产品运营体系
2021-07-09 14:51:15 33 举报AI智能生成
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产品运营完整体系笔记
作者其他创作
大纲/内容
运营体系
活动运营
如何进行活动策划
做活动的理由
1、时间理由
1）法定节假日。
2）季节变化。
3）历史上的今天。
2、产品或者商品本身的理由
3、社会热点、娱乐热点、新闻热点等等
4、自造热点
设计活动规则
1）让活动主题吸引人
2）让活动给人独特的感受
3）仔细的设计活动方式与规则
1）普奖并不一定比抽奖的效果更好。
2）抽奖的设计不是越复杂越好。
3）活动规则越复杂，用户逃跑的心态越强烈。
4）能够采用游戏化或任务化的设计，对把控用户的参与节奏很有帮助。
5）活动设计的再好，如果活动的宣传没做好，那么效果还是会很差。
4）认真的匹配活动与理由
活动宣传渠道的选择
了解用户
需要知道，我的用户经常在什么地方混，从而选择投放渠道。
参考过往的数据
看看百度指数相关活动的搜索、来源
如何写活动策划
1）活动主题
活动文案的一部分，让用户看的懂，明白你的活动是什么主题，是否对他有吸引力。
2）活动对象
明确你的活动针对的群体，让用户看的懂，让自己抓得住，让领导认可。
3）活动时间
活动的开始时间、结束时间，奖励的发放时间、领取时间。
4）活动描述
活动文案的一部分，让用户看得懂，决定要不要参与，怎么参与。
5）规则详情
活动文案的一部分，让用户看得懂，让开发看的懂，一部分内容是在前端展示的，另一部分内容让开发知道活动如何实现。
6）投放渠道
让市场看的懂或者你自己看的懂，要有投放时间、投放渠道的选择、预算。
7）风险控制
让开发看得懂你的风险环节是什么，有无对应的措施来解决。
8）监测指标
涵盖大多数相关指标，包括投放渠道的监控、用户参与情况的监控、奖励发放的监控，等等。可以帮助你在查看数据的时候找到问题点，并且启发你去解决这些问题。
9）成本预估
一个活动要多少钱，单人成本多少。不一定非常准确，但是必须要有这个意识，活动有不花钱的，但是如果要花钱，你要明白一个活动的容量有多大，对指标的帮助在哪里，为了这些利益，你需要公司拿出多少钱来支持。
10）效果评估
有成本就有收益，你的活动的目的对网站/产品的那些指标是有帮助的，如何体现，你要考虑，让领导认可。
11）FAQ
可以另外准备一个文档，提供给客服或者相关人员，帮助解决用户在参与活动中产生的困惑。FAQ要详细、标准。如果活动规模大，光FAQ还不够的时候，你要提前准备客服的培训文件，并积极进行沟通。
活动策划的文本
前端展示
让用户看了明白、晓得如何去参与，更要能够推动用户主动的参与；
开发的约定
如何设计如何实现，要拿着文档去和开发沟通，必要的时候，需要另外做一个文档，将流程、需求罗列清楚，并且和开发保持沟通。
活动效果的报告
1）活动概述：简单复述活动主题、对象、时间、内容。
2）活动效果统计：对活动结束后的活动效果进行描述。
3）宣传效果统计：对各个投放渠道的效果进行统计，并且掌握每个渠道带来的流量、转化率的相关数据。
4）反思与总结：活动效果、宣传效果带来了哪些经验和教训，下次要怎么调整，如何提高。
活动策划之后做什么
确认资源
1、首先请梳理这个活动的关联指标是不是非常重要的。
2、然后确认这个活动的关联指标的达成是不是非常紧急的。
3、如果以上都是肯定答案，可以去和占用开发资源的同学去掰一下手腕了。
