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这10种思维都没有 还想做好互联网运营?

※发布时间:2018-1-17 14:15:33   ※发布作者:habao   ※出自何处: 

  也应用地尤为之多。特别是对于高阶运营来说,不要一味往前冲就行,很多时候你要思考的东西很多。其实思考方式,本质上就是你的思维是否够全面。而这也是决定你能否与其他运营者以及晋升高级运营的决定因素。

  用户思维,顾名思义,就是“站在用户的角度来思考问题”的思维。或者更广泛地说,就是站在对方的角度、换位思考。不管你做活动也好、做内容策划也好,还是投放广告也罢,其本质都是为了能够吸引用户关注,进而为自己的粉丝。那么这时候你就需要站在用户角度去想问题做事情。这时候你就要:

  在移动互联网时代做运营,第一个要义就是“以用户为中心”,以用户为中心的第一个原则就是体验。两个产品解决同一个需求,一款产品不管从UI、UE还是其他视觉方面都做得顺畅无比,而另外一款则是BUG无比多,登录按钮都要找半天,你会用哪款产品呢?

  而体验至上更是要做到沉浸式体验,即包括人的感官体验,又包括人的认知体验。比如游乐场,迪斯尼主题乐园,很多活动对人有一定挑战,但是主要是利用人的感官体验,让人从而感觉到爽或者刺激。而下棋,扫雷等等策略游戏,又如教学这些活动对人的技能与挑战匹配主要利用人的认知经验。

  而王者荣耀为什么会在2017年成为最受玩家欢迎的游戏,你想想看,当有一个公司专门为了你如何对他们的游戏上瘾而设立一个团队以及做出深度研究,你不上瘾都很难了。所以在这个时代做运营,你做活动也好,做内容也罢,你在体验上得先要用户上瘾或者最起码不会觉得你这个体验烂透了。

  《花千骨》这部电视剧大家都知道吧。它是改编自fresh果果同名小说,讲述少女花千骨与长留上仙白子画之间关于责任、成长、取舍的纯爱虐恋。说远了,我们不说剧情,我们只说运营。

  当时为了能够贴近读者需求,使情节更吸引人,电视剧《花千骨》从宣布拍摄、剧本改编、选角色、电视剧拍摄,到主题曲制作,也始终贯穿制作团队与网友的密切互动。

  就通过微博、贴吧、社交网络等渠道征集网友意见反馈,根据观众需求和倾向调整剧情。比如剧中,异朽阁阁主、暖男东方卿报复白子画,却逐渐被花千骨,并爱上了花千骨。网友对此人物命运的关注度较高,在网友下这部分剧情得到充分发掘。还有《花千骨》剧组也公开征集电视剧主题曲及配乐,而且还收到了网友20多首主题歌MV。制作方将从网友创作的歌曲中挑选1-2首歌词,由专业歌手来演绎。

  通过这些运营,《花千骨》成为2015年最受关注的电视剧是意料之内的事情,因为这部电视剧从制作到,都与观众保持着最密切的互动,而且可以实时让用户参与进来一起制作此电视剧。群众基础杠杠地啊!

  群众线,我们在中学课程就经常学到:从群众中来,到群众中去。应用到互联网行业,更是贴切至极。我们做得很多运营工作,其实都需要用户的反馈,我们通过分析用户的需求,而把需求为服务用户的功能工具,就是反映需求来源用户而服务于用户。所以我们才会经常说,要学会需求分析,要多听用户的,用户的需求就是我们的追求的目的。

  而当年的小米走的就是群众线。当时小米就是把大家发动起来,用户也在小米论坛发布了超过1.5亿条意见,而这些意见经过小米处理之后,成为推动小米前进革新的动力源泉,而米UI在初期的时候,20多个国家语言的版本全是网友义务帮助小米做的。所以这就是要深入群众,只有深入群众,了解群众需求,发挥他们的想象力,才能有效推动产品迭代优化。

