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編輯導(dǎo)讀：內(nèi)容是連接用戶和產(chǎn)品之間的橋梁與紐帶，運營需要了解各大平臺的特點，結(jié)合數(shù)據(jù)分析做好運營工作。本文作者總結(jié)分享了內(nèi)容運營中具體數(shù)據(jù)決策的8個場景，供大家一起參考學(xué)習(xí)。

最近刷了刷知乎上一些所謂“數(shù)據(jù)驅(qū)動運營”的文章，額，怎么說呢，個人感覺大都數(shù)都不實用，除了“請聽下回分解”的賣課文章賣產(chǎn)品文章，就是“理論上應(yīng)該是這樣”的“理想狀態(tài)下”的方法論。不過，還是有一些能給人啟發(fā)的，結(jié)合自己之前工作中的幾個實例，總結(jié)下。

一、以結(jié)果倒推過程

實例1

在第一家公司的時候做過這樣一個項目，填充不同商品詳情頁某個頻道下的UGC內(nèi)容，以提升頻道CTR。

當(dāng)時的做法是把競品對應(yīng)產(chǎn)品對應(yīng)頻道的數(shù)據(jù)爬一遍，看每個關(guān)鍵詞的點擊數(shù)（因為爬不到曝光數(shù)，無法直接看點擊率），然后按照競品不同關(guān)鍵詞點擊數(shù)分布比例，對應(yīng)商品灌入含有這些關(guān)鍵詞內(nèi)容。

整體的思路可以概括為，既然目標(biāo)是點擊，那就把點擊結(jié)果是什么樣找出來（可以參照競品，但不唯一要參照競品），然后再按照這個點擊結(jié)果的內(nèi)在規(guī)律（分布比例，不同商品差異等）按照映射的方式，把內(nèi)容重構(gòu)一遍。

二、鋪開面篩選結(jié)果

實例2

在上家公司團(tuán)隊剛組建好時，前期有個動作是組內(nèi)的幾個運營每人做個5-6種內(nèi)容形式，合起來就有20多種。做一段時間哪些內(nèi)容是ROI高的大家便心里有數(shù)了。

這里重點夸一下當(dāng)時的領(lǐng)導(dǎo)，我事后覺得這樣做最大的意義不是找到該做什么內(nèi)容，而是平衡團(tuán)隊內(nèi)大家的不同想法。因為當(dāng)時組內(nèi)每個人之前的工作方向不同，有行政轉(zhuǎn)崗，有公關(guān)轉(zhuǎn)崗，有編輯轉(zhuǎn)崗，有市場轉(zhuǎn)崗。不評價任何一個人的想法， 給與一個共同的跑道自由的去跑。

延伸2

這幾個刷脈脈APP的“頭條”頻道（就是一些自媒體內(nèi)容），有一個猜想：目前的文章呈現(xiàn)狀態(tài)，大概率是第一批試驗內(nèi)容中數(shù)據(jù)比較好的（點擊、評論等）的先人“開枝散葉”而來。即，最初，不用花一點心思去琢磨哪些文章內(nèi)容類別等會滿足需求，只需廣撒網(wǎng)然后篩選就行了。

當(dāng)然，這種是有前提調(diào)節(jié)的：

1. 內(nèi)容是成本低，可以可勁試驗；
2. 是不太影響品牌定位和用戶體驗，等。所以實例2因為錢呀、內(nèi)容調(diào)性的約束呀等原因，我們幾個的試驗內(nèi)容不能完全鋪開，離散程度比較高。

三、匯總歷史找到規(guī)律

這點幾乎是廣大運營用的做多的，“無非是總結(jié)復(fù)盤歸類環(huán)比下嘛”。不然，做了下面這兩個實例的項目，我覺得沒那么簡單。

實例3

在上家公司做了個短期分析，想看下不同的選題時效怎么樣。簡單的說就是把之前的內(nèi)容分好類，匯總每個類別的點擊率的走勢，區(qū)分出走勢拐點的區(qū)間，以后同類的內(nèi)容推薦時間就按照之前的規(guī)律來。這樣，可以最大化利用推薦流量，減少浪費。

當(dāng)然，過程不只這么簡單，需要分好幾個組來匯總，去除大盤影響，去除偶然性等。不過，這個過程屬于討論怎么做數(shù)據(jù)分析的范圍，而不是怎么驅(qū)動運營。

實例4

與實例3很類似。需要做個分析，看每個類型的內(nèi)容每天入池多少合適。簡單的說就是按照兩個最主要的歸類維度，看歷史內(nèi)容累計流量。流量多的增加入池量，流量少的減少入池量。（3是分析需求的時效，4是分析需求的比例）