4、如果以上答案是否定的，那么，问问自己，是否需要做这个活动，优先级的管理不管是否做运营，都是关键技能。而作为活动运营人员，首先要正视的一个问题是：不要为了做活动而做活动。
上线检查单
1、各条线的工作计划和时间节点，是否有延迟，完成进度如何。
2、需求实现完成度，有没有遗漏的需求没有被实现。
3、上线前各方资源准备情况的检查。
抽奖与红包
使用情况
当你的奖品里有大奖的时候用抽奖，或者，当你想让用户认为你的奖品里有大奖的时候用抽奖。前者是水到渠成，后者不推荐。
奖品爆率的设置
1、公平爆率
用户每次来抽奖，抽到单个奖品的爆率都是相同的。
2、调整爆率
用户来抽奖时，抽到单个奖品的爆率并不相同，系统在后台设置规则，让符合某些特性的用户可以获得更高的几率获得奖品。
活动运营进阶
核心的四件事
1）成本预算与活动设计
预算没给够，或者，指标定高了
成本不够数据指标提升所用。
常见的作法
抽奖
对用户来说操作成本低的活动可以这么干
不常见的作法
运营的方针
借力
借别人的力
借势
借环境的势
活动设计
1、先看能不能借势，再看能不能借力。可以借势的，用抽奖玩，可以借力的用合作分摊成本。
2、如果势、力皆无，那么就要拿出数据说服老板，要么降低活动预期，要么增加活动预算。
3、如果老板说服不了，那么，尽你的最大努力，来设计一个吸引人的活动吧。
2）活动风险管控与应急预案
分支主题
3）活动数据监测与应对策略
4）活动效果判定与总结
注意
1、所谓活动的归纳总结，绝不是活动之后写一篇活动报告这样简单的文本工作。
2、归纳总结更多的是为了从一次活动中得出经验和教训，用来对以后的活动运营工作的提升进行指引。
活动总结的内容
1）活动时间
2）活动内容
3）活动效果
数据
数据波动的原因
哪些是自然波动
哪些是你做了调整导致的
哪些是外因导致的
明确影响数据波动的原因的主次关系
哪个原因的影响最大
哪个几乎没有影响
哪些是正面影响
哪些是负面影响
活动总结的关键与核心
对活动数据的展现和经验教训的总结
4）经验教训
大胆假设，积极再现。
活动运营的阶段
设计策划：当然是活动的设计阶段，会定义明确的活动时间、对象、方式、目标、预算，等等。
开发测试：请UI来做视觉，请开发来实现功能，请测试来确认可用与易用，等等。
宣传投放：找到可以触达用户的渠道，协调资源来做活动露出。这个阶段几乎是和开发测试同时进行的，而且为了活动效果，实际上在上线之前就会做一些预热。
上线运营：终于到了上线时间，活动就会在线上进行展示，让用户来参与活动。
归纳总结：活动结束了，总结经验教训，以备下次的活动做的更好一些。
内部活动与联合活动
内部活动
活动运营人员是驱动器，是活动的需求方。
成本-设计、风险-管理、数据-监控、效果-总结
联合活动
活动运营人员是调和剂，是活动需求的承接方和合作者。
需求确认与需求控制
客户预期管理
围绕单一的合作活动，去做活动设计
总结合作活动的共性，去做系统设计
内容运营
初期事项
1、内容的采集与创造
2、内容的呈现与管理
3、内容的扩散与传导
4、内容的效果与评估
内容运营初期必须解决的问题
1）网站或者产品上有哪些内容（定位）
2）这些内容从哪里来，由谁提供（来源）
3）这些内容给谁看，达到什么样的目标（受众）
4）这些内容要如何组织与呈现（展现机制）
5）这些内容如何做筛选，什么是好的内容（内容标准化）
解决内容运营问题的顺序
1）内容消费者定位（网站定位+受众定位+运营目标）
2）内容来源确认（采集或是寻找内容制造者）
