買次數為4次,重復購買率為40%。直與復推薦企業采取第一種算法。
重復購買率越多,則反應出消費者對品牌的忠誠度就越高,反之則越低。
3、用戶指標
(1)ARPU
Average Revenue Per User,即每用戶平均收入
在一定時間內,ARPU=總收入/用戶數,一般是計算長期的ARPU比較有意義,如平均每月每用戶收入。而用戶數可以是總平均在線用戶數、付費用戶數或是活躍用戶數,不同產品標準可能存在差別。
ARPU注重的是一個時間段內從每個用戶所得到的收入,衡量互聯網公司業務收入的指標。ARPU值高說明平均每個用戶貢獻的收入高,但高未必說明利潤高,因為利潤還需要考慮成本。ARPU的高低沒有絕對的好壞之分,分析的時候需要有一定的標準。
(2)用戶流失率
指那些曾經使用過產品或服務,由于對產品失去興趣等種種原因,不再使用產品或服務的用戶。
用戶流失率=總流失用戶數/總用戶數,流失用戶數依產品而定,并且有各自的不同標準。
分析用戶的流失情況可以找到流失的原因,針對產品所處的時期再找到解決辦法。一般流失用戶都是對于那些需要注冊、提供應用服務的網站而言的,比如微博、郵箱、電子商務類網站等。對于流失用戶的界定依照產品服務的不同而標準不同,對于微博和郵箱這類用戶幾乎每天登錄查看的網站而言,可能用戶未登錄超過1個月,我們就可以認為用戶可能已經流失了;而對于電子商務而言,可能3個月未登錄或者半年內沒有任何購買行為的用戶可以被認定是流失用戶。因此這里有個流失期限。
- 日活躍用戶:
DAU,Daily Active User,指某個自然日內啟動過應用的用戶,該日內的多次啟動只記一個活躍用戶。
- 月活躍用戶:
MAU,Monthly Active User,指某個自然月內啟動過應用的用戶,該月內的多次啟動只記一個活躍用戶。
這兩個指標一般出現在在線服務的分析統計指標中,比如在線文檔,或者是網頁郵箱服務,網絡游戲,SNS游戲等等。一般用來衡量服務的用戶粘性以及服務的衰退周期。
DAU/MAU比例是SNS游戲的重要參數,一般最低極限是0.2,這保證游戲能夠達到臨界規模的病毒式傳播和用戶粘性。
- 周活躍用戶:
WAU,Weekly Active User,指某個自然周內啟動過應用的用戶,該周內的多次啟動只記一個活躍用戶。這個指標是為了查看用戶的類型結構,如輕度用戶、中度用戶、重度用戶等。
(3)用戶留存率
指在單位時間內符合有效用戶條件的用戶數在實際產生用戶量的比率。
留存率=留存量/實際量
次日留存率:(當天新增的用戶中,在第2天還登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數。因為都是新用戶,所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因,通過不斷的修改和調整來降低用戶流失,提升次日留存率,通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。
- 第3日留存率:(第一天新增用戶中,在往后的第3天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數。
- 周留存率:(第一天新增的用戶中,在往后的第7天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數。在這個時間段里,用戶通常會經歷一個完整的使用和體驗周期,如果在這個階段用戶能夠留下來,就有可能成為忠誠度較高的用戶。
- 月留存率:(第一天新增的用戶中,在往后的第30天還有登錄的用戶數)/第一天新增總用戶數。通常移動APP的迭代周期為2-4周一個版本,所以月留存是能夠反映出一個版本的用戶留存情況,一個版本的更新,總是會或多或少的影響用戶的體驗,所以通過比較月留存率能夠判斷出每個版本更新是否對用戶有影響。
- 渠道留存:因為渠道來源不一,用戶質量也會有差別,所以有必要針對渠道用戶進行留存率分析。而且排除用戶差別的因素以后,再去比較次日,周留存,可以更準確的判斷產品上的問題。
