二手车运营方案,二手车运营思维和方法分析

1.用户运营分析工作如何做？

一个优秀的运营在做事的时候，思维方式和普通人会有些差异，运营本身就像打怪升级一样，靠的就是积累经验，但是如果你有更好的攻略，也就是思维方式，你升级的速度会更快。

下面我们就来看一下优秀运营之间通常具备哪些思维方式。

1.用户中心思维

运营的目标是拉新留存促活，所以在运营过程中要以用户为中心，提升用户体验为己任。

在这一点上，可以看看微信的人性化运营，在保持微信的核心功能的基础上，增加的辅助功能是为了提升用户体验。

也许你的用户量没有微信那么庞大，但如果不考虑用户体验，想改版就改版，改完了还不告诉用户改了哪里，如何使用新版，那你就是没把用户放在心上。

2.流程化思维

我们做运营的，工作内容有时候会比较多和杂，如果随意想到什么就做什么，很容易做不好又做不完。

比如我之前做过的活动，目的很简单，以公开课的形式给我们的微信公众号涨粉丝。看似简单，但其实涉及很多细节，如果做不好，很影响活动效果和用户体验。

这个时候就需要用流程化的思维去做这个活动。

活动的整体流程是这样的

而要做好这些环节，我们要给每个环节进行细分

活动前需要确定讲师的分享主题，分享时间，活动宣传的时候要考虑文案的转化率、推送频率。

用户报名阶段要考虑以何种方式让用户报名，因为我们的活动目的就是涨粉，那么活动文案的曝光量要高，让用户去转发分享就是一种玩法。

用户加群阶段要考虑用户体验，同时也要考虑人力成本，所以控制在一段时间集中加群比较好。

用户加群后要进行群内的管理，主要目的也是保证活动开始前的用户体验。

活动开始时，活动现场以及群内的舆情都要进行监控，及时做出反馈。

活动结束后要考虑留存，要对用户进行维护，同时收集用户反馈，为下一次的活动提供借鉴，活动内容要及时输出，方便用户回顾。

所以当我们接到一个任务，按照流程化思维要做以下3步

1.确定目标

2.梳理整个活动的各个环节

3.从目标出发，根据每一个环节梳理出需要做的事，考虑哪些事可以提升用户体验

如果活动前不把流程都安排好，人力安排到位，容易在活动中出现问题，影响活动的整体效果。

3.工匠思维

工匠思维，就是把一件事拆分成更小的细节，仔细打磨每一个细节。

比如你做新媒体的，运营微博和公众号，你的微博每天要发多少内容，内容定位是什么，内容来源是什么，什么时候发，以什么形式发。。。

最好是做一张表格，公众号也同理，然后每个月把发送的内容，内容的阅读量，转发量做一个统计表格，分析用户喜欢哪些类型的内容，哪些内容能引起用户转发，标题对内容的影响如何，这些都要去分析，然后从不同的细节去改进。

4.破局思维

我们在运营中有时候也会遇到困境，如何去破开困局，就是需要有破局思维。

破局思维一方面就是要去打破常规思维，说白了就是不按套路出牌，但是用户看了又很喜欢。

举个例子，比如红透电商圈半边天的卫龙辣条

这些图是不是很熟悉，看看下图，其实就是模仿的苹果官网

谁能想到曾经声名狼藉的垃圾食品也能这么有逼格，这种逼格还挺让人喜欢，这和大家平常见惯的辣条很不一样，打破惯性认知，就是破局。

破局思维的另一方面就是找到一个支点，利用这个支点撬动整个项目。

比如我们做活动，要吸引到更多的人参与，就需要一些大咖来做嘉宾，而大咖的档期往往都是满满的，这个时候如果我们可以想办法撬动一个大咖，那么我们也许就可以以此为支点，撬动其它大咖，从而吸引更多的人参与。