3）内容标准的确立（有哪些内容、如何展现内容、评判内容质量的标准）
内容初始化
1）确立好内容供应链的架构。
即通过系统去解决内容从哪里来、到哪里去的流程问题。
2）确立好内容面对的初始用户群。
3）想清楚第一阶段用内容解决的问题，并进行内容准备。
4）关键路径的梳理与初始内容的准备。
正式运营阶段
1）内容质量的甄别
1）产品设计
2）内容规范
2）好内容的露出与呈现方式
用户主动的发现
运营人员对用户主动的进行推送与引导
推送渠道
1）优先考虑渠道是否覆盖推送对象。
2）推送内容的时效性
3）过往的推送数据。
4）竞品选择的渠道。
5）用户兴趣点所涉及的渠道。
推送内容
推送内容务必要直接了当，用户都会只看标题或者最前面的一些文字，以确定要不要展开它，还是直接就忽略掉。
推送效果的判定与后期运营
1.对推送后的用户行为的监测
2.对用户行为数据的分析
3）持续的推送与推荐机制的建立
内容推荐——让优质内容露出及内容整合——让同属大类的优质内容集结。
4）实现“自运营”的路径与机制选择
核心数据
1）内容的展示数据
内容的点击次数
内容页面的蹦失率
内容页面的停留时长
2）内容的转化数据
内容中付费链接的点击次数、付费成功次数
内容页面广告的点击次数、广告的停留时间、二次转化成功率
3）内容的粘性数据
考虑展示数据时，如果进一步分析用户重复观看的次数，那么结合每次观看的停留时间，就可以得到粘性数据。
4）内容的扩散数据
内容的分享频次和分享后带来的流量统计，可以说明内容对一类用户的价值和作用情况。
内容运营进阶
核心三件事
网站与产品本身
内容生产者
维系
提供内容消费者感兴趣的内容
内容消费者
定位
内容消费者的定位是动态的
需要评估让用户进入的速率以及用户选型的控制
控制内容消费者进入的方案
邀请机制（作用）
a）让人感受到“稀缺性”。
b）人为制造垂直领域用户群或者单一结构的用户群。
c）考验内容运营者与内容生产者的能力，甚至考验网站或者产品的成色。
护城河
好处
a）避免小号、水军进入，减少灌水。
b）可以结合一些手段，让用户发言或者发帖前已经学习了相关规章制度，减少垃圾内容的出现。
坏处
a）考验用户的耐心。其实考验耐心是在考验用户对内容的需求强烈层次。
b）同时考验内容本身的成色。
内容的反馈机制与跟踪策略
反馈机制
1）增强了用户与网站之间的互动
2）有机会了解到用户对这个内容的态度
3）通过数据挖掘，可以尝试了解用户对这一类型的内容是否感兴趣，对这一类型的内容背后的产品的认知态度如何
跟进策略
对持正面态度的用户推送同一人、同一领域、同一类型的内容；
对持负面态度的用户该推其他人、其他领域、其他类型的内容。
总结
1）内容的采集与管理工作中，必须要考虑用户反馈和对应反馈的跟进策略。
2）反馈机制和跟进策略可以根据平台的不同挑选展现方式。
3）数据挖掘机制非常重要，但更重要的是对数据挖掘之后的反馈与跟进。
4）内容不是一成不变的，它需要调整与提高。
5）内容运营必须要有KPI，但是这个KPI不管是曝光度的指标还是其他指标，指标的意义都不是单一用来达成，而是要返回来指导下一阶段的内容运营工作。
让内容健康的流转
问题
1）网站初期有了内容，但是如何到达内容消费者？
2）内容消费者消费了内容，但如何让内容制造者持续的生产内容？
3）内容制造者生产了内容，如何让内容扩散到其他的社区或者平台，让内容产生更大的价值？
让内容到达消费者
用户研究
1）内容消费者是谁？
2）他们通常在什么地方活跃？
3）他们的习惯是怎样的？
