完成這四步,還有誰說運營是“打雜”的?

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如果一個運營人的職業發展是按“雜——?!边@個軌跡發展的話,現在大部分人還處在“雜”這一步之中。

最近運營圈最火的概念,應該就是“全棧運營”了。所謂“全棧運營”,是指:

未來運營人員的定位應該是一個多面手,對產品的整個流程有全面的了解,精通某幾個領域,并且對其他相關領域也有所涉獵,具備搭建運營體系的能力。

誠然,一專多能的全棧運營或許會是我們日后運營職業發展的最終方向。但對大部分運營人員來說,如果不管三七二十一,一門心思往“全”的方向發展并不現實。

一是一個人的時間和精力終究有限,不可能有那么多的精力去雨露均沾;二則是如果不具備足夠的判斷力和選擇能力,這種貪多貪全的心理最終很有可能導致的結果是:什么都懂一點,但卻都只是淺嘗輒止。這種情況其實就相當于什么都不懂,完全不具備競爭力,可替代性太強。

筆者個人覺得對于大部分運營人員來說,還是需要單點切入,在某個領域或者某項技能上深耕精研,形成競爭壁壘之后,再向外擴張形成自己的技能樹。

而目前大部分運營人員,其實連單領域專精的門檻都還沒進入。如果一個運營人的職業發展是按“雜——?!边@個軌跡發展的話,現在大部分人還處在“雜”這一步之中。

確實,現在運營給人的印象就是:門檻低、打雜的、什么都要做。很無奈的一種困境,既然我們連單個領域都還沒有機會去深耕,又遑論往全棧發展呢?

今天,筆者就來和大家聊聊,如何擺脫打雜的現狀,讓我們離“全棧運營”更進一步。

1. 找方向:定點定向

雖然說,中國的很多互聯網企業都是在模仿國外主要是美國互聯網的基礎上進行適應本土化的微創新:如QQ之于ICQ,淘寶之于ebay,百度之于谷歌。但是運營這個崗位卻是中國互聯網獨有自創的,國外的互聯網企業有產品和技術,唯獨沒有運營。這也導致了,中國互聯網人的運營職業發展之路,只能靠自己去慢慢地摸索,無從借鑒。

我們根據工作內容的不同,一般會將運營分為:內容運營、活動運營和用戶運營。所以我們在“定點定向”的時候可以基于這三個方向作為“專精”的參考。

大家都知道“結果導向”是我們運營工作最主要的原則之一,在確定職業發展的時候亦是同理。我們只有明確目標了,才能有的放矢。不然在錯誤的方向盲目地努力,還不如原地不動,這樣反而離成功最近,所以“定點定向”很重要。在明確方向的時候,我們可以考慮兩個問題:

  1. 我們要什么?
  2. 我們有什么?

第一個問題是知道自己要什么,第二個問題是基于自己的實際情況,選擇最有效率的方向進行單點突破。畢竟跳一跳能達到的才叫目標,不然再多的妄想也是枉然。

而且很多知識都可以觸類旁通,尤其是內容、活動、用戶這三個方面的運營,其很多思維邏輯、方法套路都是想通的。如果我們真能在某一方面成為“專家”,再遍地開花也就方便多了。

明確方向后,按道理來說應該就是加相應的技能點了,比如說閱讀專業書籍、參加課程培訓、學習相關工具技能。當然,這些都非常重要,也是我們必須要進行的

但我們不得不面對的現實是:作為一名打工者,老板不會因為你想做什么,就讓你做什么。所以你一切的“定點定向”暫時都只能是內心的YY,你暫時只能利用自己的業余時間去增值,而不可能因為你不想打雜,老板就讓你去接觸核心工作了。

而我們要想盡快擺脫工作上打雜的現狀方法只有一個,那就是像老板證明自己:以我們的能力做個打雜的簡直是大材小用。下面我們就來聊聊,我們怎么做能讓我們的工作更有效。

2. 會合作:縱觀全局

幾乎沒有一份工作是不需要團隊之間的協作就能完成的。尤其是運營,更是一直在與各部門的相殺相愛中推進進度。比如做一場活動,你需要設計給你P圖,技術給你埋點,可能還需要市場業務部門提供資源,或者還需要文案MM們給你潤色一下稿件。

所以說,一個合格的運營人,他的日常工作絕對不可能是閉門造車,而是需要懂得整合身邊所有能用到的資源,其中最經常的一種情況便是跨部門的合作。而這就要求我們對一個項目從idea產生到最終落地再到結果反饋的整個流程都心中有數。

跨部門合作最難的一點我想就是說服對方,盡可能地優先考慮我們的需求吧。關于如何提高我們在跨部門溝通時的說服力,讓更多的資源為我們所用。筆者之前曾在《好的運營一定擁有極強的說服力,三個tips送給你》一文中專門討論過,有興趣的讀者,可以再回顧一下。這次筆者就簡單的提一下跨部門溝通時有助于提高我們說服力的幾個小tips。

  1. 了解對方部門的KPI
  2. 找到雙方共同的目標
  3. 你的需求最好是能在短期內看到結果的,無論好壞,快速試錯
  4. 用數據和事實說話
  5. 提供備選方案,讓對方在比較中選擇