其实套路都是类似的，当面对一个一下子不能完成的人物的时候，想一想这个支点在哪里。

5.逆向思维

逆向思维大家应该都熟悉，就是从结果反推原因，然后再针对性地解决这些原因。

比如你做一个活动，参与用户却不多，你要如何去解决

A说：可以增加奖品数量，增加优惠券的优惠力度

B说：可以增加几个推广渠道

C说：先分析一下可能的原因，是奖品没有吸引力，还是推广渠道和目标用户不匹配，还是活动门槛太高，查找具体的原因。然后针对性地去解决。

C就是逆向思维。

所以，不要过早地下结论，特别是运营，不管是什么运营，都会有很多的因素来影响我们达到最终目标，所以要多维度地去思考原因。

以上是我个人觉得一个优秀运营应该具备的思维，了解了这些思维方式并加实践，可以帮助我们更好地做运营工作，更好地去吸收其它运营知识。

其实做其他工作的也类似。

我是寡言君

普通运营一枚，以运营为生，以设计为乐。

用户运营分析工作如何做？

产品运营做数据分析，最重要的就是具备数据分析的思维、掌握数据分析的方法、会使用数据分析的工具接下来就从这3个方面，为大家一一阐述！干货较多，建议先马再看一，数据分析的思维作为产品运营必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？面对海量的数据，很多产品运营人员都不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。下面就为大家介绍做数据分析时1个经典的五步走思路：第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。举个例子：某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和hao123上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。第一步：挖掘业务含义。首先要了解市场部想优化什么，并以此为北极星指标去衡量。对于渠道效果评估，重要的是业务转化：对P2P类网站来说，是否发起“投资理财”要远重要于“访问用户数量”。所以无论是神马移动搜索还是金山渠道，重点在于如何通过数据手段衡量转化效果；也可以进一步根据转化效果，优化不同渠道的运营策略。第二步，制定分析计划。以“投资理财”为核心转化点，分配一定的预算进行流量测试，观察对比注册数量及最终转化的效果。记下俩可以持续关注这些人重复购买理财产品的次数，进一步判断渠道质量。第三步，拆分查询数据。既然分析计划中需要比对渠道流量，那么我们需要各个渠道追踪流量、落地页停留时间、落地页跳出率、网站访问深度以及订单等类型数据，进行深入的分析和落地。第四步，提炼业务洞察。根据数据结果，比对神马移动搜索和金山网络联盟投放后的效果，根据流量和转化两个核心KPI，观察结果并推测业务含义。如果神马移动搜索效果不好，可以思考是否产品适合移动端的客户群体；或者仔细观察落地页表现是否有可以优化的内容等，需找出业务洞察。第五步，产出商业决策。根据数据洞察，指引渠道的决策制定。比如停止神马渠道的投放，继续跟进金山网络联盟进行评估；或优化移动端落地页，更改用户运营策略等等。每次做数据分析时，产品运营都可以参考这5步。二，数据分析的方法这里给大家介绍数据分析常见的8种方法，掌握这8种方法，对于初中阶产品运营的人来说基本足够。我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品GrowingIO对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这8种常见的数据分析方法。1.数字和趋势看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，从而直观的吸收数据信息，有助于决策的准确性和实时性。对于电子商务网站，流量是非常重要的指标。上图中，我们将网站的访问用户量（UV）和页面浏览量（PV）等指标汇汇聚到统一的数据看板（Dashboard），并且实时更新。这样的一个数据看板，核心数字和趋势一目了然，对于我们来说一目了然。2.维度分解当单一的数字或趋势过于宏观时，我们需要通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。在选择维度时，需要仔细思考其对于分析结果的影响。举个例子，当监测到网站流量异常时，可以通过拆分地区、访问来源、设备、浏览器等等维度，发现问题所在。图7中，当天网站的访问用户量显著高于上周，这是什么原因呢？当我们按照访问来源对流量进行维度拆分时（图9），不难发现直接访问来源的访问量有非常大的提升，这样就进一步把问题聚焦了。3.用户分群针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行归类处理，是我们常常讲到的用户分群（segmentation）的手段。我们也可以通过提炼某一群用户的特定信息，创建该群体用户的画像。例如访问购物网站、寄送地址在北京的用户，可以被归类为“北京”用户群体。而针对“北京”用户群体，我们可以进一步观察他们购买产品的频度、类别、时间，这样我们就创建出该用户群体的画像。在数据分析中，我们往往针对特定行为、特定背景的用户进行有针对性的用户运营和产品优化，效果会更加明显。