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作为运营,你的一天应该怎样度过?

(2016-01-19 17:05:15)
标签:

杂谈


无论做何种运营,信息的积累一定要够。在移动互联网时间,所谓的碎片时间在当下已经不太碎片,我们玩朋友圈、游戏的时间动辄就是半个小时以上,发一条朋友圈然后在等待点赞或者是等待评论中渡过。如何高效的进行有价值信息积累是运营成长的关键。


A.信息获取


仅互联网行业本身就天就会产生大量的信息,如果通读下去时间基本就是不够用的,而运营人员对这些信息基本只需要建立印象,因为更详细的细节通过搜索就可能帮助我们完善记忆。大部分信息阅读完标题即能获取到这条信息,而碰到有价值值得阅读的内容。


B.话题整理


每天选定一个当日的话题进行整理,搜索话题下的所有内容整理并深入分析,比如对于内容运营感兴趣,收集内容运营在百度搜索,微信公众号搜索,知乎搜索下面的所有内容,然后按照自己的逻辑进行整理转化成自己的内容。


C.相关书籍的整理


读书计划,最好根据自己的所需,比如最近对设计心理的内容感兴趣,在豆瓣读书当中 “设计心理学” 等相关关键词进行搜索,把评价数高同时评价不错的书目搜集出来,并制定一个阅读计划,量胜于质,不断过滤出有价值的内容,把书读薄。


D.接触新鲜事物


接触更多的人、事、物,扩展自己的视野,并提升包容力。


◆ ◆ 

目标梳理


统计各项数据整理目标,并做适度的分析。比如


  1. 内容运营:看看 UV、PV 或者是网页价值(即昨天上线内容对最终目标(目标包括注册,下单,PV 超过 10 等等)实现的做贡献价值是多大)


  2. 用户运营:看看新用户注册转化率,新用户数,活跃用户数,流失用户数,用户订单,等指标


  3. 推广运营:看看各渠道过来的流量、以及流量的质量(如停留时间,访问区域,等等)


优先级排序:


重要 / 不重要&紧急&不紧急进行区分。


其实对于大部分运营而言,进步的核心就再于这半个小时,需要解决的问题非常多:


昨天的数据表现如何,如果没有数据反馈,定性的指标有没有?如果不通知怎么看数据,学学 GA,百度统计,CNZZ,不同的岗位应该看什么指标上面也有大致的介绍。如果暂时无法定性判断,用一定的逻辑去判断,运营工作讲究的就是 “一切看数据,没有数据看逻辑,没有逻辑看经验”,用一定的逻辑去描述之后,然后记下问题向领导请教!当已有的核心数据已了然于心,思考一下现有的数据指标是否合理,关联的数据指标是什么,如何能提升。


如果现有的目标跟计划有差别,思考一下定计划的逻辑与实际运营的情况作比对,把其中的经验用于下一次的计划制定;紧接着就是寻找新的解决方案。


一切从源头开始分析:


  1. 比如做内容运营,目标通常是 PV/UV,两者的变化趋势是什么,UV 不变或提高,但是 PV 再降低,查看一下各主要页面的退出率及跳出率,以确认内容质量是否有问题;查看一下,各推门内容,推荐内容的点击分布,看是否推荐机制需要改善;等等,不断寻找原因;如果是 UV 降低,PV 再发生变化,通常情况可能是内容整理质量在下降,如果 UV 降低,PV 增加,有可能是内容吸引力增加,但是内容面对的用户群再变窄;


  2. 比如用户运营,拉新的数量跟拉新的成本在怎么变;除此之外的其它数据比如流失率及活跃度需要看趋势;拉新的数量增加 OR 减少,成本增加 OR 减少,又是四种不同的情况,需要一一分析,是流量质量降低,还是获取流量的成本变高,还是注册转化率再降低,在常规工作中,这些分析只需要对应相应的动作,比如投放、活动、营销、产品更改等;


  3. 比如推广运营,各渠道的流量变化趋势如何,之前作为主要流量来源的渠道现在的情况是怎么样,是一个渠道有问题,还是多个渠道都有问题,这些渠道最近大的变化是什么,异常动作有哪些;其次是流量质量的变化,当时的跳出率,停留时间等各项怎么变,以及滞后的统计留存率怎么在变,这样都需要分析;


这些数据,无论变好还是变坏,只要在意料之外,就要找准原因;


紧接着是想方法,这个方法,通过需要直接解决这个目标,比如内容是 PV 降低了,改推荐机制,优质内容筛选机制;拉新数量降低,拉新成本降低,增加流量需求;注册转化率降低,埋点监测;可能性成千上万种,遇到的问题越多,越有可能积累出经验;


总结:


  1. 数据在变化,需要聚焦到某个具体数值的变化;

  2. 针对聚焦的问题,提设想罗列潜在问题-提出解决方案-问题不清楚的进行数据埋点再回收数据,清晰问题;

  3. 大部分的时候,只需要针对最近特殊的动作进行跟踪分析,而不是每天都来一次,提高效率;

  4. 经常与领导沟通,或者向其它朋友求教


不断进行目标分解,制定新的计划;整月的目标分解到今天有哪些具体的事情,新的计划需要如何调整,不断更改。


已有的指标指标一直在提高,能不能提出一些新的数据指标对自己有更高的要求。

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