3. 有效率:結果導向

“效率優先”是運營的另一大原則,他與結果導向其實是相輔相成的:其實就是在我們明確方向之后,以最高的效率盡可能快的產出結果。

(1)目標制定:SMART法

好的結果肯定是“優于或等于目標,肯定不能是低于目標的”。決定開展一個項目時,我們必須要做的一件事就是目標的制定。而在制定目標的時候,我們一定要讓其符合SMART原則,就好像我們一直在強調要用數據驅動運營,而不是拍腦袋?;赟MART原則制定的目標,能讓我們的結果可量化,方便我們有則改之,無則加勉。

對于SMART原則,我想大家都不陌生。

  • S(specific):指制定目標的時候一定要盡可能的具體,不能過于籠統;
  • M(measurable):代表目標一定要是可量化的,最終可以通過數據或明確標準來判定其是否達成;
  • A(attainable):指目標是可以通過努力的實現的,避免設立過高或過低的目標;
  • R(relevant):指實現此目標是可以與其他目標相關聯的,可以理解成你達成了目標A之后有助于你對目標B的攻克;
  • T(time-based):目標的完成是要有deadline的,時間的稀缺往往能讓我們更加的專注。

(2)解決問題:善用MECE

MECE:意思是“相互獨立,完全窮盡”。它是我們用來解決問題的一個非常實用的原則,通過把一個大的復雜的問題,拆分成一個個小的容易解決的問題,再逐個攻破。

比如我們要策劃一起活動,目的是讓銷售額增加100%,銷售額=購買人數*客單價,那么將購買人數往下拆分就是:

1.需要多少用戶購買(購買人數=流量*轉化率)

1.1需要帶來多少用戶流量

1.1.1 app渠道需要帶來多少流量

1.1.2 公眾號渠道需要帶來多少流量

1.1.3 聯合其他平臺渠道需要帶來多少流量

1.2 提高轉化率

1.2.1 通過文案優化提高

1.2.2 通過渠道選擇提高

…….

以此類推,將問題一個個進行分解到最終可以落實到具體的操作為止,一般認為每一級的問題數量不會少于兩個,也不會多于五個,其中又以三個為最佳。

(3)精力分配:二八原則

一般來說,你80%的能力提升是獲益于你20%的工作內容的。當然這并不是說另外80%的工作你就可以不做了,雖說那部分的工作價值沒有那么大,但如果連老板交代的工作都不做的話,你還想不想在公司好好混了,而且這80%的工作也是你實現質的飛躍之前所必須完成的量的積累。

只是說,一個人的精力畢竟是有限的,對于那80%的工作你做到60分以上也就差不多了,更多的精力你需要花在那20%的工作上,將其做到90分甚至是100分。而這部分的工作,無論對你還是對公司來說都更有價值。

如果你是做客戶關系維護的,這個叫客戶分類:A類客戶B類客戶C類客戶,對不同客戶的重視程度必然是不同的;如果你是做用戶運營的,那就是用戶圈層:核心用戶、活躍用戶和沉默用戶其所耗費的精力也不可能一樣。

既然在這些具體的工作中我們都知道不可能對所有的用戶都一視同仁,那么在對工作的安排上當然也是同理,人有遠近親疏,事當然也有輕重緩急。

(4)結果反饋:數據說話

之前我們也說了在目標制定的時候一定要用SMART原則。而SMART原則的其中一條便是結果可量化了。

我們的任何工作最終肯定是要出結果的。如果沒有結果,你拿什么去向老板證明自己的能力。

而在向老板闡述的時候,數據和圖表往往比文字更有說服力。至于數據,我們一般可以通過這幾個渠道獲得:

  1. 產品內:能埋點的地方盡量埋上,自己的數據是最可靠的
  2. 產品外:下載量可以參考ASO100和酷傳;單次策劃的活動可以參考百度指數、微博話題榜;微信公眾號文章則可以參考新榜;行業數據可以參考艾瑞咨詢等。

4. 放長線:重要緊急

很多人喜歡將工作按重要和緊急來排序:重要且緊急的,緊急但不重要的,重要但不緊急的,不緊急也不重要的。

大部分人都會按這個順序來進行每日工作的安排,從短期來看,這種安排非常合理,因為他是基于時間的緊迫性進行排序的。重要和緊急短兵相接的時候,以緊急事情優先。畢竟很多情況下,準時上交一份90分的答卷,遠遠好于超時完成的100分的答卷。

但是從我們長期的職業發展來看,一定要給重要但不緊急的事情預留出足夠的時間和精力。比如說自我增值這件事,本身就是個“活到老學到老”的事情。它并不緊急,不出意外我們都還有五六十年的時間可以用來學習,但他卻非常重要,自身知識儲備的多少直接影響到我們晉升之路能走多遠多快。如果我們在實際生活中,因為它重要但不緊急,而將時間一次次讓位于緊急但不重要的瑣事,那我們何時才能點亮自己的技能樹,儲備齊足夠多的底蘊實現自己升職加薪的夢想呢?

綜上所述,作為運營人員我們應該:

  1. 從戰略上找準“由雜入?!钡耐黄泣c,明確自己的發展方向;
  2. 在戰術上通過基于全局意識的跨部門合作,制定合理的目標,并且以一系列高效的手段盡快產出結果,通過數據和事實向老板證明自己,從而擺脫打雜的命運。

#專欄作家#

糖澀爾,人人都是產品經理專欄作家,微信公眾號:弈囈(ID:YiYi_TANG7980)

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