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一、策略運(yùn)營(yíng)是指什么

策略運(yùn)營(yíng)（英文：Strategic Operation）是用戶(hù)運(yùn)營(yíng)的一種模式，主要針對(duì)于用戶(hù)量級(jí)在千人到百萬(wàn)人規(guī)模的運(yùn)營(yíng)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析、調(diào)研等方式分析現(xiàn)有用戶(hù)群體特征，構(gòu)建用戶(hù)畫(huà)像，推動(dòng)方案落地的運(yùn)營(yíng)人員。

二、策略運(yùn)營(yíng)的職能

1、根據(jù)需求及運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，結(jié)合產(chǎn)品特點(diǎn)、行業(yè)熱點(diǎn)和重要節(jié)點(diǎn)完成各類(lèi)線上活動(dòng)及內(nèi)容的策劃；

2、深度洞察用戶(hù)畫(huà)像及用戶(hù)需求，主動(dòng)發(fā)現(xiàn)行業(yè)熱點(diǎn)，創(chuàng)新活動(dòng)、內(nèi)容，完成選題策劃；

3、統(tǒng)籌各方資源，對(duì)接設(shè)計(jì)、產(chǎn)品、研發(fā)等部門(mén)，推進(jìn)活動(dòng)、內(nèi)容的落地，對(duì)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)負(fù)責(zé)；

4、定期總結(jié)復(fù)盤(pán)活動(dòng)、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)成果，追蹤各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)，及時(shí)優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略；

5、針對(duì)平臺(tái)活動(dòng)、玩法、渠道等內(nèi)容進(jìn)行深度研究，結(jié)合數(shù)據(jù)分析趨勢(shì)，識(shí)別數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

三、策略運(yùn)營(yíng)的工作內(nèi)容

1、數(shù)據(jù)分析

跑出單位時(shí)間內(nèi)（如近7天30天），按照貢獻(xiàn)內(nèi)容的用戶(hù)數(shù)分布、活躍度分布、消費(fèi)行為分布，找出其中的規(guī)律。如，活躍周期、貢獻(xiàn)頻度和數(shù)量、群體現(xiàn)象等。這個(gè)很難說(shuō)的很細(xì)，每個(gè)產(chǎn)品的情況不同，具體問(wèn)題具體來(lái)分析吧。

2、用戶(hù)分層

依據(jù)上面的數(shù)據(jù)分析結(jié)論，再結(jié)合運(yùn)營(yíng)對(duì)用戶(hù)需求的非常深入的了解，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分層�？蛇\(yùn)用RFM模型、AARRR模型、ARGO模型、生命周期等對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分層，用戶(hù)必須用可量化的方式分成幾類(lèi)，并且用戶(hù)之間有明顯的區(qū)別。

3、針對(duì)性措施

由于每層用戶(hù)的特征和需求不同，所以針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)措施也不同。策略運(yùn)營(yíng)根據(jù)不同的分層用戶(hù)指定對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)措施。

4、看效果并優(yōu)化

策略運(yùn)營(yíng)往往把關(guān)注度都放在措施上線前這個(gè)階段，投入很多時(shí)間和精力，但措施的效果怎么樣才是最重要的，而且必須花時(shí)間做分析，找出真正的原因，再給出修復(fù)的辦法。運(yùn)營(yíng)很多時(shí)候是在試錯(cuò)的過(guò)程中，能印證些什么，非常重要，再調(diào)整優(yōu)化，這樣每次做的事才有真正的意義。

四、策略運(yùn)營(yíng)的能力要求

1、數(shù)據(jù)埋點(diǎn)

數(shù)據(jù)埋點(diǎn)是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)分析的根基，想要做好數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，需要清楚埋點(diǎn)的流程、埋點(diǎn)方案選擇、數(shù)據(jù)驗(yàn)證方法。

2、指標(biāo)體系建設(shè)

好的指標(biāo)體系可以直觀地反應(yīng)當(dāng)前業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況的好壞，并且可以給出可以指導(dǎo)行動(dòng)的決策建議。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需要掌握指標(biāo)體系的構(gòu)建及管理方法。例如，通過(guò) OSM模型 與 UJM 模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系。

