step1 明确“北极星指标”
什么是“北极星指标”
对于整个运营团队来说，现阶段最为重要的目标
所有岗位，制定的每一个运营决策，都要以实现该目标为目标
设立“北极星指标”的好处
令团队所有成员目标一致，更具凝聚力和执行力
节省决策成本，令团队可以快速达成一致
如何明确“北极星指标”
step1 明确项目所处的发展阶段
1 启动期
1 明确目标用户的根本需求
2 基于需求明确产品和服务
3 通过种子用户和最小化产品测试两者的匹配度
2 发展期
1 面向更多的用户展开试验
2 基于用户的行为调整各环节转化率
3 开展大规模拉新
3 成熟期
1 不断调整各环节转化率
2 实现健康的盈利循环
4 衰退期
1 面对相同目标用户群体，扩大产品和服务内容
2 面对不同目标用户群体，提供相同的产品和服务
step2 基于阶段目标制定“北极星指标”
1 确保你选择的北极星指标，可以通过运营进行干预
2 确保你选择的北极星指标，一定是可以被监测
3 确保你选择的北极星指标，如果变好，一定可以帮你实现阶段目标
知名企业“北极星指标”举例【补充信息】
获取方式：在公众号【8M方法论】中回复：
运营北极星指标
step2 确定“关联指标”
什么是“关联指标”
与实现北极星指标正相关的指标
如果关联指标表现不佳，会直接影响北极星指标
ps. 关联指标不止一个
如何确定“关联指标”
step1 将用户在帮助你实现北极星指标过程中，经历的所有操作，罗列出来
例如，你的北极星指标是GMV
用户只有产生购买行为，才能帮你提升GMV
那么你需要罗列出用户产生购买行为前都经历了哪些操作
比如：下载APP--注册--浏览商品详情--点击购买--支付成功
step2 基于每一步操作，找到对应的关联指标
例如，继续上一个案例
下载APP=下载量
注册=注册率or注册量
浏览商品详情=浏览率or浏览量
如何监测“关联指标”
方式1 通过第三方数据服务商，实现数据的抓取和呈现
方式2 企业内部的技术和数据团队，自行搭建数据模型，并抓取相应数据
如何呈现“关联指标”
呈现的作用
1 为团队制定运营策略，提供数据依据
2 令团队全体成员，和与团队合作的其他团队伙伴，知晓执行结果
如何呈现
1 按照环比和同比，呈现每个关联指标的数据变化
2 通过邮件、微信、钉钉、办公室图片等方式呈现数据
step3 制定整体运营策略
step1 基于每一个关联指标，制定相应的运营策略
step2 基于对北极星指标的影响程度，先后展开运营试验
step3 试验的过程中持续收集各关联指标的数据变化
step4 基于数据结果判断运营策略是否成功
对照组试验
每次试验只有一个变量
每次试验要有一个没做任何改变的对照组，用于判断试验组的数据变化
A/B Test
同一时间，针对同一渠道的用户，试验两种不同的策略
用户进入到产品后，随机分到不同的两个组别中去，体验不同的两个策略
通过数据表现，AB哪个策略最佳
step5 成功的策略保留，不成功的策略复原，再尝试其他策略
ps. 如何对用户进行分层/分组
1 人口统计
1 基础信息：姓名、性别、籍贯、学历、出生年月、婚姻状况
2 注册信息：手机、邮箱、注册渠道、注册方式
2 社会属性
1 家庭信息：家庭类型、家庭人数、家庭老人标签、家庭小孩标签
2 公司信息：公司类型、公司行业、公司职位、公司地址
3 用户行为
1 活跃数据：3/7/15/30/60日内登录次数、时长、深度
2 偏好属性：价格偏好、类目偏好、时间偏好、兴趣偏好
3 行为数据：3/7/15/30/60日内评论、点赞、收藏、互粉、关注数量
4 日常数据：生活节奏、什么时间做什么事、常用什么产品、去什么地方消费、关注的人和事
4 消费属性
3/7/15/30/60日内消费金额、次数、广度、消费间隔频率、支付方式、售后评价、退换货、首次消费时间、尾次消费时间
7 购买场景
顾客在什么时间、什么地点、受什么触发，产生了购买行为？
案例
得到卖书--营造场景
需求
社群内相互裹挟，感受到强烈的认知焦虑，解决焦虑
滴滴出行--适应场景
需求
快速的到公司
快
1分钟内叫到车
上下班高峰设定特殊机制，确保那个时候的司机最多
孕妇叫车--适应场景
需求
安全的去医院
平稳的驾驶
专业的态度
周到的服务（妈妈专用）
8 来源渠道