4）最近他们在关注什么热点？
5）我需要提供什么才能让他们注意到我、爱上我？
怎么做
抓住种子用户
避免大量不匹配的内容消费者进入带来的冲击
做好内容制造者的维系工作
如何让社区用户动起来
1）提高准入门槛
设置护城河、用户分级
2）建立标准，让用户按照规定动作参与社区运营
这样可以规范用户发布的内容，降低用户的使用门槛，让更多的用户参与到社区内容提供的事务中去。
3）制造观念冲突，让用户自发站队
利用社会热点，形成多种不同角度、不同立场的初始内容，然后通过手段，让认同不同观点的用户发现彼此，并制造出冲突，从而引发用户的站队
移动端内容运营
1、针对性
2、延续性
加入社交元素
快速反应
对热点的快速把握、对用户反馈的快速响应等等。
当社交与内容碰撞
1、分享。
2、互动。
3、信任。
4、忠诚。
5、营销。
用户运营
开源
指
用户规模的扩大
落脚点
注册用户数
主要工作
1）选择注册渠道和方式
2）提升注册转化率
注册通道
自身网站/产品上的注册入口
联合登录再绑定资料
通过引导流程告诉用户产品是什么、核心价值在哪里、提供怎样的服务
对于一个新用户，只有他/她通过注册引导流程，到达产品使用界面才算得上是一个真正的用户。
原则
1）把用户当成是傻子。简单明了图文并茂的告诉用户你是什么，你能做什么，用户从哪里开始体验。
2）最大程度的展现核心功能、核心价值、核心玩法。
3）分阶段展示次要功能、次要价值、次要玩法，不要试图全部塞给用户。
4）根据数据表现，调整文案，改进引导顺序等。
5）要有趣，不要让用户觉得烦躁，步骤要简单、流程要短，很少有人有耐心数次点击还没看明白你要表达什么。
6）引导要捆绑用户行为，用户的每一个反馈可以告诉你他究竟是否明白你在和他说什么。每一个反馈都可以提供一些激励，促进他继续下去，完成流程。
节流（减少流失）
保持用户规模
沉默用户数
1）定义清楚流失的标准是什么
建立用户行为的模型，管理用户的生命周期
1）流失行为是一个长期的持续的行为（留存也是，并不是说用户用了多长时间就是留存，而是在一个长的时间内，用户一直在持续的使用，哪怕他的频率是1个月使用一次）。
2）定义流失需要首先建立自己的用户行为模型，从而确认对于自身网站/产品来说，到底多长时间不使用就是流失。
2）建立流失预警机制
前提
对用户行为数据和产品节奏有长期有效的监测。
判断性指标
1）在流失前，用户进行了哪些类似的行为
2）这些用户是否集中于某一渠道
3）这些用户的性别属性、地域属性、年龄层次、兴趣特征是否类似
4）发生流失的时间点，产品做了哪些动作，是否发布了新版本，是否更改了某些核心功能
防流失
1）给用户想要的一切
2）持续给他们想要的一切
3）尝试给他们可能喜欢的一切
4）避免让他们失去兴趣
3）对已流失的用户进行挽回
让用户知道你要挽回他
1）通过什么样的渠道告诉他如何告诉他你要挽回他
2）一个用户的流失，意味着你不可能从系统内的渠道和他取得联系，那么就一定是系统外的渠道
挽回文案
对于要挽回的用户，首先要明确用户为什么会来你这里
挽回后的用户更需要引导和关怀
用户流失原因分析
告诉他网站或者产品已经解决或者改善了当时导致你流失了原因
带领他去看一看最近网站或者产品上有没有什么新的有趣的内容、赶紧告诉他他离开的时候错过了哪些折扣他现在回来了，立刻能享受哪些服务，等等。
维持（促进活跃及提高留存）
提升用户使用网站或者产品的频次
用户留存率和用户活跃率
1）定义用户留存与用户活跃的标准
2）提升用户留存率
