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【Judy带你逛起点】努力了不一定会成功,但不努力就一定不会成功

你还记得前段时间朋友圈最火的一句话吗?“你的对手在看书,你的仇人在磨刀,你的闺蜜在减肥,隔壁老王在练腰,我们必须不断学习,否则我们将被学习者超越。”很多人看到这句话时,都一笑而过。

可是,你有想过吗?

你的竞争对手(直接、间接、潜在)都在努力学习中,你还有什么理由不学习呢?想超越他们,你就得不断地学习,不停的奋斗。

8月12-13日,起点学院-运营实战班又迎来了一批“爱学习”的同学。

课程导师:

Rainbow博士,腾讯产品总监,天天P图负责人,腾讯学院认证讲师。7年的腾讯产品规划/运营从业经验,曾负责过QQ空间、QQ相册、群相册等产品策划和产品运营工作,从零开始打造了腾讯明星产品天天P图APP,凭借“全民cos武媚娘”、“小学生证件照”等活动刷爆朋友圈,多次登上Appstore总榜第一。

温馨提示:

由于Rainbow老师的课程内容非常多,当中我会挑选几个章节内容去回顾讲解,其余章节内容就期待下回分解。

课程开始前,Rainbow老师就给大家讲了两天运营课程的目标和课程内容。

课程目标:

通过两天运营知识理论与方法论讲解、经典案例分析,强化大家对产品运营各项工作内容的理解,提升产品运营核心技能,培养大家在产品生命周期的不同阶段,针对不同的产品目标,合理运用各项知识和技能的能力。

课程内容:

两天课程内容主要是围绕以下几个章节展开的,授课形式以知识理论+方法论+案例+实战结合。

产品运营概述

产品生命周期中运营管理

用户需求与数据分析

渠道运营用户运营

内容运营与活动运营

增值运营与品牌传播

Rainbow老师说,希望通过两天系统的学习,大家可以明确产品运营主要工作与分工,进行公司渠道管理,运营数据体系建设,掌握用户运营、内容运营、活动运营的套用方法,SNS病毒传播模型,产品生命周期中的运营管理,在实战中检验所学知识。

第一章 产品运营的概述

本章节,Rainbow老师分以下七个模块授课,主要是知识理论的讲解,告诉大家什么是产品运营?产品运营到底是做什么的?产品运营人员进阶之路?……

在这里,rainbow老师还推荐几本书和相关自媒体平台

书单:《影响力》《从零开始做运营》《高效能人士的七个习惯》《决策思维》《参与感》

自媒体:人人都是产品经理社区、36kr、虎嗅、最美应用、爱范儿、知乎、钛媒体、极客公园

第二章 产品生命周期中运营管理

Rainbow老师结合自己实际做过的案例,给大家深度剖析了产品生命周期中运营管理。他说:任何产品被运营用户均存在生命周期,在运营的每个阶段,运营人员都要有目标,要以结果为导向。

运营人员明确自己的目标后,要深入考虑它是否是有价值、可量化、可执行,在选择方案时,要预估当中的投入产出,做效果评估,要学会用数据说话,衡量投入产出,最后在动态执行时,要根据效果与市场动态调整方案或重新选择方案等。

第三章 用户需求

用户需求是用户最表层的需要,我们需要去理解用户真实需求。相信大家都听过关于“需求”的经典案例:我需要一匹更快的马。深入调研发现用户需要“更快的马”真实用意是用更短的时间、更快地到达目的地。最后制造汽车去满足用户的需求。

从案例中,我们可以简单知道:要深入挖掘用户需求,辨别用户真伪需求,只有理解用户真实需求,才能更好地包装、宣传产品,理解用户需求是做好运营的基础。

通常产品运营通过以下几个维度包装产品?

在理解用户需求时,我们可以通过定性和定量的用户研究理解用户需求。定性研究方法有深度访谈、焦点小组、可用性测试、卡片分类、眼动测试、竞品对比等。

当中,Rainbow老师说:深度访谈通过邀请真实用户或潜在用户,使用产品或设计原型,对其在使用过程中的行为进行观察、记录、测量,了解用户对产品的需求和使用习惯,并以此作为产品设计的出发点。

定量研究主要是问卷调查、数据分析等,我们开展定量研究的目的是验证定性调研的结论。

所以,只有理解用户需求,抓住产品的核心功能,确定产品的主要运营任务,才能更有效地开展各项运营工作,提升投入产出。

第四章 数据分析

首先,讲解的是数据分析的主要流程,包含数据指标体系的建立、数据分析的各种方法、如何透过数据看本质、如何分析报告和推动解决问题。紧接着,Rainbow老师结合实际案例深入讲解了每个模块内容,我印象最深的是在讲搭建完整的数据统计体系时,特别提到的以下关于主要数据指标纬度。

用户大盘:总用户量,日新增、日活跃,月活跃,新用户、活跃留存、平均在线时长;

关键功能:各功能操作人数、次数,使用频次,使用时长;

页面访问:各个界面PV、UV,用户访问路径;

用户画像:用户基本属性组成情况,用户活跃度画像,新用户漏斗画像;

另外,Rainbow老师还额外补充了关于数据分析常见的误区

所以说,根据历史数据进行运营数据预测,掌握历史数据、从历史数据中归纳规律、通过规律反向进行数据预测、学会对数据进行拆解。另一方面是构建完整的产品数据模型、数据查询系统,因为数据分析可以帮助发现产品问题,规划产品功能,也可以帮助预测运营效果。

好啦~,本次的课程回顾到这里也就结束了,如果你还意犹未尽,敬请期待我的下回分解吧!

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