谈到运营，人们最常容易混淆的是它和战略之间的关系。

战略，就是要做正确的事。运营是什么？正确地做事以实现战略。

所以，运营的目的，就是实现战略。就像一艘大船，船长最主要的任务，是制定战略——我要到哪里去，用多快的速度。剩下的，那些保证大船运行的锅炉、器械正常运转，航线规划设计，都是运营。

今天浅谈下关于互联网产品运营的那些事儿

一、产品设计

1.1、市场研究：需求采集、需求管理、竞品分析、产品战略

1.2、设计管理：解决方案、交付件、发布标准、产品目标、敏捷迭代

1.3、用户体验：交互设计、视觉设计、界面设计、界面制作、信息架构

1.4、沟通文档：市场需求文档（MRD）、产品需求文档（PRD）、竞品分析文档、用户角色文档、可用性测试报告、概念模型、内容导航、流程图、原型图

二、内容建设

2.1、素材采编

2.2、栏目策划

2.3、频道策划

2.4、内容编辑：原创、整合、采集、推广材料

2.5、网络公关

2.6、话题策划

2.7、专题策划

2.8、内容管理

2.9、社区内容

三、产品推广

3.1、平台推广：问答类、百科类、社区、社群

3.2、合作推广：软文发布/转载、外链、友链、流量购买、捆绑式、资源置换

3.3、物料推广：活动、电子书、软文

四、产品营销

4.1、网络公关：网络推广、网络炒作、借势营销、名人代言、社会化网络营销、社区营销、互动营销

4.2、广告：网盟、视频广告、组件广告、游戏广告、富媒体

4.3、技术营销：联盟营销、移动互联营销、dsp、建站、电商、平台、数据库

五、数据分析

5.1、流程：数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报表

5.2、工具：免费工具（百度统计、谷歌工具）、数据处理（SPSS、Excel、PPT）

5.3、分类：搜索分析（SEO、SEM）、营销分析（店铺营销、线下营销、多渠道营销、电子商务、其他）、竞品分析、用户行为分析

5.4、质量：访问数、访客、网页停留时间、网站停留时间、跳出率、退出率、交互率、转化率

六、产品优化

6.1、性能：动态内容缓存、数据缓存、数据库性能、URL静态化、减少视觉等待、动态脚本加速

6.2、结构：目录架构、URL结构、网站地图

6.3、外链：高权重外链、百度资源利用、交互站、博文转载数、外链稳定性

6.4、网页：http请求数、结构和表现、脚本位置、代码精简、组建压缩

6.5、交互：文案、网站导航、信息架构、界面元素、行为和互动

6.6团队优化

七、运营策划

7.1、商业模式

7.2、广告策划

7.3、产业策划

7.4、产品策划

7.5、内容策划

7.6、栏目策划

7.7、推广策划

7.8、营销策划

7.9、活动策划、专题策划

最后聊一下什么样的运营才值钱的话题。

值钱的运营，我觉得分两种：

第一种，就是具备能力可以“根据业务特征和目的来组合渠道、工具和具体运营手段”，做好运营的策略和规划，且能够根据这些规划去争取资源，拓展渠道，最终落地的人。

第二种，则是某些单点上特别强的人。比如说一个能够管好几千个群，让群里能够保持日常活跃，且还能持续带来业务转化的人；或者一个基本每周写文章都能被一堆人转载、刷屏的人；又或者自己在广告投放上已经花过几百万，能够掌握一堆方法把广点通、百度SEM等广告投放的ROI提升到同行业2-3倍的人。

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今天推荐一些适合运营阅读的书籍。运营涉及的领域比较广阔，所以我也不限于入门，这份书单，即加强运营的核心能力，也能拓展运营的边界。

正如我强调过，运营的学习，不能限于一两本从「入门到精通」这种泛泛而谈的东西，而是根据自己的需要不断强化和进化，这是一种多领域交叉的阅读和吸收，也是广阔意义上的全栈。

譬如用户心理的应用，数据分析的应用，这些能力和经验能支撑运营走得更长久。下列的书单，虽是我阅读过或者被人推荐过，但不能保证全面性和权威性，大家报以尽信书不如无书的态度。

感谢这些书籍的作者辛劳，也请希望大家支持正版。

运营基础

这是运营的基础知识，每一位新人如果想要入行，都应该读其中至少一到两本。

从零开始做运营

运营应该都听过这本书，不多介绍了。对于-1～0岁的运营，想要借此入门，值得一读。入门没有老师带领，野蛮生长的运营，也可以更系统地了解运营。

运营之光

从零是入门书籍的话，运营之光更适合工作有一定时间的运营从业人士。从零会让你摸到运营的门槛，但是运营工作一段时间后会陷入到迷茫期，被繁琐、重复无意义的事情消磨掉热情。

这本书言辞诚恳，更着重思维层面的引导，迷茫期的新人读来，想必守得云开见月明。就是排版稍稍糟糕了些。

增长黑客

Growth Hacker这个概念就是由这本书热传的。增长黑客属于国外版的运营，只是单兵作战能力更强。AARRR框架就是由增长黑客流传过来。

这本书可以借鉴不少国外的经验技巧与案例。当然，它更强调「增长」，但是在互联网的后半场，增长不是那么一件容易的事。初读书不要被带偏方向，与其想增长爆点，不如多想增长引擎。

作者近期出了一本姐妹篇，侧重于实战案例，有兴趣也可以看看。

运营基础类的书籍不少，除了上述几本，还有「超级运营术」、「进化式运营」、「运营前线」等，市面上的运营内容处于百花齐放的阶段。不过有一点要明确，运营的概念广阔，运营书籍的作者们，他们所著内容都是过去职场经历项目经验的总结，有着深深的自我烙印。

所以有些书偏重社区，有些偏重用户，这一点就按照适合自己的来，不用贪多。多思考和多总结为主。

运营进阶

运营基础解答的是「什么是运营」，虽然附带了不少知识，但是对运营远远是不够的。因为运营有工作内容的方向细分，有所处行业领域的不同，想看单一的入门书籍完成蜕变，无异于痴人说梦。

运营还需要一些泛能力，泛能力可以是对行业的深刻理解（这点在本书单是无能为力的），也可以是招式能力，这些能力首要是好用。这里推荐几本对运营行走江湖有帮助的书籍。

疯传

作者在书中列举了传播的六个要素，并且以翔实的案例围绕这六个要素展开。

这本书的优点在于其指导性的思维框架，不论内容运营、新媒体或者营销类岗位，都能直接套用这个框架，包括具体的策划或者复盘，以扩大传播为己任。缺点是结合了国外的案例，国内的运营们还需要依靠自己的思考。

国内有一本类似的书籍叫「共鸣」，思维框架接近，可以看看。

影响力

心理学在传播的应用，可以视作「疯传」的补充。

如果说两者的区别，那么疯传理论更接近于制造出一个具有传播性质的热点，让它自我传播开来。影响力则告诉大家如何更多主动性的施加技巧。

运营想要产品脍炙人口，这类技巧是必须学习的，当然，还是要消化成运营的技巧。

游戏改变世界

游戏一直是运营中很有趣的一个分支，各种奖励系统、勋章系统都是来源于此。大部分人都应该玩过游戏，但是很少有人会去总结游戏背后的规律：为什么大家这么喜欢玩？

这本书概括了游戏让人成迷的四要素：目标、规则、反馈、自愿参与。作者以游戏行业人士的口吻，更倾向于教大家如何设计出一个好游戏，我们把目光关注到如何以游戏的方式让用户参与到产品中。这本书稍微有上升到哲学意义和社会学的高度，部分内容可以不看。

另外一本书叫「游戏化思维」，评分低一些，但和运营应用相关性强一些。

文案发烧

运营肯定要和文案打交道，它是运营的基础能力之一。虽然不需要广告那么专业，但是拥有出色的文案，在内容运营等领域如虎添翼。

文案实战性很强，属于看了很多书，不会的人还是不会。看书，一是希望运营能掌握文案的思考方式和技巧，避免歪路。第二便是从优秀文案处汲取灵感。多看多练永远是不二法门，但是不要生搬硬套。