3）提升用户活跃度（用户行为、产品使用频次等）
刺激（转化付费）
抓住高价值用户（或称核心用户）的需求，让他们为网站/产品付费，并且想办法持续付费
付费用户数
1）通过一系列的行为让未付费的活跃用户付费
2）通过机制让已付费的用户持续付费
1）用户注册数据
a.注册用户的规模、增长速度
b.渠道质量——注册渠道有哪些，渠道的注册转化率如何
c.注册流程质量——完成注册的用户数、注册流程中用户蹦失节点统计
d.注册用户行为跟踪——完成注册后当时用户的行为统计
2）用户留存数据
a.留存用户的规模，注册-留存的转化率
b.用户登录的时间、频率
c.用户使用产品或网站服务的时间、时长、频率等
3）用户活跃数据
a.活跃用户的规模、增长速度，注册-活跃的转化率
b.用户登录后的行为统计
c.用户使用产品或网站服务的频率、内容、行为
4）用户付费数据
a.付费用户规模、增长速度、注册-付费/活跃-付费的转化率
b.付费金额、频率等
c.付费用户的日常行为跟踪
5）用户流失数据
a.流失用户的规模、速度
b.流失用户的日常行为跟踪
c.用户流失的原因分析
d.流失用户挽回策略和效果分析等
用户运营进阶
了解你的用户
1、对于开源拉新的工作
知道我用什么样的方式是可以拉来新用户的
如果我和其他平台合作，如果采用第三方联合登录，我可以用哪些手段促成用户的后转化
如果采用活动的形式，用哪种活动包装用户最喜欢。
2、对于节流防止用流失的工作
知道我的用户在什么情况下会流失
流失前他们可能会做哪些动作
如果要做客户管理工作，我应当选择什么样的方式会让用户觉得被重视从而留下来。
3、对于促活跃的工作
需要知道，活动用什么包装、采用什么频率，用户会积极参与而不会疲劳；
什么类型的活动对于促进活跃的帮助最优。
4、对于转付费的工作
需要了解，自己的产品中，哪个部分最让用户无法放弃题
为了这些部分，用户是不是有足够的付费意愿
是否需要变通，通过包装的形式，给到用户从而让他觉得值得。
马斯洛需求理论
生理需求
安全需求
社交需求
尊重需求
自我实现
如何了解用户
1）从数据窥探用户
2）直面用户
1、客服事件反馈
千万要重视和客服同事的沟通，因为当用户有不满时，第一时间会找的人是客服——假设他还愿意留下的话。
2、电话参与回访
回访的关键在于明确问题，尝试帮助用户重现已经帮助自己明晰症结所在。
3、问卷调查
尽量客观的描述选项，尽量避免预设立场的进行问卷设计与分析尽量让问卷的设计可以覆盖大多数用户
4、聚类调研
直面类似用户，推论选型用户
5、内部可用性与易用性测试及反馈
通过客服、自己、内部反馈平台、身边好友、微博等各种渠道收集用户的反馈。将用户反馈收集、整理、归纳后，找出重要的需求点，并予以优先解决。
核心四件事
1）开源
整个注册转化过程中可能会遇到的事情
关联指标
注册来源：用户是从哪个渠道来的
注册转化率：从来源进入注册流程开始到完成注册流程的注册成功用户数占所有到达注册页面的用户数的比例。
蹦失页面：没有完成注册流程的用户跳出注册流程的页面或者步骤。
2）节流
定义流失，查数据，圈定选型用户，策划活动，上线，运营，结束。
规律
获取一个新客的成本，比维护一个老客的成本要高得多。
传统行业的测算与分析的结论
1、吸引一个新客与维护一个老客的成本是5：1甚至更多。
2、根据行业的不同，客户保留度每提高5%，利润可提高25%到85%。
法则
如果用户流失了，再次唤醒他们会非常困难。
要节流，要减少流失，就应当把精力放在流失预警上。
建立流失模型