上图中，我们通过GrowingIO的用户分群功能将一次促销活动中支付失败的用户挑选出来，然后推送相应的优惠券。这样精准的营销推广，可以大幅度提高用户支付的意愿和销售金额。4.转化漏斗绝大部分商业变现的流程，都可以归纳为漏斗。漏斗分析是我们最常见的数据分析手段之一，无论是注册转化漏斗，还是电商下单的漏斗。通过漏斗分析可以从先到后还原用户转化的路径，分析每一个转化节点的效率。其中，我们往往关注三个要点：第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？第二，每一步的转化率是多少？第三，哪一步流失最多，原因在什么地方？流失的用户符合哪些特征？上图中注册流程分为3个步骤，总体转化率为45.5%；也就是说有1000个用户来到注册页面，其中455个成功完成了注册。但是我们不难发现第二步的转化率是56.8%，显著低于第一步89.3%和第三步转化率89.7%，可以推测第二步注册流程存在问题。显而易见第二步的提升空间是最大的，投入回报比肯定不低；如果要提高注册转化率，我们应该优先解决第二步。5.行为轨迹关注行为轨迹，是为了真实了解用户行为。数据指标本身往往只是真实情况的抽象，例如，网站分析如果只看访问用户量（UV）和页面访问量（PV）这类指标，断然是无法全面理解用户如何使用你的产品。通过大数据手段，还原用户的行为轨迹，有助于增长团队关注用户的实际体验、发现具体问题，根据用户使用习惯设计产品、投放内容。上图中展示了一位用户在某电商网站上的详细行为轨迹，从官网到落地页，再到商品详情页，最后又回到官网首页。网站购买转化率低，以往的业务数据无法告诉你具体的原因；通过分析上面的用户行为轨迹，可以发现一些产品和运营的问题（比如是不是商品不匹配等等），从而为决策提供依据。6.留存分析在人口红利逐渐消褪的时代，留住一个老用户的成本要远远低于获取一个新用户。每一款产品，每一项服务，都应该核心关注用户的留存，确保做实每一个客户。我们可以通过数据分析理解留存情况，也可以通过分析用户行为或行为组与回访之间的关联，找到提升留存的方法。在LinkedIn，增长团队通过数据发现，如果新用户进来后添加5个以上的联系人（上图红色线条），那么他／她在LinkedIn上留存要远远高于那些没有添加联系人（上图绿色和紫色的线条）的留存。这样，添加联系人称为LinkedIn留存新用户的最核心手段之一。除了需要关注整体用户的留存情况之外，市场团队可以关注各个渠道获取用户的留存度，或各类内容吸引来的注册用户回访率，产品团队关注每一个新功能对于用户的回访的影响等等，这些都是常见的留存分析场景。7.A/B测试A/B测试用来对比不同产品设计／算法对结果的影响。产品在上线过程中经常会使用A/B测试来测试不同产品或者功能设计的效果，市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道、内容、广告创意的效果评估。举个例子，我们设计了两种不同的产品交互形式，通过比较实验组（A组）和对照组（B组）的访问时长和页面浏览量两个衡量指标，来评估哪一种交互形式更佳。要进行A/B测试有两个必备因素：第一，有足够的时间进行测试；第二，数据量和数据密度较高。因为当产品流量不够大的时候，做A/B测试得到统计结果是很难的。而像LinkedIn这样大体量的公司，每天可以同时进行上千个A/B测试。所以A/B测试往往在公司数据规模较大时使用会更加精准，更快得到统计的结果。8.数学建模当一个商业目标与多种行为、画像等信息有关联性时，我们通常会使用数学建模、数据挖掘的手段进行建模，预测该商业结果的产生。作为一家SaaS企业，当我们需要预测判断客户的流失时，可以通过用户的行为数据、公司信息、用户画像等数据建立流失模型。利用统计学的方式进行一些组合和权重计算，从而得知用户满足哪些行为之后流失的可能性会更高。我们常常说，不能度量，就无法增长，数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。三，数据分析的工具作为产品运营，面对海量的数据，肯定是需要借助数据分析工具的。以前，产品运营一般都会经过数据采集、数据整理、数据透视、数据分析这四个步骤，来完成一次数据分析。通常会用到以下工具：数据采集：Python、GoogleAnalytics等数据整理：Excel、SQL等数据透视：Excel、PowerPoint等数据分析：Excel、MATLAB等在这个过程中，数据采集、整理、透视基本会花费产品运营70%以上的时间，这就导致了最具价值的数据分析部分时间被挤压，为了在有限时间内完成数据分析工作，产品运营的数据分析价值可能会因此大打折扣。GrowingIO产品分析示图现在，通过GrowingIO产品分析，产品运营人员可以节省下大量数据采集、整理、透视的时间，只需简单集成SDK，就可以通过GrowingIO自定义各种可视化图表（漏斗分析、趋势分析、分布分析、用户画像等），把时间真正落到数据分析上来，发挥产品运营数据分析真正的价值。作为产品运营，有了数据分析思维、掌握了数据分析方法后，善用数据工具也是十分重要的。能为我们节省大量的时间，发挥我们真正的价值。知友福利：点击领取GrowingIO产品分析（支持网站、App、小程序）15天使用特权最后各位少侠走过路过记得点个赞哦～