3、 數(shù)據(jù)分析方法

除了專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)分析崗位外，現(xiàn)在幾乎各個(gè)崗位都要求具備一定的數(shù)據(jù)分析技能，策略運(yùn)營(yíng)掌握分析方法才能做好產(chǎn)品決策，可以更高效的分析。

4、用戶(hù)行為分析

過(guò)去數(shù)據(jù)分析以宏觀的數(shù)據(jù)指標(biāo)為主，例如流量、訂單、營(yíng)收等。隨著用戶(hù)增長(zhǎng)理論的發(fā)展，對(duì)個(gè)體行為的洞察分析成了新的方向。通過(guò)對(duì)用戶(hù)點(diǎn)擊事件、漏斗轉(zhuǎn)化、行為路徑、留存分析以及魔法數(shù)字分析，找出產(chǎn)品流程上的問(wèn)題和改進(jìn)點(diǎn)，從而提升用戶(hù)轉(zhuǎn)化，促進(jìn)用戶(hù)增長(zhǎng)。

5、數(shù)據(jù)可視化

運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)分析報(bào)告、數(shù)據(jù)分析平臺(tái)都需要以更直觀的方式將分析結(jié)果或決策建議輸出，指導(dǎo)業(yè)務(wù)決策。因此，需要了解數(shù)據(jù)可視化圖表的應(yīng)用原則、可視化產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念，以及常用的可視化工具，如 Echart、百度圖說(shuō)。

6、用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽體系建立

策略運(yùn)營(yíng)離不開(kāi)用戶(hù)的分層運(yùn)營(yíng)，對(duì)用戶(hù)進(jìn)行更細(xì)粒度的分群，需要掌握用戶(hù)畫(huà)像理論、用戶(hù)畫(huà)像標(biāo)簽體系建設(shè)方法，將業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景抽象成用戶(hù)標(biāo)簽，利用 CDP/DMP 平臺(tái)實(shí)現(xiàn)更高效的運(yùn)營(yíng)流程。

7、算法挖掘應(yīng)用

基于運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則運(yùn)營(yíng)需要和算法能力相結(jié)合，才能發(fā)揮更大的價(jià)值，例如人與商品的精準(zhǔn)推薦實(shí)現(xiàn)千人千面的個(gè)性化產(chǎn)品體驗(yàn)，或者將業(yè)務(wù)規(guī)則抽象成算法特征，利用 AI 能力預(yù)測(cè)用戶(hù)行為意向。

五、策略運(yùn)營(yíng)的工作流程

1、借助數(shù)據(jù)分析、用戶(hù)反饋、場(chǎng)景拆解等需求挖掘的方法發(fā)現(xiàn)問(wèn)題。

2、做場(chǎng)景拆解、問(wèn)題假設(shè)、通過(guò)競(jìng)品分析、數(shù)據(jù)分析、調(diào)研問(wèn)卷等方案，驗(yàn)證需求，找出關(guān)鍵問(wèn)題和影響因素。

3、針對(duì)關(guān)鍵問(wèn)題，分析用戶(hù)或業(yè)務(wù)的本質(zhì)目的，制定策略方案。

4、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)及調(diào)整優(yōu)化，新策略執(zhí)行后通過(guò)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行策略評(píng)估和效果回歸，然后循環(huán)進(jìn)入靠前環(huán)節(jié)。

總結(jié)

優(yōu)化猩SEO：策略運(yùn)營(yíng)需要有用戶(hù)思維、數(shù)據(jù)思維以及運(yùn)營(yíng)思維，擅長(zhǎng)做各種測(cè)試玩轉(zhuǎn)流量，讓流量增長(zhǎng)更快，或者流量變現(xiàn)效率更高或者流量的分配效率更高。

參考鏈接：

策略運(yùn)營(yíng)工作內(nèi)容是什么- 職業(yè)百科

https://baike.zhipin.com/wiki/s5bb689d56cc4729d1HF7

策略運(yùn)營(yíng)，到底是一個(gè)什么崗位？ - 知乎

https://www.zhihu.com/question/455797476

修改于2023-12-23

TAG：策略運(yùn)營(yíng)是什么意思