1、明确什么样的用户是流失了。
2、选取需要用于建模的指标。
3、建立模型，并不断的调试，剔除无意义的干扰项。
4、跑数据库，把符合模型的用户给拎出来。
5、设计活动、话术，直接与用户沟通，尝试延长他在产品中的生命周期。
流失用户挽回
了解用户流失的原因
了解用户能够被唤醒的原因
3）促活跃
有2层含义
首先，要做到保用户留存，让用户留下来。
然后，试图让用户留下来的同时，还可以让他们活跃。
4）转付费
几种运营手法
普通账户和高级账户
通常会采用“赠送”、“体验”的玩法来赠予活跃用户去感知功能的便利性，可以更好的提高转化率。
用户激励
1）头衔
大多数的头衔设置都遵循： 名称渐进、易懂与用户贡献与活跃挂钩可能代表一定的权限，也可能没有任何额外的权限
2）等级
着眼于用户的活跃及贡献。等级系统现在更多的被制作成成长值系统。
等级机制遵循： 持续的成长体系设计挂钩特权和增值服务
3）勋章
勋章的目的是对应某一个事件，希望激活用户的参与，有些勋章还有收集之后换奖品的作用。
可兑换的勋章，比单一展示目的的勋章，对用户激励更有价值。
4）成就
成就是稀有的、有纪念意义的
5）排名
运用正反激励的手段，刺激用户使用产品。
6）积分
激励用户行为的营销手段
用户关系
1）切记尊重用户，但不盲从用户
2）切忌和用户走得太近，也切忌没有交集
分级管理
建立RFM模型
R是Recency，最近一次消费；F是Frequency，消费频率；M是Monetary，消费金额。
用户习惯的养成与其他
1 用户习惯的养成
1）什么是用户习惯
“用户习惯”，是帮助用户养成对运营节奏的适应、对运营活动的期望。
2）用户习惯如何养成
持续，持续并不等于一个活动做一年，而是每到这个节点，你都有对应的运营策略。
固化，固化不等于每到这个节点，你都做同样的事情，而是每到这个节点，你会让用户有类似的感知。
3）运营人员应该做什么
将自己的运营计划从1日、1周，提升到1月、1年的周期。
对关键节点，进行长期运营策略设计保持与产品、开发的沟通，善用资源养成观测数据的习惯保持对竞品的关注，做差异化运营准备
2 教育用户or贴近用户？
如何教育用户？
1）什么是教育用户？
对用户进行合理、有效的引导，使用户更好的使用产品、参与运营。
“教育用户”=培养新的用户习惯。
2）用户真的需要教育吗？
如果你的设计（无论是产品功能还是运营机制）符合用户的预期，那么用户是不需要被教育的。
如果你的设计不符合用户的预期并且你打算与市面上的竞争对手因为这些设计差异保留出竞争特性，那么用户是需要被教育的。
3）什么时候需要教育用户？
产品有大改版，很多功能发生了改变。
产品没有大改版，但有新的功能，或在某些特性上有大的改进。
产品什么都没有改变，但是运营端调整了机制、新增了活动。
新用户进入，产品本身的设计可能和市面上的同类产品有较大的区分。
4）应该怎样教育用户？
教育用户的目的，是引导用户的预期，使其符合操作后应获得的反馈预期，这是管理用户对产品运营满意度的一种方法。
移动端的运营
App获取用户的入口
1、应用商店的推荐、推广位
2、与其他App的换量互推
考虑用户的重合度以及产品对用户信任构建的程度。
3、积分墙
积分获取规则
是安装获取积分，还是激活获取积分，还有一定步骤的操作获取积分
4、品牌手机预装
和手机厂商关系不错
5、各种排行榜
1）社交与内容运营
社交在内容上有5个层次
分享
点分享——选择渠道——确认分享
互动
互动简单，但是要用户点赞，成本不低。
信任