用户运营分析工作顾名思义：涵盖用户运营+用户分析。不要小看用户运营分析，也许你真的做不好！需要说明的是：你要做过运营才会分析。如果这就够了，那你就错了。好的运营分析还需要懂业务。如何做好用户运营的分析工作？最基本的3点：对业务或者相关业务有所了解工作上要先做2年运营对运营结果好坏有个大概的基数。分析类工作的思维接下来看下某大厂对运营分析的要求：岗位职责：1.负责理财通用户研究，包括用户画像、产品定位、可用性测试、品牌监测等多种研究类型；2.独立完成各个用研项目的方案设计，包括需求分析、研究目的和内容提炼、用研方法、运作方式设计、调研问卷及沟通话术等；3.负责调研的实施及结果产出，包括用户需求采集和分析、竞争产品分析、用户体验数据的统计分析、二手资料研究等；4.定期(周月季年)、分类(场景、客户类别)输出调研报告；5.规划用户研究项目，并协助制定可落地的执行计划；职位要求：1.本科以上学历，心理学、社会学、市场营销、金融专业优先；2.3年以上产品运营、用户运营、市场调研经验，具备呼叫中心与理财行业经验者优先；3.具备优秀的数据分析能力、洞察力、逻辑能力与学习能力，优秀的文案编辑与成果输出能力；4.具备完善的用户调研和用户研究知识体系，能独立负责用研项目；5.具备金融行业/互联网金融从业经验优先；6.具备良好的沟通能力和推动力，富有团队精神，具有良好自我管理能力、执行力和用户沟通技巧；我们可以从岗位职责和岗位要求中可以看出用户运营、用户运用分析的工作内容和岗位要求。可以看出这是腾讯理财通的坑位，和上面3点对应一下：6条职位要求中有3条体现了要和金融专业用户运营、用户研究是讲究结果的，岗位要求中出现了“结果产出”、“输出报告”、“可落地的执行计划”调研、用户研究等多种研究类型；的数据分析能力、洞察力、逻辑能力说用户大家首先想到的肯定是用户运营漏斗。本文我们说一下不一样的用户分类方式，这种分类方式更容易做用户运营分析。一，认识用户1.尝试型用户：喜好尝试新鲜事物的用户。这类用户永远走在潮流的最前端，一些新鲜好玩的事物，往往都是这类用户先发现的。2.分享型用户：喜好分享新鲜事物的用户。这类用户往往积极、乐观，在生活中表现的十分活跃。乐于分享好玩、有趣的事物。分享型用户还可分为两种，一种是主动分享，另外一种是被动分享，即因为利益而进行的分享。比如为了得到赏金，给亲朋好友发送支付宝粘贴码的用户，就属于第二种。3.接受型用户：最终使用产品的用户。这类用户在看到很多人使用某个产品时，才会进入，我把这类用户归为后知后觉型，除非看到多数人使用，否则不会轻易尝试的。二，以上三种类型的用户价值分析1、尝试型用户的价值分析尝试型用户是让生活变的更美好的一种存在。由于尝试型用户占整个用户群的比例较少，新产品投放市场后，尝试型用户们也发挥着测试员的作用。产品测试通过，可以投放市场，让更多用户使用，产品测试失败，要么回炉重造，要么项目流产。因为有尝试型用户（也叫种子用户、有的行业也叫Beta用户）的存在，我们日常看到的产品基本上都是被验证通过，能被人们认可的产品了，所以免去了一些不良的体验。2、分享型用户的价值分享型用户能让好的产品迅速的为人所知。分享型用户天生爱分享美好的事物，当他们吃到一顿超乎寻常的美味，发现一些优惠的活动，会主动的传播给朋友。分享型用户在用户中的占比较尝试型用户大一些，有些分享型用户本身也是尝试型用户。因为有分享型用户在，对大多数用户来讲，省去了筛选产品的过程，所以当我们看到满大街用户都在穿同一个牌子衣服时，就不用太惊奇了。美食家是典型的分享型用户，他们走街串巷的寻找美食，手里面握有几万几十万的粉丝，当美食家发现了一个不起眼的小店，做出让人垂涎三尺的美食时，在网上挂出来自己的评价，就会有很多用户慕名而来。3、接受型用户的价值接受型用户才是产品真正想要获得的用户。接受型用户占整个用户的比例预计在90%以上，前面的尝试型用户和分享型用户加起来，为企业贡献的收益估计连零头都不到，接受型用户才是真正养活企业的用户。以游戏来举例，通过尝试型用户的建议，优化了产品；通过分享型用户的传播，让更多的用户知道；这些用户指的就是接受型用户，接受型用户下载使用了功能完善的产品，为产品付费。企业有了收益，进行下一款产品的研发，周而复始。三，以上的中用户的运营数据分析（待更新..）