  数据分析思维是指通过各种方法收集用户的数据,了解用户需求,然后改进你的个人决策,不断迭代。数据分析不能为了分析而分析,而要将落脚点放到业务、产品和用户上。比如产品经理,数据分析应该帮助产品经理不断优化产品设计和迭代,驱动产品和用户增长。而对于运营,也需要通过数据分析,在监测内容的阅读情况以帮助我们改进内容调性等。

  而数据分析你应该有这样的架构框架,那就是现有数据积累,再分析这些数据,然后通过得出的数据结果,做出正确的运营决策。

  数据分析必须拥有数据来做支撑。所以数据积累是第一步,没有数据也就没有后面的任何分析动作,所以你得先要找到数据来源。那么在互联网的产品当中,想要获取数据源,都有哪些渠道呢?

  第一种:使用第三方统计分析标准SDK接入到应用中。APP是获取用户移动端数据的一种有效手段,在APP中预埋SDK插件,用户使用APP内容时就能及时将信息汇总给指定服务器,实际上用户没有访问时,APP也能获知用户终端的相关信息,包括安装了多少个应用,什么样的应用。单个APP用户规模有限,数据量有限,但如某数据公司将自身SDK内置到数万数十万APP中,获取的用户终端数据和部分行为数据也会达到数亿的量级。

  第二种:自己开发,精细化运营与产品决策。如果在企业有足够的预算以及技术力量足够的情况下,不妨可以自己开发后台,以获得更加准确便捷的数据源,为后面的数据分析动作提供高效以及准确的数据。

  第三种:利用广告联盟的竞价交易平台。比如你从广告联盟上购买某搜索公司广告位1万次展示,那么基本上搜索公司会给你10万次机会让你选取,每次机会实际上包含对客户的画像描述。如果你购买的量比较大,积累下来也能有一定的互联网用户数据资料,可能不是实时更新的资料。这也是为什么用户的搜索关键词通常与其它网站广告位的推荐内容紧密相关,实质上是搜索公司通过广告联盟方式,间接把用户搜索画像数据公开了。

  第四种:与拥有稳定数据源公司进行战略合作。上述三种方式获取的数据均存在完整性、连续性的缺陷,数据价值有限。BAT巨头自身价值链较为健全,数据变现通道较为完备,不会轻易输出数据与第三方合作(获取除外)。机构的数据要么全部免费,要么属于机密,所以不会有商业性质的合作。拥有完整的互联网(含移动互联网)的通道数据资源,同时变现手段及能力欠缺的运营商,自然成为大数据合作的首选目标。

  数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析,从中发现关系、内部联系和业务规律,为商业目提供决策参考。

  到了这个阶段,要能驾驭数据、开展数据分析,就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常规数据分析方法,最基本的要了解例如方差、回归、因子、聚类、分类、时间序列等多元和数据分析方法的原理、使用范围、优缺点和结果的解释;其二是熟悉1+1种数据分析工具,Excel是最常见,一般的数据分析我们可以通过Excel完成,后而要熟悉一个专业的分析软件,如数据分析工具SPSS/SAS/R/Matlab等,便于进行一些专业的统计分析、数据建模等。\

  一般情况下,数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现,俗话说:字不如表,表不如图。借助数据展现手段,能更直观的让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和。

  就比如这张某移民网站做的一报宣传图,我们通过热图分析得出:虽然新的移民项目层出不穷,但大家最关注的仍然是几个传统的欧美强国(英美德澳);但是如果网站的做法是均衡地推荐每一个国家。这样下去的弊端是,我们在推广上花费的巨大成本,只有很少一部分会给我们带来回报,严重影响整体的投资回报率。

  而我们通过热图这个工具在知道了用户需求的情况下,与其在宣传推广里全面出击,我们不如就用户最感兴趣的国家和项目重点介绍。试着将热门国家(英美德澳)的图文介绍做得更详细,添加咨询入口并将这些国家放在主页上更显眼的,设置专栏从而与其他国家有所区别。这样收获更多用户点击和关注的同时,从访问到咨询环节的用户率也会迎来明显提升。

  

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