另外可以阅读「广告文案」，「文案创造完全手册」等。

玩法变了

比较老的一本书，在电商风起云涌的年代出版，以今天的眼光，依旧有可取之处。

虽然说得是淘宝卖家如何运营，但是对互联网产品，尤其是电商和活动运营人员，很多技巧和思考方式是通用的。你既能了解促销、打折这种经典玩法，也能理解品牌和流量这类商业化的思考。

小米生态链战地笔记

小米生态链的打法。小米的模式颠覆了很多传统科技公司的做法，也带来了新颖的营销理论。另外一个不错的地方是和硬件相关，运营纯线上有纯线上的不足，多换视角看待问题。

小米另外一本营销类的书籍是「参与感」，对用户运营也有启发作用。

技巧类的书籍还有不少，比如SEO相关、网站运营相关，都是各自的垂直领域，因为我阅读量有限，就不多推荐了。大家可以留言补充。

心理

很多人，喜爱把心理学等同于「猜猜我心理想什么」，这是对心理学的错误理解。它本身就是侧重研究和实证的一门学科，更不是色彩心理等快餐读物。

运营之所以要学习心理学，是因为产品从用户的需求出发，需求是和人性，心理特质密切相关的。运营不能不了解用户，另外一方面，掌握各类心理的应用技巧，也将更有助于运营工作的拓展，

思考，快与慢

大名鼎鼎的书籍，作者是诺贝尔经济学奖的得主丹尼尔卡尼曼，获奖原因是他将心理学引入到经济学，传统的经济学遵循理性人假设，而作者另辟蹊径，探讨了理性和感性，逻辑和直觉的关系。

书中开始，论证了人类有两个思考系统：系统1和系统2，一个依赖下意识的直觉，另外一个则是深思熟虑后的决策系统。在后面，引入了不少有趣的经济学案例，当一个人有80%的概率获得1000元，以及100%的概率获得900元这两个选择时，为什么大多数会倾向于保守？当获得变成损失时，人们又愿意做出那种哪种选择呢？

在书中，你会获得不少有趣的理论，尝试在运营中应用它们。

怪诞行为学

和上面的书一样，作者也是响当当的行为经济学家。

书中举了很多有趣的例子，作者笔风又足够幽默，所以读起来不觉乏味。看完之后，生活中的很多「为什么」获得了解答。当然这类书籍，最大的缺点就是没有指导实践，运营看完后会认为自己学了很多，但是离应用还差了不少。

这是系列书，一共有三本。

别做正常的傻瓜

前面两本是国外读物，本书更接近国人喜欢的文字风格。当然啦，看封面也知道挺有趣的。其他的通俗读物还有「隐性动机」、「理性犯的错」。

如果希望比通俗阅读更深一点，又比学术文章浅一点，可以看「决策心理：齐当别之道」。

乌合之众

书单中最古老的一本书，但是在今天仍旧散发着影响力。

它是论述社会心理学，对人们群众阐述地比较深入，书本并不厚，但是读完会对群里行为和群体心理有一个了解，如果是新媒体相关的运营，或许会有更深刻的感想。

这本书的应用性不强，或者说它的应用必然会遭受非议，比如煽动，所以把它作为了解用户群体的读物吧。

营销

营销类学科和运营的关系匪浅，很多运营理论就是脱胎于市场营销专业。我相信，出色的运营人员一定能成为出色的市场营销人员，反过来，运营人员也可以学习市场营销扩展知识面。何况，国外的运营工作，也是Market部门承担。

这里推荐的书都比较学院派，目的是解决运营路子中「野」的一面。他山之石可以攻玉。

营销管理

非常厚的一本书，已经出到第15版，很多市场专业学生的课案教材，科特勒的经典著作，无需再多介绍。

囊括内容足够多，诸如细分市场目标市场、传播价值等，阅读起来会花费不少时间。一定运营基础的同学，阅读过程中一定有似曾相识的感觉。市面上的运营书籍已经不少，但是从管理角度、战略角度看，这个领域的运营仍几乎是空白。阅读本书可以多联系国内运营案例和体系，或许会帮助你高屋建瓴的搭建出更高的思维。

定位

定位之父杰克·特劳特凭借此书奠定了定位理论，所谓定位理论，它不再强调产品的优异，也不再拘泥于满足用户这一营销认知。「满足需求」在互联网行业不是天然正确的么？

定位告诉你，并不是。

产品想要决胜，是在用户心智中的战争，用户认为你产品什么样，与从业人员的认知划不上等号，前者更重要。这个理论在「营销管理」中也成为4P(position)之一。

这本书的案例有缺点，立论不强，作者喜欢以事后诸葛亮的口吻论述企业成败全都是因为定论，XX成功了，因为定位用得好，反之，则是没有成功运用定位。这一点还是仁者见仁了。

消费者行为学

仍旧是国外的教科书，国内的运营因为年轻，而且早几年的生存状况更接近野蛮生长，所以导致运营在商业化的能力偏弱。

面对用户，可以通过留存拉新甚至活动得到一个很好看的数据，但是面对消费者，要把产品/服务卖给他们，就力有未逮了。

这本书属于概念多且杂，单拎出一点对运营都是有帮助的，整体看又过于零碎，不方便消化吸收。类似：说出了隐隐有体会但是不能系统表达的观念，又无法让我更进一步。部分内容很啰嗦，可以跳过。

一个广告人的自白

第一眼看书名，以为是奥格威的自传体，然而这本书将广告业的核心一一道来。

这本书更多是思想上的启发，所以对运营有帮助。运营本来就是和市场营销、广告营销乃至数据分析多领域交叉，所以看这类书均是开卷有益。因为是广告书籍，所以和客户相关的都可以快速略过，毕竟这不是运营的本业，将精力集中在如何创造高水平的广告上。

广告类的书籍，还有「科学的广告+我的广告生涯」，以及「蔚蓝诡计」。

运营思维

运营重于术，往往忽于道，所谓运营体系也只是更高层次的术罢了。通俗说，道是一种思考方式和思维，思维能调整和创造出一个良好运行的运营体系，并且这个体系有自我进化的能力，应用广阔，能商业化，能纠错。否则你讨论再多的运营体系，也只是复制黏贴，把以前的经验拿过来用而已。

运营思维是经验和时间的积累，没有速成的方法，下面的几本书，更多是师傅领进门，修行靠个人。

金字塔原理

不知道是金字塔原理铸就了麦卡锡，还是麦肯锡铸就了金字塔原理。

金字塔思维是一种高效的思维方式，在职场中能发挥很大用处。这本书虽然讲述了金字塔原理，但是比较晦涩啰嗦。

说白了，它就是中国人小学开始就学得文章结构：总分结构。抱着这样的认知读会轻松不少。想要掌握金字塔是比较困难的，因为思维方式具有惯性，不经历大量练习很难改变。

所以比这本书更重要的在于，如何通过不断的练习掌握它。另外还有「麦肯锡思维」「麦肯锡方法」「麦肯锡工具」，没啥区别。

思考的技术

作者是知名咨询公司出身，本书是咨询公司凝聚出来的分析经验。

书中有一句话说得很多，思路决定出路，没有了思路也就没有了出路。运营在很长的一段时间内需要不断重复工作，但在一定年限和经验后，良好的思考方式会决定未来，好的运营会把时间花费在更多的策略思考上。

书中列举了不少经典的思考模型，对于这方面空白的运营很多帮助。至少比金字塔原理更靠谱。类似的书籍有「BCG视野系列」、「完美咨询」等。

零售的哲学

7-11是最知名的便利店之一，这本书讲述的是其创始人四十多年经验心得。

有人说，7-11是一家真正的互联网公司，它重视用户体验，分析用户心理，并且提供用户价值，是一本零售行业的互联网思维指南。这从侧面论证了这本书的价值。

新零售行业是未来的一个风口，与之相关的从业人员，应该读一读本书。

经济学的思维方式

运营是离钱最近的岗位，也是离商业最近的岗位。

好的运营，必然需要经济学思维，成本选择、收益预估、风险规避等。这是往运营管理岗位迈步的技能之一。

这是一本入门书籍，翻译略糟糕，慎重（或者看其他版本）。

其他什么魔鬼经济学、牛奶可乐经济学，也可以当厕所读物的。

学会提问：批评性思维指南

一本关于思考的书。

国内的成长环�...

