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题外话
可能有经常关注我博客的朋友，会发现博主已经好久好久没有更新过博客了，事实上，这段时间不是在笔试的路上，就是在面试的路上，从八月初到现在，一路走来，真的好艰难呐，找一个合适的工作真的不容易，当然，这份艰难一方面来自目前求职竞争确实比较大，另一方面也是自己的能力确实不行，背景不行（双非渣硕）。
我一直相信一句话，选择比努力更重要，一个优秀的平台往往有更多机会（看到今年腾讯开大奖，房补都是4k，孩，真羡慕）
还是说一下我目前的秋招结果吧，从八月初到现在，拿到三个offer，不知道还有没有其他的，许愿许愿
为什么突然做运营了？为经后的工作做准备吧，很有可能去某厂做这一块的工作
所以最近没事的时候，看了看《运营之光》这本书，觉得还挺好的，书中作者提到这样一句话，我非常喜欢：
做运营，最大的乐趣和幸福所在，就是这种“你能够以自己为杠杆，撬动起来成千上万人的愉悦和满足”的感受。
我之前实习的时候，也接触到一部分运营，并且做的事也是属于运营这一块，在我看来运营≠营销，运营≠推广，运营这份工作做好了，会带来意想不到的经济价值。
互联网的下一个时代是运营驱动的时代
因为之前一直做数据分析和数据挖掘嘛，所以这里对数据分析、数据挖掘、数据运营做一个理解
| 数据分析/数据挖掘/数据运营 | 理解 |
|---|---|
| 数据分析 | 数据分析更偏向于一种技能，侧重业务，把业务问题转化为数据问题，发现业务中的潜在价值的过程，最终目的是为了推动现实问题的决策和价值的实现，为产品或战略提供高质量的指导方案。 |
| 数据挖掘 | 数据挖掘更侧重技术，是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。 比如啤酒与尿布这个例子： 数据分析：根据历史销售数据，分别分析买各种商品的人各自具有什么特征。 数据挖掘：根据历史销售数据，使用关联规则挖掘，分析买了尿布的人还会购买什么，得出啤酒 |
| 数据运营 | 数据运营偏向于是一个工作岗位的职责，数据运营包含数据分析和数据挖掘，数据运营是基于数据去发现问题，分析问题，然后通过运营的手段找到问题的解决办法并付诸实践的闭馆工作，而数据分析则是数据运营的一个关键环节和重要手段，但不是全部。 |
如今，很多产品或业务流程越来越趋于同质化，想要在产品模式或产品机制上创新，可能会变得越来越难，决定一个产品能否在竞争中脱颖而出，运营变得越来越关键。
从互联网行业来看，也提出新要求（卷而已），做产品的一定要懂运营、做运营的一定要懂产品
产品负责界定和提供长期用户价值，运营负责创造短期用户价值+协助产品完善长期价值。
所以
这个时代，运营将会越发成为市场竞争中的“胜负手"，甚至是，运营的策略和方向，也会更多地影响到产品方面的调整和改动。
学习三节课笔记
用户运营
比较正的理解就是
以产品用户的拉新、活跃、留存、付费传播、维系保有为目标，通过一些资源技术手段让用户对产品产生依附价值，认同产品，使产品达到商业价值，依据用户的需求，制定运营方案甚至运营机制。
个人比较喜欢的理解
用户运营=提升用户数量+提高用户价值，让一类用户的行为或者状态发生改变。以用户需求为导向，连接用户和产品的桥梁（产品 – 运营 – 用户）
（1）理解用户运营与“大规模用户管理”的本质
（2）大规模用户运营体系的搭建及其3大子系统
（3）用户运营的最常见基本工作：提升留存、促活与用户召回
如何理解运营
完整理解：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/370018974
https://new.qq.com/omn/20201126/20201126A057XD00.html
用户运营重点关注的两个问题
（1）可监测可被评估
如何监测和评估一款产品的平均单体用户价值？
假设从两个维度分析，付费与使用频次
上面的四个象限