參考:http://www.aharts.cn/operate/138734.html
二、理論模型
1、AARRR模型
AARRR是Acquisition(獲取用戶)、Activation(提高活躍度)、Retention(提高留存率)、Revenue(獲取收入)、Refer(自傳播)這五個單詞的縮寫,分別對應產品生命周期的不同階段。
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(1)獲取用戶
常見方法如搜索引擎優化,二維碼掃碼,應用市場,內容提供方,社會化分享,軟文等,還有些比如制造話題,營造熱點。產品配合上,可以通過首頁進入banner和引導進行新用戶導流。產品處于發展期時,web端可以通過一些按鈕和首頁解決用戶心理等層面的方式進行解決用戶模式。而移動端需要一個icon解決入口問題。
(2)提高活躍度
通過運營價格優惠、編輯內容等方式進行提高活躍度。產品策略上,除了提供運營模塊和內容深化。進行產品會員激勵機制成長體制進行活躍用戶。不僅商品優惠的,VIP等標示的ICON,足以讓用戶為之瘋狂。對于長業務流程,進行流程激勵體制,產品策略更具多元化。
(3)提高留存率
通常保留一個老客戶的成本要遠遠低于獲取一個新客戶的成本。解決留存率低的問題首先需要通過日留存率、周留存率、月留存率等指標監控應用的用戶流失情況,并采取相應的手段在用戶流失之前,激勵這些用戶繼續使用應用。運營上,采用內容,相互留言等社區用戶共建UCG,擺脫初期的PCG模式。電商通過商品質量,O2O通過優質服務提高留存。這些都是業務層面的提高留存。產品模式上,通過會員機制的簽到和獎勵的機制去提高留存。包括app推送和短信激活方式都是激活用戶,提高留存的產品方式。
(4)獲取收入
獲取收入其實是應用運營最核心的一塊。收入有很多種來源,主要的有三種:付費應用、應用內付費、以及廣告。電商通過賣商品,O2O通過服務,社交軟件通過會員激勵策略。獲取收入層面上,多數是產品成本和運營價格策略去打開市場。業務部門做好更好的服務。無論是以上哪一種,收入都直接或間接來自用戶。所以,前面所提的提高活躍度、提高留存率,對獲取收入來說,是必需的基礎。用戶基數大了,收入才有可能上量。最常用的觀察是 ARPU(平均每用戶每月收入)值。
(5)自傳播
基于社交網絡的病毒式傳播,運營通過口碑和活動推廣分享等手段進行傳播,達到獲取用戶的閉環模式。產品上,可以做的分享頁,和新用戶再次導流頁面進行閉環。策略上,運用產品優勢服務拉開競爭對手,你產品上,這個內容和商品具有先發優勢。繼續運營這塊模塊進行自傳播。而準備一些小頁面內容和商品進行競對的頁面宣傳。用非主營業務打擊對手主營業務方向,達到從競爭對手分享用戶來的自傳播。
2、AIDMA理論
AIDMA理論是漏斗模型的理論基礎,它的基本要素如下圖:
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舉個例子,Glen公眾號有5000粉絲,Glen寫了一篇中等水平的文章,群發之后,不進行任何推廣,一般一天之內會獲得500左右的閱讀量,有100個左右的朋友有更多的學習渴望,他們會收藏Glen的文章,便于以后學習、記憶,更有10個左右的朋友給Glen贊賞一些零花錢。
以上就是一個漏斗模型的簡單例子,如果以盈利為目的,從5000到500到100到10,每一個環節都會有損耗,最后的用戶付費轉化率為0.2%。
3、漏斗模型
一個評判產品健康度的數據工具,通過產品每一個設計步驟的數據反饋得出產品的運行情況,然后通過各階段的具體分析改善產品的設計,提升產品的用戶體驗。
通俗點說,就是從起點到終點有多個環節,每個環節都會產生用戶流失,依次遞減,每一步都會有一個轉化率。
另外衍生出“路徑分析方法”,包括:關鍵路徑、擴散路徑、收斂路徑、端點路徑,每一條路徑,都是一個漏斗。今天我們說簡單一點的,單一路徑的分析,也就是簡單的漏斗模型。
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舉例:電商的用戶購物路徑