“大型网站的架构设计，涉及到的面非常多，并不像大家想象的那样，就是一个网站这么简单，今天抛砖引玉，希望能给想从事互联网行业的同学一点初步的概念。架构设计，其实就要清楚整个大型网站技术架构的演变历程，知道每个阶段的瓶颈在哪里，以及对应的解决方案。很多公司都是小做到大，特别是创业公司，如果一步步发展起来，网站架构演变都会经历这些步骤，请重点注意顺序。

大型网站架构演变过程

架构演变第一步：物理分离webserver和数据库

架构演变第二步：增加页面缓存

架构演变第三步：增加页面片段缓存

架构演变第四步：数据缓存

架构演变第五步： 增加webserver(集群)

架构演变第六步：分库(首先考虑)

架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存

架构演变第八步：增加更多的webserver

架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案

架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代

由于篇幅的关系，今天不重点讲如何一步步演变的历程，我们倒序来查看，先看森林，再看树木。

大型分布式应用架构

随着互联网技术迅速发展和演变，不断改变的商业化应用系统越来越复杂，由单一的应用架构到垂直的应用架构，但还是面临的扩容的问题。流量分散在各个系统中，虽然体积可控，但对开发人员和维护人员带来极麻烦。此时，将核心的业务单独提炼出来作为单独的系统对外提供服务。达成业务之间复用，系统也将演变成分布式系统架构。

分布式架构是各组件分布在网络计算机上、组件之间仅仅通过消息传递来通信并协调行动，与上面提到的SOA服务架构一脉相承。

大型网站最终都会走向大型分布式业务场景

分布式缓存

高并发环境下，大量的读写请求涌向数据库，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，从减轻数据库的压力和提高系统响应速度两个角度来考虑，一般都会在数据库之前加一层缓存。由于单台机器的内存资源以及承载能力有限，并且，如果大量使用本地缓存，也会使相同的数据被不同的节点存储多份，对内存资源造成较大的浪费，因此，才催生出了分布式缓存。

分布式缓存系统

memcached ,redis，动态、静态数据的缓存，这里会涉及到：一致性hash算法、分布式session、数据复制多份、单台缓存失效、集群间能够自动复制和备份等知识点。

CDN

全称:Content Delivery Network或Content Ddistribute Network，即内容分发网络基本。通过在网络各处放置节点服务器所构成的在现有的互联网基础之上的一层智能虚拟网络，CDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。

现在大型互联网公司都建立由属于自己的CDN基站，也有第三方专注于CDN的基站等。

主要特点：

1、本地Cache加速，提高了企业站点（尤其含有大量图片和静态页面站点）的访问速度，并大大提高以上性质站点的稳定性

2、镜像服务消除了不同运营商之间互联的瓶颈造成的影响，实现了跨运营商的网络加速，保证不同网络中的用户都能得到良好的访问质量。

3、远程加速 远程访问用户根据DNS负载均衡技术 智能自动选择Cache服务器，选择最快的Cache服务器，加快远程访问的速度

4、带宽优化 自动生成服务器的远程Mirror（镜像）cache服务器，远程用户访问时从cache服务器上读取数据，减少远程访问的带宽、分担网络流量、减轻原站点WEB服务器负载等功能。

5、集群抗攻击 广泛分布的CDN节点加上节点之间的智能冗余机制，可以有效地预防黑客入侵以及降低各种D.D.o.S攻击对网站的影响，同时保证较好的服务质量 。

说了这么多，你也可以理解为自动分发的缓存系统，把图片等消耗资源优先从CDN进行访问。

持久化储存

具体说就是以IBM为代表的主机、以ORACLE为代表的关系型数据库，以及以EMC为代表的高端存储设备，被新型的云计算技术所替换，也就是我们常说的“云化”，也就是廉价存储方案。

IBM的产品，在我国的金融行业中占据着绝对的优势，Oracle的数据库，在电信、证券行业占着相当大的份额，EMC的存储，在银行、电信、证券等垄断行业，都占据着较大的份额，要知道，EMC是全球最大的存储公司。

由于互联网技术发展日新月异，扩展速度十分迅速，这是传统的电信、金融、证券、保险、电力等行业所不能比的。因此互联网企业的后台架构，需要具备很强的可扩展性。比如，假设一个网站，今年的活跃用户数量只有10万，明天就有可能上升到1000多万，这就需要后台架构具有很强的扩展性，可以根据用户的数量进行灵活的扩展。

所以才有了阿里从2008年开始的轰轰烈烈的去IOE事件。

数据库拆分

一般先分库，如果分库后查询仍然慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作数据库采用分布式数据库（所有节点的数据加起来才算是整体数据），文件系统采用分布式文件系统任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。

分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

比如淘宝中期开始的数据库端按照业务垂直拆分：按照业务交易数据库、用户数据库、商品数据库、店铺数据库等进行拆分。

还有就是水平扩展，分库分表，再结合读写分离一起。当然，分库分表需要涉及到对应的SQL路由规则主库备库等，淘宝设计了一套TDDL来解决这些问题，应用端只需配置对应的规则即可，对应用端的没有任何侵入的设计。

消息系统

消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。实现高性能，高可用，可伸缩和最终一致性架构。是大型分布式系统不可缺少的中间件。

目前使用较多的消息队列有ActiveMQ，RabbitMQ，ZeroMQ，Kafka，MetaMQ，RocketMQ。

消息系统使用场景

典型的异步处理，应用解耦，流量削锋和消息通讯四个场景。

除了以上还要设计运维(掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略)，安全、运营、服务、存储、业务拆分、机房容灾等等，要做好一个大型的网站真的很不容易。

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作者：陈睿|mikechen，前携程定制旅游CTO，现优知学院(专注互联网人核心能力进阶)创始人,在互联网拥有13年产品技术&运营经验，曾先后就职于淘宝、百度、携程。你一同分享13年产品技术&运营经验以及心得！

本文由 @mikechen 原创发布于头条号，未经许可，禁止转载。

为什么大部分机构费劲千辛万苦找到了技术过硬医生却还是门庭冷落？为什么一半的机构人员配备到位却还是人浮于事？为什么机构做了各种活动却依然营收堪忧？原因其实很简单，因为你还没有完善的运营思路。

一个成功的医美机构，技术好的医生仅仅只是第一步，比技术好更重要的是医疗美容机构的运营。机构是一个需要不断包装和投入的品牌，需要高频的展现才能吸引用户，否则很快就会泯灭于人们的视野中，比找到一个好医生更难的是后续的运营和品牌打造。

目前市场上，大家都没有清晰的医美机构推广渠道和方式，大家都在摸索的阶段，除了常规的广告投放和渠道类型以外，其余的推广渠道和方式各公司因为资源的不同而不同，在此，特此整理了较为详细的医美运营方案。

一、市场分析

二、产品定位

三、宣传渠道

四、制定目标

五、团队架构

六、绩效考核

七、团队管理

一、市场分析

市场分析可以清晰的了解行业环境和趋势，寻找市场缝隙，精准定位。更是实施营销战略的基础。医美机构市场分析和分析任何一个行业方式都是一样的，这里把之前总结过的一些市场分析整理下。

1、市场行业分析

(1)分析行业趋势

可通过公开财务报表，相关行业股票产值，行业白皮书等查看行业数据分析行业前景。

美国整体美容目标人群规模庞大。医疗美容的消费者总人口渗透率为4.92%。在美国医美消费者中，女性消费者占比达92%。韩国人均接受整形手术达到13.5 次/千人，位居世界第一。而中国医美市场渗透率为0.35%。随着经济的发展，渗透率在逐步增加，未来10-20年市场空间会持续上涨。韩国、台湾的医美市场都以医生为核心，成立“小而美”的医美诊所。而按照中国医美行业的发展情况来看，考虑到我国巨大的人口基数，医生供应量仍远远不足。

