产品运营

这是一篇关于产品运营的思维导图，利用数据优化产品运营：活动运营的数据分析优化、内容运营的数据分析优化、渠道运营的数据分析优化。

产品运营

产品定位

定义

你是谁（品牌与品类）

你能带给多少人什么好处

核心目标

为用户解决什么问题

用户定位

目标群体是谁/谁会使用该产品

用户特征

用户画像

使用场景

用户需求在哪种场景下会发生

影响产品定位的因素

用户心理

市场竞争

产品本身

推广营销

类型

金字塔型

中端产品数量>高端产品数量，低端产品数量>中端产品

橄榄型

高低端少，中端数量多

M型或哑铃型

高低端产品数量多，中端产品数量少

倒金字塔型

奢侈品牌

原则

与同类产品竞争原则

拾遗补缺原则

突出特色原则

求新求异原则

定位步骤

探寻市场机会

挖掘市场细分

差异性需求细分市场

排除重复的细分市场

拆分内部需求差异较大的细分市场

市场规模分析方法

分析预测法

确定产品的潜在购买者和使用者

确定潜在购买者的数量

估计购买率或使用率

市场因素组合法

选择目标市场

细分市场结构的吸引力

细分市场内激烈竞争的威胁

新竞争者的威胁

替代产品的威胁

购买者讨价还价能力增强的威胁

供应商讨价还价能力增强的威胁

目标市场的选择策略

无差异性目标市场策略

强调用户的共同需要

差异性目标市场策略

整体市场分为若干细分市场

集中性目标市场策略

选择一个或几个细分化的专门市场

推广方案策划

线上渠道，全网络大范围覆盖

线下渠道，地面店面全面覆盖

线上线下相结合

目标制定策划

产品运营阶段目标

种子期阶段

收集用户行为数据

与产品设计时的用户模型作比对

进行有目的性的优化

推广阶段

扩大影响(新增、活跃、留存及渠道数据）

吸收用户

营收期阶段

各种活动运营、对服务进行增值，扩大产品利润（付费用户数、付费金额、付费路径转化、ARPU）

根据产品类型制定目标

数据分析策划

留存率

次日留存率

40%为优秀

周留存率

渠道留存率

活跃用户数

活跃率=活跃用户数/总用户数

5%~10%，产品生命力强，运营计划是正确的

内容运营

核心

通过生产和重组内容的方式去满足用户内容消费需求，提升产品的活跃度，以及对品牌的认知度

作用

满足用户的内容消费需求

传递产品的定位与调性

4项准备工作

对自身产品的理解

对产品用户的理解

对产品现有数据的把握

竞品及其策略和数据

两种模式

传统模式

优势

高质量

及时性

劣势

与用户是割裂的

内容很难差异化

覆盖用户量有限

创新模式

场景化

个性化

产品流程化

两种执行方法

官方产出

优势

控制内容时机和质量

缺点

人力成本过高，不适合量产

用户产出

方法

搭建好产品“骨架”内容

充实好产品“肉体”内容

搭建好产品“社交"内容

以消费时间、金钱货币为中心

延长用户使用路径

创造更多的可能

激活冲动消费

占领更多的场景

活动运营

定义

传统活动运营

营销主导型活动运营

以盈利销售为主、品牌宣传为辅

传播主导型活动运营

以品牌宣传为主、盈利销售为辅

混合型活动运营

营销+传播

互联网产品的活动运营

倚重营销主导型和混合型活动运营

活动准备阶段

明确活动目的

活动理由

做好三项活动准备

用户资源积累

了解和学习竞争对手

协调内部与外部资源

活动策划阶段

活动的策划创意

找寻创意的方法

迎合适宜的用户群

根据活动性质设计参与门槛

标新立异，结合时下热点

考虑传播效果

不违背活动目的

活动文案

好标题是成功的一半

设计好宣传图

设计好活动背景

活动规则要清晰

评选规则要详细

奖项设置要吸引人

增加活动成功的筹码

借势

借力

细节

考虑用户的感受

做活动的目的

与用户商讨活动创意

奖品设置

活动执行阶段

活动跟踪

爆点挖掘

有效引导

有力应变

活动总结阶段

元素

背景

上一次活动内容、解决的问题

目标

目标、时间范围、要提升多少数据

效果

最终效果、总结核心数据、是否达到活动预期

详细分析

具体的措施和数据

经验总结

总结活动的优缺点

复盘

回顾活动目标

新增多少用户

次日留存率

新增付费用户

APUP

呈现活动结果

深入分析差异

是否高估了某个渠道的转化

投放的时间点有没有选择到最佳

宣传文案是否打动用户

着陆页的功能是否顺畅

导出经验总结

数据化运营

驱动运营

对运营监控的重要性

便于企业对产品目标用户进行细分

可有效激活老用户

流程

数据收集

问卷调查

用户访谈

观察和提问

反馈页面

设立反馈渠道

数据工具

数据处理

简约

解释

数据分析

PEST

5W2H

逻辑树

4P

产品

价格

渠道

促销

用户使用行为

认知

熟悉

试用

使用

忠诚

数据展现

图表

数据驱动精细化运营

用户画像

关联分析

实时监控

属性定义

地域特点

运营内容

行为记录

要点

访客数

访问次数

页面和网站停留时间

跳出率

关键词与创意的匹配度

创意与着陆页的匹配度

URL是否准确

打开速度是否过慢

广告是否过多

交互率

减少子任务数量

降低单个操作行为的难度

提供任务的并行完成路径

减少具体操作行为的数量

考虑用户情况

转化率

产品新，用户不能理解

品牌新，用户不信任

体验感太差，用户不喜欢

搜索数据分析

站内搜索分析

营销数据分析

电邮营销效果分析

线下营销效果分析

实体店地址信息页面

专用电话号码

网站专用购物礼券

以会员卡获取用户资料

线上营销效果分析

展现量

参与率

点击量

受众兴趣

比较受众

子主题

产品运营优化

方面

扩大产品组合

缩减产品组合

产品延伸

产品大类现代化

性能优化

一切为了用户体验

真实、全面、准确地收集用户体验数据

从后端到前端的优化策略集

接入层采用竞速接入

将数据缓存在离用户最近的地方

使用IP方式访问服务器

利用A/B测试驱动产品优化

解决的痛点

改变传统依靠经验的决策方式

改变后验导致开发成本高的问题

改变忽视细节改变的问题

改变流程复杂、周期长的问题

操作步骤

确定目标

设计变量

调节流量

得出结果

特性

先验性

并行性

科学性

优化与应用场景

元素/控件层面

功能层面

产品层面

高效A/B测试7条经验

小改动大效果

耐心测试

TWYMAN法则

根据自己的产品特性做测试

速度很关键

关注产品质量

快速轻量迭代

利用数据优化产品运营

活动运营的数据分析优化

非产品交易的互动型活动

产品交易的促销活动

内容运营的数据分析优化

渠道运营的数据分析优化

产品运营周期

种子期

MVP：最小化可行产品（重点）

产品简单、核心功能明确、主流程可以打通

用户要小而聚焦

运营模式

大众型

垂直型

运营方式

事件法

地推法

传染法

爆发期

更新迭代（重点）

围绕核心功能进行快速更新迭代

从种子用户向目标用户发展

运营方式

买流量

与知名公司合作

社交网络

补贴打动用户

平台期

更新修复（重点）

开发新功能、持续更新、修复Bug

控制用户增长的节奏

3种运营方式

办活动

用户等级

延伸功能