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每一步用戶訪問,都有可能產生用流失,尤其是用戶觸達第一個頁面(不一定是網站首頁)的流失率往往過高,這里的因素很多,例如進入者是因為被廣告誘導進入,發現與預期嚴重不合,造成流失。
接下來到商品目錄頁面,如果用戶采用搜索方式,會進入搜索結果頁,如果在這個頁面按照各種排序,也找不到預期商品,就會流失。
第三步,到達詳情頁面,如果用戶評價過低、店鋪客服不給力,用戶難以進行下單決策,于是流失。
第四步,放入購物車。據淘寶的經驗數據,從訪問到購物車,平均來講,100個人進來,只有4.5個人把東西放到購物車,即便是放入了購物車,依然有較大流失,因此一般的購物網站都會有立刻購買的按鈕。
后邊的幾步有可能造成的用戶流失,就不一一列舉了,以后有機會再就具體細節交流。
產品運營分析,可以按照現存的用戶路徑邏輯,整理出各個環節的漏斗模型數據,考量有可能造成用戶流失的因素,進行針對性的優化。需要提醒的是,整個用戶行為是以最終的產品目標為評價標準,各環節的轉化率息息相關,不能簡單的只對某個環節的轉化率提升,這樣有可能會造成負面的用戶體驗,得不償失。例如,某產品為了拉新,進行有誘導性的TIPS彈窗,勾引用戶進入,雖然在第一階段,可以帶來大流量,但卻對后面環節的轉化率提升無益。
不同用戶類別在漏斗中的轉化率往往有較大差異,除了整體用戶的轉化分析之外,還可以進行用戶細分的漏斗模型分析,例如不同進入渠道、不同注冊來源、不同產品使用年限、不同性別、不同年齡等多種因素。
有時漏斗模型也可以逆向使用,推斷產品正常運行所需要的一些基本要素。
比如一個主打彈幕的視頻網站,用戶在一個視頻窗口需要熱鬧的彈幕,至少需要20個人同時在發彈幕。我們假定普通用戶中有10%的人會主動發送彈幕,那么這個視頻窗口至少需要2000人同時在線才能夠讓彈幕熱鬧。從主頁點擊到該視頻窗口的轉化率最多也不會超過10%,那么要保證該網站一個視頻窗口彈幕能夠熱鬧的發送,網站首頁的PV必須超過20000。
參考:http://www.aharts.cn/operate/221625.html?
4、用戶金字塔模型
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說明:
- 第一級是社區的管理人員。一般面對用戶的是運營人員。
- 第二級是用戶管理工具。如版主體系、社群(興趣小組、部落、聯盟、公會等等),再就是用戶在社區中自發形成的組織。
- 第三級是有價值用戶,基本就是在社區里面足夠活躍,并且給你的社區貢獻有效價值的那些用戶。
- 一般性用戶。其實就是社區里面的普通用戶,也就是所謂的社區的那“80%的用戶”。
應用:
- 你必須把用戶運營工作的80%的時間,放在金字塔頂端的那20%的用戶身上;
- 真正最有價值的用戶需求,其實來自金字塔頂端的那些使用社區功能的最有價值用戶;
- 驗證產品架構、功能設計是否合理;
- 用戶金字塔模型里越往上的每個小模塊,同樣可以用用戶金字塔原理來拆解;
- 用戶金字塔模型里越往下的每個小模塊,都是需要將其納入一個金字塔模型來管理的。
5、長尾理論
由于成本和效率的因素,當商品儲存流通展示的場地和渠道足夠寬廣,商品生產成本急劇下降以至于個人都可以進行生產,并且商品的銷售成本急劇降低時,幾乎任何以前看似需求極低的產品,只要有賣,都會有人買。這些需求和銷量不高的產品所占據的共同市場份額,可以和主流產品的市場份額相比,甚至更大。
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假設橫軸是投入,縱軸是產出,帕雷托法則認為80%的產出來自于20%的投入。在帕雷托法則統治的年代,因為生產效率的限制,商家格外重視20%的暢銷品,以期效益最大化。
而長尾理論則認為,互聯網的普及,降低了檢索產品的難度。因此,用戶能更方便的購買到適合自己的小眾產品。在互聯網存在的商業世界里,頭部面積變小,個性化的小批量需求增多,變成一條長長的尾巴。長尾理論的著名例子是:亞馬遜網站上40%的圖書銷量,來自于非暢銷書。
(via 知乎)
6、二八原則