例如二象限，用户会直接付费但使用频次低，这种产品比如公共洗衣机、婚恋产品、家政服务等，这类产品的用户价值主要体现在收入上。
根据这个这两个维度，也可做进一步的指标拆解
（2）可驱动可被影响
从哪些角度来驱动平均单体用户价值的提升？
通过哪些方法和工具来影响平均单体用户价值的提升？
假设已经对用户进行的分层，包括高价值用户、中价值用户、低价值用户
思路1：定向让一部分低价值用户成为高价值用户
思路2：让高价值用户的价值变得更高
思路3：通过一些特定的方法和手段同时提升所有用户的用户价值。
两类可依赖的提升用户价值的方法
小规模用户运营：偏集中式运营，靠人肉，靠互动，靠感情
大规模用户运营：偏策略式运营，靠规则，靠机制，靠系统，由于数量过多更需要规则和机器的使用
目前的话，社群运营就是偏小规模的用户运营，主要运用于高价值用户，或者说验证某些事情
大规模用户运营的初阶状态与高阶状态
初阶用户运营：更多关注表层、单点
例如 提升用户留存率、用户促活、用户召回&唤醒。但是某些产品就不需要提高用户的留存，比如招聘类
高阶用户运营：关注内核以及体系搭建
包括：一款产品用户运营模型梳理+用户运营体系的搭建（大量策略）
大规模用户的策略式运营3个核心的指导原则
完整版：https://zhuanlan.zhihu.com/p/335960133
大规模用户的策略式运营，带给我们的最大价值是—让我们能够依靠少量人力就能做好大规模用户的管理和维系
最重要的还是用策略和机制去做运营，而不是纯依靠人力
①数据驱动
数据是做好一切用户运营和策略式运营的基础
理论上一款在线的app，可获取的数据更加的丰富，体量也更为庞大，它是非常容易积累起千万级的数据体量的。
在这些数据当中，我们可以挖掘到大量运营线索，找到问题，定向击破。
从数据层面来看，有三类不同数据
- 用户基础数据：用于描绘用户画像或给用户打标签。如：年龄、地区、职业、性别、家庭状况等
- 用户行为数据：用于对于用户行为特征等进行分析和定性。如：用户的消费行为数据、用户功能使用数据等
- 业务基础数据：用于监测业务进展和健康度。如：流量、用户数、活跃用户数、销售额等
其使用价值：
用户基础数据：用于识别特定用户，为用户进行分类，或称用户建模；
用户行为数据：找到特点用户行为与业务问题之间的相关性；
业务基础数据：通过业务的基础数据，找到业务的核心问题所在。
在一款产品当中，必须要看的数据一定是业务数据，只要有业务数据，可以用于做一些粗放的用户运营，针对特定用户进行运营动作。如提升留存、活跃、召回等，根据业务数据就可以作指导
有比较完善的用户基础数据+行为数据，才能进行更复杂的用户运营体系梳理&搭建，也才能进行大量用户运营策略的制订
②精细化运营
针对不同的用户制定更有针对性的策略，实施差异化运营。
精细化运营是搭建大规模用户运营体系的基础
精细化运营最重要的就是对用户进行差异化细分，最常见的区分参照维度有人群、渠道、使用场景、使用流程四种
人群：比如分为儿童、青年、老年
渠道：比如分为报纸、微信公众号、电视
使用场景：比如分为早中晚、白天/晚上、周末/工作日
使用流程：比如APP从打开到付费，有多种路径
如何判断细分是否有效呢？
精细化运营必然涉及用户细分，判断进行用户细分做得合理与否的标志在于被区分的几类用户在行为上能否呈现出显著的差异和规律性
如果细分之后，比如按地区细分，但是并没有什么差异，这种细分就可能说没有必要
其次，就是假设细分之后有差异，但是并没有规律性，这种也是很难做精细化的运营
精细化运营的典型逻辑与操作步骤
①确认运营目标：比如是要解决用户增长的问题，还是用户活跃的问题
②挖掘用户类型、使用场景、用户行为路径与运营目标间的联系
③设计精细化运营方案和策略
④上线实施
⑤数据监测+持续迭代优化
③自动化与机制化
从人工 转变为 自动化/机制化运营
用户规模越大，用户管理手段越复杂就越需要产品化+自动化
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