(2)分析品类热点

通过百度指数导出相关数据

百度指数用于分析品类相关关键词的日均搜索量，日均搜索量越高说明需求越多，根据医生技术相结合，选择品类，集中发力，做单点突破。品牌定位上也主打这一款品类，占领用户联想。

2、竞品分析，得出结论

选择恰当的分析方法来分析，根据分析得出结论。一个比较全面的竞品分析需从以下几个维度：

（1）竞争对手的企业愿景、产品定位以及宣传渠道

（2）目标用户

（3）市场反馈

（4）核心技术

（5）运营推广策略

总结及行动方向

对于医美机构的运营总监来讲，从上述几个部分对竞品进行分析，可重点知道市场数据以及运营推广策略。运营及推广策略可从竞品的渠道管理来分析，如线下广告、市场渠道、百度竞价、软文投放、QQ群、垂直领域表现等。

3、根据结论，得出建议

通过上述对市场行业分析，可以大致得出一个比较有市场商业价值的结论。然后跟结论相结合得出可行的建议。无论是品类还是渠道的选择上都建议集中发力，单点突破。选择一个品类和渠道做为主战场。

二、产品定位

通过独特的定位，占领消费者的内心，让产品获得竞争力，企业从而获得竞争优势。定位并不是对产品进行改造，而是提炼出一个用户认同的特质，赋予产品，占领顾客心智。

关于定位理论都可以单拉出一个篇幅来讲了，目标群体分析越透彻，越清晰，对于后期机构运营和品牌打造都起者决定性作用。此处只讲最关键最重要的。

1、产品定位

为谁服务

无差异：和整个市场一样，提供一种产品或服务。

有差异：结合医生特点切出细分品类，提供差异化服务。比如专注做隆鼻。筛选出隆鼻需求的顾客，筛选出目标顾客。

用户需求

选医院：医院广告投放多，知名度高。

选医生：医生个人品牌建立，自带流量入口。真实而有温度的私人医生。

医院品牌现有北京八大处、上海九院、西安西京经过近20年的沉淀，口碑相传，知名度高，是用户比较认可的整形医院。但用户对于医生个人的品牌及技术并不了解。主推医生个人品牌是否是市场缝隙？用一句话清晰描述你的定位，比如：

你的容颜，我的脸面。

为了你的18岁，我们努力了28年。

2、目标用户定位

用户群体定位，按照年龄段，收入，学历，地区几个维度来做用户定位。

目标用户画像：

分析

（1）整容年龄层主要为20—40岁，年龄结构为70、80、90后为消费主力、60、00为消费中间人群

（2）相较前几年，整容年龄整体下移，当初的小孩已成长为有消费能力人群

在性别占比中男生女生比例为1:1，男生比我们想象的更为关心整容

3、目标用户特征

用户白描，用户白描越详细，营销方案也就越精准。一般从年龄，性别，职业，居住地，兴趣爱好，性格特征，用户技能等等。

比如：

个人信息：小美

职业：艺术学院大三学生

年龄：90后

身材：胖瘦合适

爱好：旅游，手工制作，厨艺

性格：外向，和善，有点好管闲事，关注细节。

互联网使用经验：中等，3年的上网经验。

主要用于：购物，聊天，学习中需要。

常去的网站：淘宝网，微博，专业网站。

每周平均在线时间：50小时。

补充：

小美是一个大三的学生，舞蹈专业，家庭条件较好，去年和同学开了一间舞蹈工作室，主要用于平时练舞及一些商演，但收益并不好。

平时上课时间不多，会参加商演。毕业后父母安排了去国企，不是很满意，马上要面临毕业了，对未来规划不是很明确。谈过2段恋爱，现在更喜欢跟朋友们在一起，一起逛街，花钱，跳舞，聊天。微博上也经常转发一些舞蹈的视频。

因为艺术系的学校，对整形接受度都比较高，从高中就知道一些整形类的知识。微整类型的玻尿酸之前也尝试过。马上毕业了，班上很多同学都选择了整形，鼻子、双眼皮等等，她们越来好看了，于是也趁毕业前选择了眼部综合手术。也获得了父母经济上的支持。

三、宣传渠道

1、线上渠道

基础网站合作：经典整形网、康华整形美容网、美呗网、变美网、51爱美网、变美记、美丽无忧等等，推广的第一步是要上线，这是最基础的，无需砸钱，只需最大范围的覆盖。

垂直领域：更美APP、新氧APP、悦美APP、美黛拉、美丽神器等等开通合作服务。

直播平台：花椒直播、映客直播、斗鱼直播、YY直播、虎牙直播开通直播服务号。

2、线下渠道

广告渠道：报纸、杂志、电视、广播、网剧、售点、户外等线下入口则用于置换平台免费入口与事件营销。

市场渠道：美容院，高档会所，异业合作，分成返佣

门店渠道：免费WiFi、抽奖活动、广告展示。

3、新媒体推广

（1）品牌基础推广：官网建立、百度百科、搜狗百科、百度贴吧、百度知道，搜搜问答，新浪爱问。

（2）图片引流：把带上水印的图片，发满全网而获百度图片收录，百度贴吧贴图、百度百科、搜狗百科、堆糖网、花瓣网、新浪博客文章内图、高百度权重新闻源发文内图，都会被百度图片优先收录。

（3）微博推广：建立医生个人账号，关注业内相关微博账号，保持一定的持续创新力。提高品牌曝光率。所有微博@品牌官微的正面内容都得及时感谢、负面内容都得及时回复并送礼道歉。

（4）微信推广：微信公众号的运营推广需要一定时间沉淀，开服务号和订阅号，服务号用于推荐优惠活动，订阅号用于科普知识。

几个步骤参考下：

内容定位：结合产品定位做内容聚合推荐，内容不一定要多，但是一定要精并且符合微信号的定位。

种子用户积累：初期种子用户可以通过同事好友，合作伙伴推荐，微博引流，官网引流、现有用户、论坛、图片等等。

小号积累：开通微信小号，每天导入目标客户群。

小号导大号：通过小号的粉丝积累推荐微信公众号，将粉丝导入到微信公众号。

4、数据分析

每周花一些时间去认真分析每一条微博、微信、每一个渠道背后的数据，你会发现传播度高的内容背后的契合点和关联性，这样有利于官方微博、微信内容质量的提升，运营起来也更接地气。

一定要做的是老顾客的数据分析，新客获客成本以千为单位，唯有老顾客的口碑和回购才是根本上降低营销成本的。从各个维度来唤醒顾客，补充已买的项目，买相搭配的项目，买日常类项目，买点别的，买服务……

四、制定目标

1、初期：主要目的用于用户行为，数据分析，与产品定位做对比，有目的性调优。

关注指标：用户来源、消费层次、品类需求、各渠道文章数据，阅读数，打开数，转化率。

这个阶段数据量不求大，但求真实，用户来源的话，可以先做免费渠道，如果能有一些首发资源更好了。

2、宣传期：主要目的是在于扩大影响力，吸收用户

关注指标：渠道数据分析、用户数、消费频次、回购数、新用户数。

在这个阶段能够各种资源多多配合，多管齐下，用户量将有稳步的增长。

3、增长期：主要目的通过各种活动运营，口碑打造，建立品牌效应。

关注指标：用户数、客单价、转化路径、用户区域分布。

补充

顾客接诊表

五、团队架构

这个篇幅介绍医美机构运营推广团队的组织架构及成员工作职责，具有一定的普遍性，总体概括来说，这个市场运营部门架构大概是：一个总负责，一个线上渠道，一个线下渠道，网络咨询师，现场咨询师。人员根据医美机构大小及渠道扩展决定配置。

1、运营总监

(1)主导制定实现医院价值最大化的总体战略；

(2)拟订医院业务评估与战略规划，并负责执行与跟进，记录与反馈，优化与调整。

(3)制定现有各项业务的计划，注重医院经营效益，确保医院资产保值增值；

(4)组织制定医院总体发展规划、年度工作计划，按期布置检查、指导总结工作；

(5)指导、检查、督促全院各科室、各部门、各岗位的工作，随时纠正工作中出现的偏差，保证医院高效运转；

(6)负责和各个渠道有效沟通，调动各种资源，促进机构产品和相关渠道及媒体的联合推广，以提高机构产品的市场品牌度。

(7)整理各产品运营渠道数据报表，并定期收集分析同类竞品情况。完成活动的策划执行，并做好跟踪记录。

岗位点评：从工作职责要点来说，运营总监应该是负责整体机构品牌度推广以及盈利增收的。，运营策略及计划制定，渠道构建和监督，推广实施跟踪，顾客数据分析,团队建设和管理。

