从零开始做运营
2022-01-27 14:52:46 1 举报AI智能生成
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copy by 《从零开始做运营》 运营是什么？怎样做运营？产品和运营是什么关系？我是否适合从事互联网运营？为什么我做的运营活动收效甚微？ 在互联网大热的今天，互联网运营成为一个越来越重要的岗位，事关网站、产品的发展与存亡。很多年轻人带着对互联网的热情投身到这个行业，却发现自己对这个行业所知甚少，对互联网运营更加陌生，甚至有一些有志于从事互联网运营的人，因为对运营缺乏了解而难以确定自己的职业发展方向。本书的出发点就在于此，它将为互联网运营人员提供有关全面而科学的运营知识与案例，也为那些徘徊于互联网行业大门外的年轻人指明方向。
作者其他创作
大纲/内容
准则1
准则2
苦逼的运营产品两兄弟
开阔的职业发展道路
假如你是一个实习生
第一章 关于运营的一些实话实说
内容的采集与创造
内容的呈现与管理
内容的扩展与传导
内容的效果与评估
内容供应链——将内容视为你的商品
网站或者产品上有哪些内容
定位
这些内容从哪来来，由谁提供
来源
这些内容给谁看，达到什么样的目标
受众
这些内容要如何组织与呈现
展现机制
这些内容如何做筛选，什么是好的内容
内容标准化
初期应该解决的问题
内容消费者定位
网站定位+受众定位+运营目标
内容来源确认
采集或是寻找内容制造者
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
内容运营初期解决问题的顺序
确立好内容供应链的架构
确立好内容面对的初始用户群
想清楚第一阶段用内容解决的问题，并进行内容准备
关键路径的梳理与初始内容的准备
内容初始化——构建网站与产品的价值观
内容运营的初期事项
产品设计
内容规范
内容的推荐与整合
内容质量的甄别
Web
App
推送的渠道
覆盖推送对象
推送内容的时效性
过往的推送数据
竞品选择的渠道
用户兴趣点所涉及的渠道
渠道选择的依据
渠道的选择
推送或消息、通知
贴近受众的心理
位置选的好
简单有趣，朗朗上口
符合场景
文案的力量
了解受众
了解产品和活动
准确表达
画龙点睛
勤加练习
如何写出好文案
让好的内容呈现给用户
好内容的露出与呈现方式
推送用户路径
数据表现结构
推送效果的判定与后期运营
渠道的质量如何
通过各渠道下发的推送，有多少达到了用户
用户对待推送的态度如何，有多少用户打开、阅读了推送的内容
在接收、查看的用户中，有多少人来到了网站或者产品中对应的landing page
有多少用户完成了我们期望的转化
对待这些数据，我们有哪些经验和教训，后续应当如何改进、提高、保持，落实到具体措施中
结论
话题动态推荐新近发生的有关关注话题的动态
热门内容通过发现推荐（编辑推荐+热度）
对于新近进入的成员的优质内容，通过“首场秀”进行推荐
对于一些推荐阅读的内容，通过“知乎阅读”呈现给用户
知乎微博及个人自媒体等新媒体转发（不仅仅是推荐，也是推送）
知乎的年终总结
知乎日报
知乎圆桌
知乎周刊
内容出版与发行
外框
内容推荐
内容整合
持续的推送与推荐机制的建立
公共平台的内容运营
先定位
快速测试，获取反馈
培养用户的习惯
坚持长期的内容运营方针
与内容消费者保持互动
少唱口水歌
实现“自运营”的路径与机制选择
正式运营阶段的标准构建
持续运营中的内容运营——以知乎为例
第三章 揭开内容运营的面纱的一角
选择注册渠道和方式
提升注册转化率
开源的主要工作
定义清楚流失的标准是什么
建立流失预警机制
对已流失的用户进行挽回
节流的主要工作
定义用户留存与用户活跃的标准
提升用户留存率
通过一系列的行为让未付费的活跃用户付费
通过机制让已付费的用户持续付费
转付费
提升用户活跃度
促活的主要工作
用户运营的工作内容
明确的引导教程
把用户当初傻子
把握原则
最大程度的展现核心功能、核心价值、核心玩法
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
根据数据表现，调整文案，改进引导顺序
要有趣，不要让用户觉得烦躁，步骤要简单、流程要短
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
关于开源那些事
在流失前，用户进行了哪些类似的行为
这些用户是否集中于某一渠道
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
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
一些建议
简单的原则
用户的生命周期
用户流失去了哪里
流失行为是一个长期的持续的行为
定义流失需要首先建立自己的用户行为模型
用户流失的事实
节流到底节什么流
通过什么样的渠道告诉他你要挽回他
到达率
打开率
转化率
针对邮箱的基础指标
邮箱
内容设计不好，容易被当作垃圾短信而无视
用户认为隐私被侵犯，产生严重客诉
针对短信的基础指标
短信
针对Popup的基础指标
系统推送信息
让用户认为你是care他，不仅仅是挽回
挽回后的用户更需要引导和关怀
不管我们做什么数据分析，最终一定要想办法得出结论甚至解决方案
用户流失分析
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
挽回用户的含义
当用户流失了，我们做什么
第五章 用户运营三件事
一个互联网企业的运转
内容管理后台需求整理
内容来源渠道的整理
内容质量与效果评价标准整理
内容方面的需求整理
活动类型、活动时间节点的梳理
活动后台的需求整理
活动目标的梳理
活动方面的需求整理
基础运营数据的需求整理
核心运营数据的需求整理
