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產品價值洞察

無論我們運營人手中操盤的是什么產品，首先一定要對其有深度的認知：

產品價值主張是什么？

解決哪類用戶的哪些問題？

業界競品有哪些、市場份額如何、優劣勢在哪……？

用戶定位、研究分析

前面有提到，任何運營策略都是針對特定的用戶細分群體進行，所以我們實施運營策略前，就先要定位好：自身的用戶是誰？并預先進行一定程度的研究。關于用戶調研本身就是一項專業領域，本文不展開討論。

通過用戶定位、分析，我們能初步判斷目標用戶在哪個渠道比較集中、以什么方式與他們展開接觸比較合適、**等等。

目標導向意識

目標導向可說是運營人最最重要的意識之一，但從后臺咨詢我的問題來看，很多運營人都對“當前階段性目標”沒有概念。

對于運營專員，階段性目標通常有：維持或提升某類內容的閱讀率、轉發率；維持或提升電商的訪問量及轉化率；維持或提升某時期的新增用戶（粉絲）量；提升某功能某塊的用戶活躍率；某新渠道拉新用戶的嘗試及性價比評估；某新方式**用戶活躍率的嘗試及性價比評估等等。

渠道梳理、評估（拉新用戶）

對于獨當一面的運營專責，當我們接到一個階段性目標時（此處指拉新用戶），通常是要自己去評估各種用戶接觸渠道、評估它們的性價比、接觸方式，并嘗試按照優劣排序開展接觸。

統籌策劃

無論我們準備就某渠道展開用戶拉新，還是通過某種策略**用戶或者達成某類商品的成交率，都需要事先做好計劃，包括：

整個流程涉及到哪些參與者

參與者各自的分工是什么

流程的各個時間節點

需達到什么質量

參與流程是否測試過，是否順暢

就拿制作一個放在店面的易拉寶二維碼，就需要認真思考：

什么樣的內容比較吸引用戶注意

簡短的文案要怎么寫

宣傳冊擺放在店里的哪個位置**

易拉寶的制作時間多久

是否有其他注意事項

數據目標識別、埋點

當我們每次實施運營策略的目標定下之后，意味著這次的數據目標也確定了，而我們運營人要思考的就是：

針對數據目標，現有的資源、條件能否捕獲到相應的反饋數據？

還需要在哪些環節進行數據埋點？

是否需要研發協助？

比如掃描二維碼，就要考慮給不同渠道的二維碼添加不同的識別參數，這樣就能統計從不同渠道獲取的新用戶數。

數據收集、分析

每次運營實施過程中記得對數據進行收集、篩選、清洗、進而根據業務需要進行分析，以供決策使用。

關于數據收集分析的過程中，李少加特別強調一個非常容易犯的“基礎概率”、“幸存者偏差”、“可得性偏差”等統計分析問題。

記住：數據永遠是為業務服務，洞察業務的意義才是大前提，否則再牛叉的數據分析都是白搭。

比如，有個典型的數據統計案例：

據數據統計，絕大部分的車禍發生在離家25公里的范圍內。那我們是否需要得出一個：為安全起見**將車開在離家25公里遠的地方然后打的回家的謬論？

其實我們再仔細思考會發現——大部分人開車都在離家25公里內開車啊，自然發生車禍的概率會更高。這是一個典型的基礎概率的問題。

這就是我強調一定要具備扎實的統計決策學知識的原因。

投入產出比評估

這一點，雖說是運營經理級以上的人員特別需要考慮，但李少加認為，作為一個**的運營專員，也可以培養這種透過投入產出比進行自我評估，從而進行“運營迭代”的工作習慣。

另外，我們運營人**養成每天記錄運營日記的習慣，總結每天的運營得失，記錄關鍵數據。

用戶需求洞察

運營作為在一線與用戶接觸最頻繁、最深入的崗位，自然肩負著隨時察覺用戶需求的變動、或者挖掘用戶深層需求的重任，同時盡量完整的將需求反饋給產品經理。（當然作為互聯網公司的管理層必須為此制定相應的獎勵措施）

**，必須強調的是，運營人需要獨有創造性思維、批判性思維、系統整體性思維均需要廣闊的知識、視野、想象力方能有所成。這不是一味的僅盯著「功利性」學習可以獲得的。

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資訊來源：https://www.uopop.com/news/show-1396.html