2、网络推广

（1）网站建设 完善医院的网站的内容，围绕目前网站架构来更新网站内容，医院的信息要做到及时更新。制订网络营销策略以及针对区域的营销策略。

（2）市场调查与分析 负责市场及客户信息的定向调研、收集和分析，结合医院自身实际，并提出相关策略建议；拟订系统的调查计划，形成对市场、客户、竞争对手的信息和分析报告。

（3）活动策划 配合医院营销思路，协助营销总监制定网络实施计划，配合执行营销活动；负责网络推广活动、新闻、事件营销的策划、组织和把控。

（4）自媒体策划与推广负责微信、微博平台的规划、内容编写及推广。有战斗经验，不管明骚闷骚，永不放弃！

岗位点评：这个岗位要求热点有敏感度，同时有实际分析、策划能力、推广能力、较强执行力等。能配合文案玩转各种线上渠道，在事件营销及热点引爆有嗅觉和实操经验。

3、渠道经理

（1） 根据机构业务发展需求，寻找、挖掘有利于公司的合作资源。

（2） 负责商务拓展及合作，与其他客户端及推广渠道（各大市场）建立良好的业务合作关系。

（3） 对推广数据进行分析，有针对性的调整推广策略，选择最优合作渠道。

（4） 辅助机构产品的运营和推广，整体规划和专题策划。

岗位点评：渠道经理顾名思义就是拓展各个线下渠道，一切有助于机构业绩提升的渠道合作都属于工作范畴，渠道经理的工作职责就是制定渠道拓展计划，带领渠道员拓展各市场，分析数据，完成运营总监制定的业绩指标。

4、文案策划

（1） 清晰项目目标，快速了解客户需求，并密切与相关协同部门合作，提供快速、精准、精彩的案头支持。

（2） 负责宣传推广文案及宣传资料文案的撰写。

（3） 负责创意内容撰写，为线上活动、广告传播、线上公关稿件撰写相关文案内容。

（4） 沉淀创意产出和内容撰写的经验，形成知识管理，供其他项目借鉴。

岗位点评：文案策划岗位是文字输出岗位，需要文字功底好，有创意，对热点有嗅觉。

5、网络咨询师

（1）负责网络在线咨询服务，利用“商务通”、“QQ”、“MSN”、“E-mail”、“留言版”、“论坛、三方整形APP”工具与客户沟通，解答客户有关整形美容等方面的问题，为客户提供专业的医疗健康、美容方面的建议。

（2）利用“商务通”、“QQ”、“MSN”、“E-mail”、社区论坛等网络工具和平台开发客...

如果你也当过奶爸的话，应该会具备这个技能：在冲调奶粉时，准确预测开水和凉水的比例。过高过低都会被用户直接抵制，二次调节温度的时间成本相当高。教条主义的角度上，试验成功几次－－比如40％开水兑60%凉水，以后保持即可，但现实情况远没有这么简单，例如：

－奶瓶本身的热量变化，是刚消毒出来，还是冰箱里出来；

－宝宝吃不完或需要加一点时，奶量会比平时少；

－用于加热的开水的水位和水温；

－清洗奶瓶、冲调奶粉和喂奶，并不是同一个人的情况。

从宝宝角度，不会管你那么多，总之只要喝的温度不合适了，整个项目就回滚了。

网站数据分析，也是这样一种，看似简单，日常工作中桃花潭水深千尺的实务操作。说“简单”的原因是，随处都可以看到“电商名词解释大全”，似乎学会就ok了。实际上“根本不出现在数据报表里的干扰因素”才是从业门槛。

常见的需关注干扰项例如：

－数据获取原理

－新／老用户行为模式

－活动机制造成的行为模式

－网站可用性和性能

－利益驱动的“造数据”行为

1、首先，网络营销数据分析

这是相对最容易掌握的一项，由于针对的主要是新用户，而且访问行为单一、着陆页单一、所以精力只要集中在两件事：

a、源数据相对正确性

稍懂开发，了解数据获取原理，可以说是任何一个数据相关人员的必备项。

b、查作弊

虽然在假流量的二跳比真流量还真、cps都轻易作弊的天朝，这也不是那么容易。

当然了，如果运维不给力的话，也需要关注网站、接口可用性和性能，和作弊流量的区别在于：对于作弊流量，营销部门是有措施的；而对于运维问题，除了抱怨以外，是无能为力的。

2、其次，产品经理关注的转化率数据分析

这一数据在第一项的基础上，增加了新老用户和更为深入的访问路径两个因子。

a、 新老用户

比较简单的处理是只看直接访问－－因为那大多数是老用户，如果连老用户也走不下去了，就真的不能用了。但产品升级的目标往往又是“更好地配合市场投放吸引新用户”，也不能不看新用户渠道。因此直接访问的转化主要是看基本功能是否缺漏，推广渠道的转化是看产品体验是否匹配用户属性（体验无高下之分，只有适合不适合用户之分）。

b、访问路径

产品经理关注的转化率有固定的路径，同样是直接流量的转化数据看基本功能，推广流量的转化看用户体验，通常用来解释“为什么做了某个改进”，但是由于脱离了营销和运营，想要证明“从而赚了多少钱”一般是做不到的。

3、第三，运营层面，包括活动效果分析，和后续的用户维度数据分析

活动效果和用户层面的crm数据所受的干扰，很大程度上取决于“机制规则”的设定，外部竞争对手动向，和风险防控，例如优惠券，例如推荐好友有奖。相比前两点，这一点有极强的外部性，也往往是真正决定业务发展的一部分。例如打车app之间激烈的返利大战，就算来自bay area的Uber体验好到一切转化数据爆表，还是举步维艰。

对平台型的电商来说，值得一提的还有“造数据”。这是位于产品和运营之间的领域，与网络营销造假流量相比，这里遇到的是平台商户刷排名，只要有列表页，就有排序规则，网站商户就会研究规则算法，使自己能上升到“原来达不到的位置”－－其实网络营销同事也在干这事，他们是在百度和google上干，SEO某种意义上就是一种taobao刷单。

这方面登峰造极的无疑是阿里系，无论是造假的、查假的、还是整个周边生态链，都已经发展到了共产主义初级阶段，相比之下ebay上的fraud还在夏、商、西周左右。忽视这部分风控因素而做的数据分析，不能简单评说是否“准确”，只能说充满微妙的“大跃进”色彩。

4、最后要提的，是综合层面的数据分析

通常位于数据、运营、或财务部门，职能是汇总所有数据，指出问题，提出解决建议。

这个层面会遇到的问题，并不仅仅是新老用户、作弊流量、商户做数据之类的层面，也不仅仅是这个位置的经验技能要求更高，真正致命的干扰在于，洗奶瓶、冲奶粉、喂奶接受反馈的是不是一个人，也就内部官僚问题。

在较大的团队里，大多数决策者都浪漫主义地要求看到“各个渠道的成本和收益的综合对比，包括软硬件、人员、资源投放”－－如果是创业团队，都是哥几个自己管理，完全可以看到，而且不需要什么高深的数据分析技巧；如果是多个部门，甚至多个子公司，可以肯定地说，业务面上是看不到的，即使把登月舱的数据分析科学家请来也是一样。实际工作中，往往就交给财务，脱离业务看一下进出帐目，掌握大概方向。

反观小团队的情况，由懂得技术、营销、产品，同时也具备相应执行权限的人负责数据分析，可能性无疑就高了很多，这一方面是精英小团队能逆袭大公司的原因之一，另一方面也是许多大公司鼓励内部精英小团队的初衷。