即巴列特定律,總結果的80%是由總消耗時間中的20%所形成的。按事情的“重要程度”編排事務優先次序的準則是建立在“重要的少數與瑣碎的多數”的原理的基礎上。
舉例,80%的銷售額是源自20%的顧客;80%的電話是來自20%的朋友;80%的總產量來自20%的產品;80%的財富集中在20%的人手中……
這啟示我們在工作中要善于抓主要矛盾,善于從紛繁復雜的工作中理出頭緒,把資源用在最重要、最緊迫的事情上。
SWOT分析法:
- Strengths(優勢)
- Weaknesse(劣勢)
- Opportunities(機會)
- Threats(威脅)
過SWOT的分析,分別找出了影響產品的內部因素和外部因素,但各因素還是孤立存在著,只有將各因素結合來分析才能真正得出我們想要的分析結果。在優勢環境下可能存在外部威脅,在劣勢環境下也可能存在發展機會,所以只有綜合的看待內部及外部變化,才能得出正確的分析結果。
我們可以把S、W、O、T分別進行組合并找出解決方案:
- SO優勢+機會(利用外部機會發展內部優勢)
- WO劣勢+機會(利用外部機會彌補內部劣勢)
- ST優勢+威脅(利用自身優勢減少外部威脅)
- WT劣勢+威脅(回避外部威脅減輕內部劣勢)
5W2H分析法:
- What:工作的內容和達成的目標
- Why:做這項工作的原因
- Who:參加這項工作的具體人員,以及負責人
- When:在什么時間、什么時間段進行工作
- Where:工作發生的地點
- How:用什么方法進行
- How much:需要多少成本
PEST分析法:
- Political(政治)
- Economic(經濟)
- Social(社會)
- Technological(科技)
SMART原則:
- Specific (具體):指績效考核要切中特定的工作指標,不能籠統;
- Measurable(可度量):指績效指標是數量化或者行為化的,驗證這些績效指標的數據或者信息是可以獲得的;
- Attainable(可實現):指績效指標在付出努力的情況下可以實現,避免設立過高或過低的目標;
- Relevant(現實性):指績效指標是實實在在的,可以證明和觀察;
- Time based(有時限):注重完成績效指標的特定期限。
4P理論:
- Product(產品)
- Price(價格)
- Place(渠道)
- Promotion(推廣)
參考:http://www.aharts.cn/pmd/105859.html
三、心理效應
收集癖:用戶一般都有這個習慣,比如像虛擬貨幣、小玩偶,等等。
破光效應:當一扇窗戶被打破的時候,如果不及時修補,其他的窗戶也會被打破。就像漏洞,有漏洞就要趕快補,你發現這種東西不補,到后面就越來越難,后來就發現漏洞越來越大。
從眾效應:指人們經常受到多數人影響,從而跟從大眾的思想或行為,也被稱為“羊群效應”。人們會追隨大眾所同意的,將自己的意見默認否定,且不會主觀上思考事件的意義。羊群效應是訴諸群眾謬誤的基礎。
羅森塔爾效應:美國心理學家羅森塔爾選了18個優秀學生,其實是隨機的,并沒有做過智力測試,結果這些學生后來進步都非常大。其實是一種心理暗示,你發現給用戶一些主動權,就是榮譽感,放權給用戶,會發現做的越來越好。當我們會把這種優越感給用戶的時候,他們會做出一些讓你意想不到的事情。所以讓用戶幫你做一些事情,這是一種能力,也是一種勇氣。
馬太效應:(Matthew Effect),指強者愈強、弱者愈弱、好的愈好,壞的愈壞,多的愈多,少的愈少的現象,廣泛應用于社會心理學、教育、金融以及科學等眾多領域。
霍桑效應:指那些意識到自己正在被別人觀察的個人具有改變自己行為的傾向。
病毒營銷:源于英文詞匯viralmarketing。常用于進行網站推廣、品牌推廣等。利用的是用戶口碑傳播的原理,在互聯網上,這種“口碑傳播”更為方便,可以像病毒一樣迅速蔓延,因此病毒性營銷成為一種高效的信息傳播方式,而且,由于這種傳播是用戶之間自發進行的,因此幾乎是不需要費用的網絡營銷手段。
參考:http://www.aharts.cn/pmd/144028.html?