关键运营数据的需求整理
运营数据的需求整理
运营工具设计
运营目标分解
运营切入点选择
运营策略规划
运营路线图制作
当运营切入产品
运营人员的工作过程中，会根据运营数据的情况，不断向产品提供意见和建议
运营与产品的敌人永远不是对方，而是自己与时间
运营与产品的联动
运营目标，不仅仅是KPI
产品定位
产品质量
产品对运营的支持
市场推广
商务合作
财务预算
商业模式
运营会对哪些模块产生影响
当说到运营目标，我们在说什么
第七章 运营遇到产品
前言
流量建设
图片
文字
视频
音频
内容类型
创作内容（采集或原创，各种内容类型都包含）
编辑审核
推荐和专题制作
找到需要这些内容的人，并且想办法呈现给他们
根据数据和用户反馈，进行调整和优化
运营手段
持续制作对用户有价值的内容，保证用户可以在站点获取这些信息
根据KPI降低或者提高用户获取内容的成本
协助网站或产品获利
核心
内容运营
新用户拉动
开源
防止流失与流失挽回
节流
已有用户的留存
维持
促进用户活跃甚至向付费转化
刺激
用户运营
活动文案的撰写
活动流程的设计
活动规则的制定
活动成本的预估
活动收益的预期
活动效果的统计
改进活动的措施
活动运营
用户维系
运营是个筐
心态
对数据的敏感
想象力和创造力
口头表达能力、文字表达能力
沟通的能力
执行力
技能
初入运营
发散性思维
逆向思维
结构化思维
思维模式
职场通用法则
运营是个渣
第二章 运营是个筐
法定节假日
季节变化
历史上的今天
时间理由
产品或者商品本身的理由
社会热点、娱乐热点、新闻热点等
自造热点
普奖并不一定比抽奖的效果更好
抽奖的设计不是越复杂越好
活动规则越复杂，用户逃跑的心态越强烈
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
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
活动规则的设计准则
做好的活动需要让用户看到
如何知道你的活动对象
活动宣传渠道的选择
如何进行活动策划
策划活动的理由
活动主题
活动对象
活动时间
活动描述
规则详情
投放渠道
风险控制
监测指标
成本预估
效果评估
FAQ
活动策划的目的
活动概述
活动效果统计
宣传效果统计
反思和总结
活动效果的报告
如何写活动策划
活动经历的周期
梳理这个活动的关联指标是不是非常重要
确认这个活动的关联指标的达成是不是非常紧急
可协调资源
是否需要做活动或其他事项
确认资源
上线检查单
活动策划之后做什么
什么情况下抽奖
公平爆率
调整爆率
抽奖配平问题
抽奖与红包的那些事儿
第四章 做一个有趣的活动
网站或产品建立初期
持续运营阶段
成熟期
衰退期
掌握历史数据
从历史数据中归纳规律
通过规律反向进行数据预测
学会对数据进行拆解
数据使用的方法
不要用单一类型的数据去评价全局
不要夸大偶然事件，认为带来必然结果
避免用结论推导原因
避免唯数据论
运营数据分析的误区
拉伸图表
修改坐标轴数据
故意选择有利样本
样本规模差异
运营数据说谎的手法
数据分析的方法、误区于数据说谎的手法
不同时期的数据重要性
当我们在讨论数据的时候，我们真的实在讨论数据么
当我们分析数据的时候，我们只是在看数据的涨跌变化么
两个问题
读懂数据的关键是读懂数据背后的人
抛弃预设立场
深挖用户行为与系统事件
尝试换位思考
造成数据变化的原因究竟是什么
有什么办法可以改善或促进数据的变化
获得经验，下次有类似情况的时候，应该进行何种处置与预案
整合关键数据
原则与步骤
跳出数据看数据
内容的点击次数
内容页面的蹦失率
内容页面的停留时长
内容的展示数据
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
内容的转化数据
会员管理系统RFM模型
内容的粘性数据
内容分享的频次
内容分享后的流量统计
内容的扩散数据
内容对一类用户的价值和作用情况
分享渠道的质量
受邀请用户的注册成功率
进行分享的老用户的参与度
广告投放渠道的质量
单品销量的增长情况
总体销量目标的完成度
各关键节点的转化率
活动运营核心数据
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
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
参与获得的老用户的总数
分享渠道按照使用次数的分布
对于使用2个或以上分享渠道的老用户行为表现
CASE1 用户分享邀请
展示次数
点击次数
landing page 蹦失率
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
商品进入购物车的次数
订单转化率
支付成功率
CASE2 投放广告达成销量目标
注册用户的规模
增长速度
注册渠道有哪些
渠道注册的转化率
渠道质量
完成注册后当时用户的行为统计
注册用户行为跟踪
用户注册数据
留存用户的规模
注册-留存的转化率
用户登录的时间
用户登录的频率
用户使用产品或网站服务的时间、时长、频率等
用户留存数据
活跃用户的规模
注册-活跃的转化率
用户登录后的行为统计
用户使用产品或网站服务的频率、内容、行为
用户活跃数据
付费用户规模
注册-付费/活跃-付费的转化率
付费金额、频率等
付费用户的日常行为跟踪
用户付费数据
流失用户的规模、速度
流失用户的日常行为跟踪
用户流失的原因分析
流失用户挽回策略和效果分析等
用户流失数据
用户运营核心数据
运营核心数据小议
第六章 关于数据的一二三
后记
从零开始做运营
职业： Data Analyst
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