不知不觉写了许多，该回去继续冲奶粉了。

微信公共号 scv小黄，历经B2C电商，闪购电商，OTA旅行电商，pc／mobile产品运营工作随笔

文/老鬼

发布于56分钟前

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产品经理

产品历经了研发测试，终于可以如期的上线了，但请不要松懈，后续的活动才是重点。并且随着网站一起上线的还有我们的数据分析系统，作为产品运营及后续改进的支撑点，数据分析系统是我们的眼睛和耳朵，是我们感知产品的触角。所以下面着重说一下怎么做数据分析，需要做些什么。

一、网站分析原则

可行动：明确的目标及着力点，不要为了分析而分析，明白分析的最终目的是促进网站的改进，很多时候，产品经理都会陷入为分析而分析的怪圈，可能是为了给出一份看起来十分完美的数据报表已应付领导的检查，也可能只是闲着无聊就随意的去分析数据。

但朋友，作为产品人员，我们主要是目的是为了推进产品的发展，已达到更好的服务用户，解决用户痛点的目标，而不需要一堆无用的数据。

以用户为中心：分析的目的在于改进网站，而改进的目的在于更好服务当前用户及吸引潜在用户，以用户为中心的本质在于分析用户需求点，这些需求点是否被满足，没被满足的原因在哪里。

二、什么时候做？

可能有有部分产品人员会认为：我的网站还不够成熟，没必要那么早的投入精力做分析。但其实，数据分析是贯穿产品的整个生命周期的，作为一个产品人，我们时刻坚信，用户是会说谎，但数据不会。而且正如伟人所说，教育要从娃娃抓起，我们总不能因为孩子还小就不关注他们的教育活动。

其实对于产品经理而已，产品就是我们的小孩，我们不仅需要关注其最终的结果，还需要时刻监控他，分析他，找出不完善的地方，改进他。俗话说的好“磨刀不误砍柴工”，网站分析并不是一件投入很大的事情，缺能带来极高的产出，何乐而不为呢。

三、怎么做？

明确产品是需要进行数据分析，剩下来的就是我们应该分析什么，怎么分析。对于产品人员来说，数据分析是一个产品成本极低的工作，我们可通过页面标记或日志分析获取到所需的数据，所说的页面标记就是通过在合适的点插入一定数量的脚步去分析用户的行为。

而日志分析法，正如其名所表述的一样，通过分析产品的日志，监控产品的运行情况，幸运的是现在市面上，提供各种高效且专业的工具，为我们的数据分析提供支持，例如：Google Analytics， 百度统计，Flurry，友盟，有需要的小伙伴可以去其官网查看。

四、达到什么目标？

建立并维护业务数据模型：将网站的数据变化与用户的行为关联起来，这种联系建立起来后，一旦网站的数据发生了变化，就可以快速的定位到对应的用户行为

比如，常用日流量数据模型为：日流量=日访问用户数+平均浏览网页数，但日流量这一重要数据发生变化话，就可以通过对应的业务数据模型定位相对应的日访问用户数和平均用户浏览网页数等具体的用户行为，通过进一步分析用户的行为，去发现具体的问题，并给出对应的解决方案。

对产品更新、营销活动等进行专项验证，评估效果，总结经验：跟进设计与验证并行的原则，在产品新需求提出的时候，需要配合测试用户，用来检验产品需求最终是否被正确的实现。同样，我们在制定产品更新计划和营销计划的时候，也需要给出这些计划预计达到的数据指标和验证方法。针对营销效果，可以进行来源分析分析法，分析对应的用户的来源，已实现最优化的投产。

监护产品的健康情况，确保产品完成KPI（关键绩效指标）：对产品的关键指标进行预测，为商业计划提供数据支持。产品年度商业计划作为产品经理的一下重要的阶段性活动。不仅是产品经理对于产品的总结与预测，更为重要是产品经理和老板对话的重要桥梁，作为老板他们不希望手下的产品是个黑盒子，投入产出比无法预测。但年度商业计划中的收入预期和成本需求（人力，服务器，带宽）不是拍脑袋就能拍出来的，是靠业务数据模型和历史数据推测出来的。

五、其他方法

细分：将对应的数据、任务，细分为可被衡量及执行的部分，比如PV。对于产品经理而言，每天盯着PV并不能将PV盯上去，我们需要做的是细分的分析影响PV的各种因素，然后逐一解决，只有完美的解决了个点中的数据，才能把整体的数据给提升上去。比如投放了一个引导页面，用户到达了这个页面却不能被引导到对应的网站，我们就知道引导页面一定出现了问题，导致用户不会进入下一步操作，这个时候，就要赶紧疏通，细化问题，逐一解决。

对比：历史数据，竞争对手数据：孤立的单独看一份数据是没有意义的，对于产品经理，数据应该是在一定的维度上分析，可以是结合历史数据看趋势，也可以结合竞争对手的手机看表现，数据只有经过对比，才会有其独特的意义。

第一部分：数据分析框架

为了分析问题的聚焦，我们具体拿互联网电商来举例子说明，至于其他的比如互联网金融、教育、社交等等，可以依此借鉴。

（1）从互联网实体角度分析。我们可以从以下7个角度构建互联网数据分析体系。

买家：基本特征分析、交易行为分析、流量行为分析、售后满意分析等

卖家：基本特征分析、经营效果分析、流量曝光分析、售后满意分析、产品分析等

产品：基本特征分析、交易行为分析、流量曝光分析、售后满意分析等

行业：基本特征分析、经营分析、曝光分析、售后分析、产品分析、买卖家分析等

设备：移动端分析、PC端分析、访问对象分析、cookie分析、session分析等

日志：访问对象URL分析、cookie分析、session分析等

事件：登录、流量、点击、曝光、下单、交易、支付、物流、评价、纠纷、仲裁等分析

这个实体分析方法，可以称得上是万能的数据分析框架，适用于所有的互联网企业。我曾工作过的阿里巴巴、腾讯、随手记等企业，我个人都是按照这个套路去构建互联网的分析体系。

（2）从用户的关键路径进行分析。

关键路径分析方法是一个行之有效的常用分析方法，也是做数据化运营的常用工具。关键路径分析让我们聚焦于核心环节，排除杂音，定位出业务的核心问题，快速的加以解决。在应用关键路径分析时候，我们往往先把可能的结果、以及最关心的结果梳理出来，以结果为导向追溯行为的根本，当然，也可以从行为的初始出发，梳理出所有可能的行为路径，找出关键行为，导向我们最终设计好的结果中去。下面我们举例子说明下：

在电商网站中，我们假设我们运营目标是让用户购买网站上的商品（在这里，我要插说几句，我们的目标有时候不只是购买，在精细化运营中，往往会根据用户的生命周期，确定关键路径的目标，比如对于一个进入期的新买家，我们通常会发一些购物攻略加以指导，针对流失期的买家，关键路径的结果我们可能导向申领我们的优惠劵之类，等等。关于这一部分数据化精细化运营方面，在大数据应用系列的数据化运营小讲，我们会详细加以分享，敬请关注）。刚才谈到，我们假设我们运营目标是让用户购买网站上的商品，那么我们可以把关键路径，也即，用户的购买路径梳理出来：

a.用户登录/注册》搜索关键词》查看商品详情》加入购物车》点击下单》确认付款》确认收货

b.用户搜索关键词》类目和店铺》卖家交流》点击下单》确认付款》确认收货

通过这种关键路径，我们还常常进行漏斗分析，从而进行流量的转化分析，找出影响到达最终结果的关键环节。

（3）从KPI拆解角度分析。

KPI拆解分析方法也是比较常见的互联网分析方法。核心思想是先定一个总体目标，比如今年营收12亿，那么可以把这个指标拆解到各个业务线去，业务线再进行拆分，比如分解为12个月，每个月需要达成营收额，接着，就是达成该营收额，根据流量的转化情况，估算出需要多少的流量，目前平台已有多少流量，需要外拓引流多少流量才能达成目标，这就可以层层的拆解指标，最终或落地到产品团队或部分到运营团队去承担KPI任务。

第二部分：数据分析常用分析方法

常用的数据分析方法有：PEST分析方法、5W2H分析法、4P营销分析法、逻辑树分析法、指标拆分法、对比分析法、漏斗分析法、用户行为分析法、用户生命周期分析法、金字塔分析法等等，下面我们逐个的简单说明下

