德國電話號碼錶 關於運營的工作流程與規範，全是乾貨

nadim123

相信很多做運營的同學在工作過程中，會遇到自己的想法、方案，在經過實施檢驗後效果不理想 德國電話號碼錶 工作效率低、方案內容質量不高，缺乏資料支撐和依據等諸多情況。根據我思考和經驗總結，認為要改變這類情況的局面首先需要從制定運營工作流程和工作規範著手。 一、為什麼要制定運營工作流程 一個科學的工作方法和管理方式能夠有效的提高組織的工作效率，提升組織成員的工作意識、規範意識，提升個人能力認知，所有工作必須按流程走，形成組織共識，這樣才能儘可能的避免工作中決策失誤，拍腦袋做事的思維。 下面我就個人工作經驗與大家分享運營的工作流程（如下圖）。 二、資料指標預警監控 在預警監控資料指標之前，我們需要先梳理運營需要的資料指標，要用到哪些指標、看哪些指標，哪些是核心指標、哪些是次要指標、哪些是過程指標等等。有了完善的資料指標體系，接下來才能做好指標的預警監控，我們才能發現問題、異常資料。

三、資料分析 首先資料分析不分角色，無論是資料分析師還是使用者運營、活動運營也好 德國電話號碼錶 都可以針對某主題自行資料分析，當下做運營工作，資料分析能力是必備技能之一，良好的資料思維是必要條件，資料分析不是盲目分析，也不是一兩句話總結就可以形成一個資料分析報告，需對主題的過程資料指標、關聯指標、結果性指標、過程指標，從事件屬性、指標維度多方向的分析。我們要清楚為什麼做資料分析，怎麼做好資料分析？以資料驅動業務為目標，做好資料分析可分為五個方面： 1）資料採集與規劃：根據運營需求對業務場景設計指標體系、事件埋點，通過資料分析補充採集缺失的資料、優化不可用的資料指標、事件、屬性。

2）分析異常資料：根據資料指標的因果關係、資料表現特徵、資料指標細分進行分析。例如網約車訂單量某天減少了，按照因果關聯我們需要看乘客資料和司機資料，根據經驗首先要看的是訂單取消率，如果訂單取消率比較高，那我們要看司機資料，是不是因為接單司機減少，活躍司機量少導致，還需要看具體是哪些城市的司機量減少，那個標籤司機量減少等；如果訂單取消率較低，那我們需要看乘客資料，是不是下單乘客數減少、活躍乘客量減少、什麼標籤乘客量減少等。常用的資料分析法有因果分析、魚刺分析、事件分析、漏斗分析、留存分析、分佈分析、間隔分析、使用者路徑分析、行為分析、使用者生命週期價值分析、屬性分析等。 3）分析產品迭代效果：通常來講分析產品迭代效果大體上分為量和轉化兩種評估方向。比方說兩種不同的資訊流廣告投放註冊送落地頁看哪種效果更好，首先在相同渠道、相同環境、相同人群的情況下，我們不僅需要看資訊流廣告的曝光量、點選量、註冊量，還需要看廣告的曝光點選轉化率、註冊轉化率。