四、其他術語
SEM:Search Engine Marketing, 搜索引擎營銷。競價排名就是SEM的一種,通常SEM不付費是沒法做的。
SEO:Search Engine Optimization,搜索引擎優化。SEO優化是專門利用搜索引擎的搜索規則來提高目前網站在有關搜索引擎內的自然排名的方式。SEO的目的理解是為網站提供生態式的自我營銷解決方案,讓網站在行業內占據領先地位,從而獲得品牌收益。
ASO:App Store Optimization,應用市場優化。ASO對應的是SEO,它是一種讓你的App能夠更容易在應用商店的搜索結果中被呈現的一種推廣技術。
UGC:User Generated Content,用戶生產內容。即用戶將自己原創的內容通過互聯網平臺進行展示或者提供給其他用戶。UGC是伴隨著以提倡個性化為主要特點的Web2.0概念興起的。UGC并不是一種業務類型,而是一種模式。
PGC:Professional Generated Content,專家創造內容。UGC的對應是PGC,我們見過的PGC類型有:名人博客、名人微博、網絡自制劇等。
UCG和PGC也會互相轉化,更多的時候UGC會向PGC轉化。這個轉化過程,很多人稱之為「大V成長記」。對于早期的知乎來說,是UGC社區,而現在,則更傾向于是一個PGC社區。
KOL:關鍵意見領袖(Key Opinion Leader,KOL) ,有話語權的那些人。例如我們常說的微博紅人,這些人在一些行業可能是專業的,或者非常有經驗的,所以他們的話通常都能夠讓他的粉絲信服。
MVP:最小可行的產品,能夠快速建立足以部署產品并根據客戶需要的交互要求來對產品進行主要假設測試的最小的功能集合。
scrum敏捷開發:是一種以人為核心、迭代、循序漸進的開發方法。
精細化運營:精細化運營也叫數據化運營,要深入到各個運營數據的分析。
流量運營:監控每個渠道的流量,精細到每個渠道的轉化;
活動運營:深入到活動運營的每個環節,活動運營成本的監控,活動運營效果的分析報告等;
用戶運營:深入分析每個用戶的注冊成本,用戶的活躍成本等。
參考:http://www.aharts.cn/operate/379088.html?
再次感謝原作者人人都是產品經理等網站提供的文章。
作者:zerozoe
來源:http://www.jianshu.com/p/5546016daa5e
本文由 @zerozoe 授權發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。
作者辛苦了,總結的很全面
寫得挺詳細的
學習了,十分感謝。有點小小錯誤,AARRR模型部分UCG、PCG打錯了貌似,應該是UGC、PGC吧,還有一個“破窗效應”、
看得好仔細,感謝你的提醒,簡書上原文已修改啦~這里需要小編修改一下呢
great!
很有用
感謝你的總結,非常受用!
謝謝,總結的知識點很全,我也在參加各個公司的筆試,有了你的總結省了很多時間