（1）PEST分析方法

这个方法主要应用于行业研究中。从政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）、技术（Technical），简称PEST角度对一个行业进行比较分析。下面我们举一个例子：我们小讲开始就谈到数据分析行业前景，那么我们在此利用PEST分析下大数据行业前景如何？

（2）5W2H分析法

这个方法主要应用于用户行为研究和专项问题分析，从时间、地点、人物、事情、原因、方式、价格等7个方面对一个问题进行刻画研究。请看如下案例二：

（3）4P营销理论

这个方法主要应用于公司整体经营状况分析，是比较经典的营销分析方法。该方法从产品、价格、渠道、促销等四方面对企业经营状况进行全面分析。请看如下案例三：

（4）逻辑树分析法

这个方法也称作问题树分析方法，主要应用于针对业务存在的问题进行专题分析，是数据分析方法中非常常见的一种分析方法。请看案例四：

（5）指标拆分法

这个方法也是经常适用的方法，特别是为了达成业务目标，我们往往都会先定一个总的目标，然后再初步的拆解指标。下面我们讲讲案例五：

（6）对比分析法

对比分析法是非常常用的基础分析方法，虽然方法特别简单，但几乎所有的分析报告中，都会采取对比分析方法。比如去年同期相比、上个月环比、目标和实际达成相比、各个部门和业务线相比、行业内竞品比较、营销效果对比，等等。这里需要注意的是我们不管是横向比较还是纵向比较，比较的双方一定要有可比性，并且在同一个维度、粒度上去比较，要不是毫无意义的。

（7）漏斗分析法

漏斗分析方法经常应用于产品的转化分析。举个电商的例子：用户登录网站1千万，浏览商品详情页200万，加入购物车80万，下单支付50万，支付成功40万。每一步都是转化率的问题。针对关键路径进行漏斗分析能够帮助我们快速的定位到问题所在。从而能够及时做出决策。

（8）用户行为理论

也称用户的活动周期理论。该分析方法，往往用于对用户的基础研究中。用户行为过程分为认知、熟悉、试用、使用和忠诚5个步骤。

（9）用户生命周期理论

该分析方法，也往往用于用户基础研究中，在互联网领域应用广泛。用户的生命周期分为进入期、成长期、成熟期、衰退期、流失期。每一个阶段用户的行为特征是不一样的，其价值是不一样的，需要精细化的运营。不可急功近利。

（10）金字塔理论

金字塔这个分析方法正好和漏斗分析方法相反，它是基数大，上层小。最初是英国历史学家、政治学家诺斯科特·帕金森(C.Northcote Parkinson)在《帕金森定律》(Parkinson's Law)一书中，论述在行政管理中，行政机构会像金字塔一样不断增多，行政人员不断膨胀，每个人都很忙，但组织效率越来越低下。这条定律又被称为“金字塔上升”现象。后来，人们将这一理论延伸应用，不再只限于本意。大凡是基数大，上层小，符合金字塔特征的研究分析都可以套用到该理论中。所以，金字塔这幅图也常常见于各分析报告中。比如，分析用户群体特征（马斯洛需求层次模型、用户价值模型等等）

综上所述种种数据分析方法，如果在一份分析报告中，能够把这些分析方法都灵活反复体现和应用，那么，这个分析报告一定会比较丰满的。

第三部分：数据分析的流程

数据分析的流程主要分为六步骤，遵循这种方法，一个完整的数据分析项目就出来了。

（1）明确分析目的：我们接到一个分析任务，首先要弄清楚我们分析的对象是什么，要达成怎样的目的，不能陷于为了分析而分析。然后，要熟悉行业和业务，透彻的理解分析的目的，构建起分析的角度和体系。

（2）进行数据准备：我们有哪些数据，通过什么途径可以获取到需要的数据，往往涉及到内部数据和外部数据，内部数据常常是我们的业务库或者基础数据团队建立起来的数据仓库系统，外部数据方面，现在各行各业都有大数据交易源，还有大量的公开市场数据。

（3）进行数据加工处理：主要通过数据清洗工作，对重复值进行去重处理、对异常值错误值进行修正或剔除、对缺失值进行填充修正或删除。如果软件环境为支持大数据量情况下，还需要对数据进行抽样处理。经过这些预处理后，最重要的就是进行数据的计算统计、合并转换，让数据符合目标分析过程。

（4）进行数据分析挖掘：绝大部分的分析目标达成都可以刚才介绍的分析方法外加常见统计分析等达到。主要的分析：整体和组成分析、走势趋势分析、均值方差分析、排序TOP分析、同比环比纵横比较分析、频度频率分析、相关关系分析、数量和比例的双坐标分析、逻辑结构分析、金字塔分析、漏斗图分析、矩阵图分析、指标拆解分析、PEST分析、5W2H分析法、4P营销分析等等。还有一部分分析需要到更高级的数据分析方法才能得到结论。

（5）进行数据结果图表展现：数据分析的目的就是要解决问题的，往往数据分析师不是需求的发起人，那么这就需要数据分析师把分析的数据和结论展现给需求方。最佳的方式就是通过图表，有理有据形象的重点突出且专业的表达出来。根据第（4）步骤的分析，我们可以选取恰当的图标。比如常用的有：折线图、柱形图、条形图、饼图、冒泡图、散点图、矩阵图、雷达图、双坐标图、瀑布图、帕累托图、金字塔图、漏斗图等等。

正如我之前的一篇文章 《图说可视化，报表也能做得如此酷炫！》，讲到帆软报表制作数据可视化的几个关键点。

（6）写出分析报告：数据分析最终的结论全部体现在分析报告中，一个分析师水平如何，只要看他写过的一份分析报告就可以完全清楚了。综合灵活应用这么多的分析方法和各种各样的展示图表，分析报告一定会显得非常丰满。下面一个问题我们再详细和大家讨论数据分析报告的相关事情。

本文转自百家号作者上世是朵花推荐语：其中运营的网友居多，我们看看他们都是怎么说的吧。

以前曾经听到有人这么说，“万事具备，就差一个程序员了”听这话的意思，程序员是有多渺小，我想程序员听到这话一定会很生气吧，心里肯定是无数个反驳的说辞，其中我能想到的一段反驳就是：这话的意思不就是所有事情都想好了，就差执行了，可是想与做还差10万8千里呢，不过从这句话中可以看出一些运营人员心目中的程序员，那么接下来咱们再来说说程序员心目中的运营又是什么样子的。

近期，某互联网公司的一名产品运营师说，一名程序员小哥哥对她说：运营每天都是吃吃水果唠唠嗑、数据表都被程序员做好了，她们就下载现成的，看看环比升降 写写原因，感觉这样的工作真是清闲无比。我想这名产品运营师听了之后感觉一肚子委屈吧，不过她并没有为此反驳，而是把这样的事实分享出来，然后她这样的分享引来了一波网友们前来回复，其中运营的网友居多，我们看看他们都是怎么说的吧。