由于有社交的加持，建立信任的时间缩短，但对种子用户的忠诚度要求更高。
忠诚
只有用心的服务才能换取客户的忠诚
营销
走心
2）用笨办法解决新问题
精神层面的激励或许比单纯的物质激励要更有价值和可操作性。
以内容为主的产品，需要运营人员自己先把内容的质量做起来。
以用户为核心的运营，需要与用户真诚、及时的沟通。
活动设计依然要脚踏实地，去切中用户的需要。
界面炫、互动酷，是噱头，关键还是运营者是否用心去建立与用户的联系，促成用户与产品、用户与用户的互动。
3）移动运营的繁与简
让运营由繁入简的必需理念
1、运营最好要有计划，分阶段的达成不同目标。
2、运营最好要有条理，逐步去促进各种数据的达成，更利于用户形成习惯。
3、运营要有方向和关联，如果能够通过一个奖励或者一个动作达成一条逻辑线上的用户行为满足，就不要拆分成多个去上线。
对用户激励的测算与建模
如果要设计等级、积分、称号体系，一定要遵循先通过初始数据获取模型，再逐步上线，并设置好调节阀。
运营数据
不同阶段的核心指标
建立初期
流量指标
持续运营阶段
用户的留存、活跃指标，甚至是付费用户的规模
成熟期
关注用户流失的速度、分析流失的原因，对依然留存与活跃的用户给予重点的关注。
衰退期
做好数据的保存工作
运营核心数据
内容运营核心数据
用户重复观看的次数
每次观看的停留时间
内容的分享频次和分享后带来的流量统计
活动运营核心数据
分享邀请案例
关键点
1）分享渠道的质量
2）受邀请用户的注册成功率
3）进行分享的老用户的参与度
1）各个分享渠道的分享次数、分享链接的点击次数、各渠道注册-成功的转化率
2）总的注册-成功转化率、用户注册的蹦失节点、用户注册完成后引导过程的蹦失节点。
3）参与活动的老用户的总数、分享渠道按照使用次数的分布、对于使用了2个或2个以上分享渠道的老用户的日常行为表现（如，活动前后一个月的行为表现）等等。
电商网站折扣活动案例
关键数据
1）广告投放渠道的质量
2）单品销量的增长情况
3）总体销量目标的完成度
4）各关键节点的转化率
1）分渠道的广告展示统计——展示次数、点击次数、landingpage蹦失率
2）用户兴趣点分布——页面商品点击次数、单品浏览量、下单量、使用购物车的用户数和商品进入购物车的次数
3）订单转化率——浏览-下单的转化率、购物车-下单的转化率
4）支付成功率——成功完成支付的订单数/提交的订单数
用户运营核心数据
数据使用的方法
1）掌握历史数据
2）从历史数据中归纳规律
3）通过规律反向进行数据预测
4）学会对数据进行拆解
运营数据分析的误区
1）不要用单一类型的数据去评价全局
2）不要夸大偶然事件，认为带来必然结果
3）避免用结论推导原因
4）避免唯数据论
跳出数据看数据
1、抛弃预设立场。
2、深挖用户行为与系统事件。
3、尝试换位思考。
4、整合关键数据。
有哪些数据
渠道数据
是用来衡量渠道质量、渠道作用的，它由产品本身的定位的客群和产品的特性所决定。
成本数据
从不同层面反映出运营的效果。
收益数据
如何获取数据
自建渠道
App可以选择“埋点”、log等方式，而Web可以通过log、日志与按钮埋点等方式去做记录。
外部工具
第三方会提供服务。
如何分析数据
1）确定数据的准确性
选择数据维度的合理性
数据统计的准确性
2）明确影响数据的因素
3）重视长期的数据监测
4）保持客观的视角
5）注意剔除干扰项
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