之所以說沒那么簡答，是因為分析這個過程有個’籠子”，是根據(jù)推薦系統(tǒng)的推薦機(jī)制來分析的。換句話說，分析的過程是探求如何有效利用這個”籠子”的過程。

四、量化一個長鏈條的事情

兩個典型的例子，一個是各種’轉(zhuǎn)化漏斗’，一個是各種’傳播模型’。不過，兩種都是基于產(chǎn)品層面的動作，而不是內(nèi)容本身?；趦?nèi)容暫時還沒找到合適的例子。

五、量化一個具有兩面性的事情

舉個簡單的例子，很多APP都有開屏廣告，一般3-5秒。但這個廣告一般是會對APP的新用戶留存，使用時長有影響的，但不放這個廣告，影響賺錢。這時，APP開屏廣告是顯然要通過數(shù)據(jù)量化收益和損失的。

具體做法不詳細(xì)說了，畢竟是別人的項目，沒親自做過也只知道個大概。簡單說2方面：

1. 價值歸一，計算單用戶留存等于（等價）賺多少錢，再比較單用戶加載（點擊）廣告賺多少錢。
2. 區(qū)分用戶，找到看廣告也能留下來的用戶和看廣告就留不下來的用戶。

六、給項目定一個合理的目標(biāo)

這兩天前前前領(lǐng)導(dǎo)寫了篇文章，講了講是他之前怎么給項目定目標(biāo)。我大致翻譯一下（順帶夾雜上我的私貨）

• 前提1：大多數(shù)絕對值數(shù)據(jù)參考性不如相對值數(shù)據(jù)，比如：“社區(qū)”板塊，這個社區(qū)的每天新增內(nèi)容量的參考性不如新增內(nèi)容量/DAU。這點大家估計都能認(rèn)同；
• 前提2：平臺數(shù)據(jù)參考性不如用戶行為數(shù)據(jù)，比如：社區(qū)有多少新增內(nèi)容參考性不如用戶有多少點擊；
• 前提3：用戶短線行為數(shù)據(jù)不如用戶長線行為數(shù)據(jù)，比如這個社區(qū)每天有多少用戶點擊內(nèi)容不如這個社區(qū)30日留存數(shù)據(jù)；

不過，具體使用哪個維度的數(shù)據(jù)來定目標(biāo)要看項目發(fā)展階段，團(tuán)隊風(fēng)格，公司考核體系等等。

另外，關(guān)于如果設(shè)定項目目標(biāo)，可以單獨開一篇文章來寫了，這里不過多的說了。

七、提供以另一種視角

我們每個人都知道自己在想什么，但無法知道他人（群體）在想什么。這時候數(shù)據(jù)遍提供了另一個視角，利用用戶的數(shù)據(jù)觀測用戶的想法。

實例5

在第一家公司有過這么個項目，為了讓自媒體作者保持活躍，每天導(dǎo)出他們貢獻(xiàn)的內(nèi)容數(shù)和收獲的瀏覽數(shù)，增長的粉絲數(shù)。（前提，當(dāng)時作者端還沒有數(shù)據(jù)觀測后臺）這樣，就能每天看到那些人獲得了正向的反饋（多發(fā)多得），哪些人獲得了負(fù)向的反饋（多發(fā)少得），以及那些人因為正反饋更積極了（增加產(chǎn)出），哪些人因為負(fù)反饋而消極了（減少產(chǎn)出）。

這時候再按照以上分類在合適的時間采用不同話術(shù)維度溝通，事半功倍。

八、多維度篩選，精準(zhǔn)的投入

實例6

在實習(xí)的時候有過另一個項目，提高一個新社區(qū)的互動數(shù)據(jù)。當(dāng)時做了個簡單粗暴的數(shù)據(jù)是把主端對應(yīng)板塊的高互動內(nèi)容搬過來，同樣的用戶群體，互動喜好是相似的。（前提哈，同樣的用戶群體，需要按照板塊來篩選，不然的話不一定多有效）

延伸6

這幾天賦閑在家瘋狂刷虎撲，發(fā)現(xiàn)一個有意思的事情。有很多搬運的抖音小視頻，還挺符合虎撲用戶喜好的。但細(xì)一想，虎撲的內(nèi)容推薦是和字節(jié)一起做的，這樣這個事情就比較簡單了。

比如，拿著虎撲的用戶畫像數(shù)據(jù)，去抖音匹配同樣的一批用戶的高互動內(nèi)容，直接輸出過來；或者，識別一下哪些抖音APP用戶同時裝了虎撲APP，把內(nèi)容輸出過來。

實例和延伸是同樣的道理，前面進(jìn)行多維度內(nèi)容數(shù)據(jù)篩選，這樣投入就精準(zhǔn)的多了。

本文由 @建學(xué) 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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