知乎产品运营：「运营就是打杂的」为了扭转这种误解，我要奋斗终身

上世是朵花：从这样的话，看出这名运营同学有很多委屈了。

某公司运营主管：哪里那么简单……老板发火劈头盖脸骂

上世是朵花：能想象到画面，运营同学也真是不容易了。

麦客电子运营专员：看来他很羡慕运营

上世是朵花：普遍现象，每个工种都是能看到其他工种的清闲，却看不到他们的辛苦。

脉脉内容运营专员：技术小哥哥曾经跟我说：搞成自动化功能后你们不就失业了么，我是为了你好

上世是朵花：没错，经常听到有程序员同事半开玩笑的说这种话，其实自动化一点只能说让运营同学省出一些工作量，去做更重要的事情，失业还是不可能的。

58集团产品运营师：运营说：为了你们在工作上有所突破、请务必搞成自动化

上世是朵花：这是运营同学们的心声啊，运营同学希望程序员们搞成自动化，他们并不担心自动化后自己会失业，因为他们深知运营还有其他好多事情要做的，是程序无法替代的。

腾讯科技内容运营：不少人都认识不到运营真正干嘛的 我觉得以后运营肯定会和产品一样成立一个体系

上世是朵花：是的，每个领域都有它的深度，外行看来只是表面的东西，所以就不免觉得简单。

南京汇龙科技有限公司运营经理：………现在这运营不好弄 哪种都要知道点……尤其是和产品沟通的时候还要懂点交互

上世是朵花：能够理解，特别最后一句，体会颇深。

蜗牛学堂运营总监：最开始就没有产品和运营，只有市场和技术。后来才有了运营和产品。

上世是朵花：每个工种都是根据市场演化的产物，存在就有存在的道理，都是其他工种无法替代的。

从评论的内容就可以看出，运营同学们也是有一套很强大的体系，他们也有很多的艰辛，不只是看看报表那么简单，报表只是他们研究策略的数据基础，这只是他们工作的开始，基于数据做出策略后，他们要制定不同的方案，各种策划活动，并且都是非常灵活的，目前的技术还是远远不能替代运营同学所做的事情的，程序员的看法是片面了一点，我想不只是这位程序员小哥哥是这么看的，有相当一部分程序员朋友都会有类似的看法，这就是行业领域视野角度问题造成的，大多数人看问题都是站在自身的那个角度去看问题，而不是跳出来站在更高的角度去看，同样，其他行业，其他工种的人看待程序员也存在类似的现象，不是么？

以上所有图片均来之互联网 大家好，我是“上世是朵花”。如果你有什么好的看法或者观点可以在评论区展现你的才华，互动交流，如果想进一步了解我，那就关注我吧！

原文标题：码农：运营每天就是唠嗑、报表都被程序员做好了！运营：冤枉啊！发布日期：2018-11-19 11:52:49原文作者：上世是朵花

20世纪30年代，宝 洁诞生了第一位产品经理，全权负责一款肥皂的生产、销售以及全流程的成功。

80多年后，随着互联网的蓬勃发展，出现了越来越多的产品以及和产品相关的各种岗位。；围绕产品的思维与工作方式被越来越多的人所认可，产品成功的思维模型被搬上了课堂。

数据报表，作为一个链接IT部门和业务的中间件，承担着信息沟通的作用：数据展示业务信息，为业务决策提供依据；业务产生数据，最终以数据报表的方式呈现。

同样，我们也可以用产品工作的方式来复盘一下搭建报表系统的整个流程，并且和产品的上线流程做一个对比。

产品的上线流程

市场分析——>竞争分析用户分析——>需求（场景）分析——>功能设计——>开发——>发布——>运营——>迭代

互联网产品初期，在初次面向市场的时候，产品往往是一个MVP（最小可用单元），通过种子用户的反馈，分析使用数据，验证产品的可用性，快速迭代，逐渐修正与完善。

报表系统的上线流程

同行业报表项目参考（行业咨询）——>业务部门需求采集分析——>报表设计——>上线——>end

绝大多数的企业在报表上线之后，都忽视了一个关键动作——运营，以致于IT部门陷入了一个怪圈，疲于应付业务人员的需求，天天加班工作却得不到认可。实际上，系统上线不等于终点，被大量使用与认可才是成功的第一步！

产品如何做运营

1、冷启动

冷启动是什么？冷启动是一个产品刚诞生的一个阶段，此阶段的产品面临着以下问题：

缺少用户及相关资源。产品模式未成熟，能否满足用户，迎合市场趋势仍是未知数

因此，在此阶段的主要目标的作用有：

根据数据分析，验证产品是否满足用户需求验证是否能符合市场趋势验证商业模式是否成立

互联网产品怎么做？

种子用户，聚拢一批符合产品目标人群的用户，获取真实的使用数据MVP（最小可用单元）验证，判断产品是否满足了目标用户的最小可用需求存失分析，依据用户的真实使用数据，分析留存的原因（建立产品优势），放弃部分的流失用户，修正产品的定位。

2、高增长

高增长是指在产品通过市场验证，处于快速发展的阶段，通过运营实现产品用户与价值的持续增长

互联网产品怎么做？

持续推广与曝光精细化运营，针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略，提升运营动作的效率最大化基于用户数据分析的产品不断迭代优化

报表系统如何运营

帆软的一家互联网行业客户告诉我们，为了让报表系统被业务部门认可，IT部门在上线报表系统的初期以及推广期主要做了4件事：

1、冷启动阶段

a.寻找种子用户

优先挑选了营运部门的管理层作为种子用户，依据需求为其定制了PC、移动端两张营运报表，报表上线后不断关注其访问量趋势，发现移动端模板的活跃度更高，并且用户对模板的评价非常好，随着口碑的传播，分公司的营运部门也提出了类似的需求，IT部门开始重新考量整个营运部门的需求，为其系统化的搭建报表应用

b.简单的用户数据分析

这个阶段的用户数量和模板数量都还处于一个比较小的数量级，只需要通过用户的访问数据，验证报表是否满足种子用户的需求

2、高增长阶段

a.从三个维度和两类应用场景分析用户的使用数据，关注性能与用户体验，促使报表系统不断优化

三个维度：

1、报表系统的整体访问趋势

——把控报表系统的整体运营状态，研究用户的访问习惯，合理分配资源

2、每一位业务人员的访问趋势

——充分掌握哪些业务人员的数据诉求更为强烈，那他们的数据需求被响应的优先级将会更高；那些一个劲提需求，却没有访问量的部门，我们需要重新核算成本，降低他们的需

求优先级

3、每一张报表的访问趋势与性能体验

——每一张报表都是一个产品，同样也有完整的生命周期，不被需求的报表要及时的淘汰，降低运维成本；访问量火热的报表要纳入优化迭代，提升用户访问感知，深挖需求，扩充业务场景

两类应用场景：

数据大屏/移动端报表

——什么样的数据分析场景更加在哪类终端上访问量更高？我们是否需要为其专门打造一张移动端的模板，更美观的样式，更人性化的交互效果？

b.主动推送与推广

——内容推广

伴随着报表系统的不断迭代，每一次为业务人员扩充的应用场景需要通过渠道来推广与宣传，促进用户的使用率，这个渠道可以是企业内部的宣发平台，也可以通过C端市场中的新媒体渠道（微信公众号等）

——报表推送

业务人员常用的报表可以通过帆软提供的推送功能直接触达最终用户，培养其对报表的使用粘性

帆软能提供哪些帮助

1、固化的用户行为数据分析

FS平台为用户提供了常用的运营数据统计功能

访问量数据：包含平台访问次数、模板访问次数、用户数等内容模板热度：不同模板在周期时间内的访问总数用户行为：不同用户在周期时间内的访问总数，并且区分统计出查询、导出、打印等不同的用户行为性能监控：不同模板的平均响应时间、平均内存等内容

注：模板热度、用户行为、性能监控数据统计需要安装“高级系统监控”插件

借助于常用的运营数据统计，我们可以对报表系统做一个整体的评估，对整体的访问量、模板热度、模板性能做到心中有数

2、深入的用户行为数据分析

作为数据分析的先锋，只要有数据源，没有IT做不了的运营数据分析。FR会将用户的访问数据存储至logdb数据库当中，可以直接通过设计器链接数据库定制运营所需分析模板

我们需要关注logdb数据库中的两张表与一个字段

表：PUBLIC.FR_EXERECORD

该数据表是报表正确执行日志表，即如果报表执行成功，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

表：PUBLIC.FR_FSRECORD

该数据表是为了统计一段时间内，系统的使用情况，用于管理员查看在线用户数及用户系统使用情况，因此用户登录决策系统时，将登录信息保存入库，将会在该表中添加一条记录，并在相应字段中填写其对应的信息记录

字段：BROWZER

该字段记录了客户端访问报表所用的浏览器版本以及移动端信息terminal：包含终端类型、app还是h5等信息。例如：“terminal”：{"OS"："app"，"type"："mobile"}

借助于以上内容，我们就可以定制出自己所需的数据分析报表，重新把控报表系统的运营情况，为后续的迭代提供指引

3、主动推送与推广

帆软为每一种报表使用方式与场景都提供了消息推送的服务，包括了：平台消息推送、微信/钉钉消息推送、APP推送、邮件推送等