运营朝着智能化、自动化的方向发展，作为运营人也要跟随时代的发展在方法论上做到与时俱进。
估计现在被大家提起的新事物都是一些与技术相关的事物，毕竟他们都能真真切切地改变我们的生活、学习、工作的习惯。当你今天在淘宝京东浏览过手机商城时，明天你的浏览器、手机推送都是关于买手机的消息。当你今天从某地到某地时，第二天手机就能知道你距离某个地方多远，以及告诉你需要多久可以到达某地。当你今天浏览完今日头条的某条娱乐新闻，明天你就能最先知道哪个明星又离婚出轨了。
这都是技术在发展，时代在进步，而洞察你的一切，正是背后的大数据通过分析得出你全部行为。而背后的操纵者（运营）也是通过这些数据，精准得知关于你的一切。推荐你喜欢，以及不知道的一切事物。
作为运营人，我们的工作重点也在慢慢发生变化，能力要求也在时刻更新着。
算法推荐如何工作
推荐算法在不同类型的互联网公司中广泛应用，也从侧面印证了推荐算法对于实际业务具有极强的推动能力。你在网购时看见的“您可能感兴趣的商品”、听音乐时遇到的“您可能喜欢的歌曲”、刷微博时被推荐的关注对象、获取资讯时被推荐的页面，这一切的背后都正是推荐算法在起作用。
当你在线上的浏览行为，都已经被背后的算法系统记录下来，并且时刻在背后分析着，当你第二次浏览同样一个网站时，你所喜欢，所关联的都会被推荐在你的眼前。
算法的分类
分类算法：
我们做电商平台，用户留存是很重要的一部分，但顾客流失走向我们是无法控制的，只能通过预测，这时就需要运用到分类模型。分类算法属于预测性模型，根据过去数据、分析来预测将来一段时间的行为过程。分类学习方法所使用的数据集称为训练集，训练集中每一个个体都有明确的类别，通过训练集中的数据表现出来的特征，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。其优点是容易理解、预测准确度高
举个例子：高尔夫球场，这个跟天气情况关系密切，因为前期的数据分析，得出天气是否晴朗，气温如何，湿度如何、风力如何都会影响到打高尔夫球场的人，因此，作为一个高尔夫球场的运营人员便可以根据分类模型，去构建决策树，不同的天气因素，决定是否开放等。
聚类算法：
说完分类算法，谈谈聚类，聚类算法主要是按照样本、数据自身的属性去归类，用数学方法根据相似性或差异性指标，定量确定样本亲疏关系。
举个例子：电商公司想要新进一批高端服装，但究竟进什么款式等，这需要根据消费群体特征来分类，首先需要从上一年的数据，查看顾客购买行为、消费额、购买时间等通过聚类方法进行分类，找出每类群体的特征，然后根据这类群体进行相应的推送，而不是广撒网模式。
关联算法：
关联分析是从大量数据中发现样本之间有趣的关联和关系，从而为用户推送。而我们常见的电商平台，“为你推荐”、“购买该产品的用户还购买了”等都属于关联分析，其依据就是通过分析之前购买产品的顾客的购物篮分析，分析顾客的购买习惯，可以帮助零售商制定营销策略。
推荐的本质
推荐和搜索本质有相似的地方。搜索满足用户从海量数据中迅速找到自己感兴趣内容的需求，属于用户主动获取。推荐则是系统从海量数据中根据获取到的用户数据，猜测用户感兴趣的内容并推荐给用户，属于系统推荐给用户。本质上都是为了在这个信息过载的时代，帮助用户找到自己感兴趣的东西。
算法推荐在产品运营的运用
在电商网站里进行商品推荐，可以提高整个网站商品销售的有效转化率，增加商品销量。通过用户已经浏览、收藏、购买的记录，更精准的理解用户需求，对用户进行聚类、打标签，推荐用户感兴趣的商品，帮助用户快速找到需要的商品，适时放大需求，售卖更加多样化的商品。甚至在站外推广时，能够做个性化营销。商品推荐主要可以分为常规推荐、个性化推荐。
常规推荐是指商家选择一些固定商品放在推荐位，或者基于商品之间的关联性，进行相关的商品推荐。常规推荐的商品不会因为用户不同产生差异，主要是运营配置的活动或固定商品（商品精选）。所以一般来说，常规推荐是比较固定的，但是它对于整个页面的商品流通，关联等意义是非常大的，基本上来说，常规推荐可以为商品带来非常大的二次曝光，从而提高转化率。
个性化推荐指基于用户购物习惯，根据商品特性来进行推荐。例如“看过此商品后的顾客还购买的其他商品”推荐项。比如在我写这篇文章的时候，我在天猫随机搜索了一下小米手机，然后在不到10分钟，系统就给我推荐了图中的“今日优选”，这个优选里面包括都是小米的系列品牌手机。所以这个是算法处理速度是如此惊人，那么他们都是怎么进行工作的呢？
电商推荐系统将收集的用户信息、产品信息及用户画像分类作为系统输入，利用适当的推荐算法和推荐方式，根据用户设定的个性化程度和信息发送方式，给用户提供个性化商品推荐。用户对推荐结果的点击浏览、购买的反馈结果，又可以作为优化系统推荐的参考。
完善的推荐系统一般由四部分组成，按照收集 → 分析 → 推荐的步骤，收集用户信息的用户行为记录模块、分析用户喜好的分析模型模块、分析商品特征的商品分析模块和推荐算法模块。
比如你的浏览、购买、评论、问答等就是被收集在用户行为记录模块上，然后系统分析用户的喜好，最好分析你浏览过的商品周边，比如相似的、能够搭配等给你推荐。
然后看完电商运营的算法推荐，我们再来看看内容运营的算法推荐，这里以今日头条的算法推荐作为案例分析。
头条号的文章审核，是以机器审核为主，人工审核为辅，而且针对敏感、低俗、低质的文章，也是能够被机器检测到的，并且被机器算法拦截，这是头条号特有的审核机制。只有制作规范的标题，提供优质原创的文章，抵制不良推广信息，才有可能被审核通过。
而在推荐的时候，今日头条在抓取内容后，它首先会根据你之前的发文史和内容的关键字尝试着推荐给一批试用用户，这些用户看到内容后会有以下几个动作：
不理睬：用户看见标题和封面就不想点进去看。如果阅读量并不好，机器会减少推荐量，比如之前推荐给了 100 人，那么之后它只会推荐给 50 个人。
点了不喜欢：用户点进去看了内容，后来发现内容并不是他想要的，他就会果断点不喜欢。如果点不喜欢的人数比较多，机器会减少推荐甚至停止推荐。
点了赞、收藏或者分享：用户觉得你的内容很好，就会对你的内容做出了正面回应。对于正面的数据，机器会加大力度推荐，让你的内容被更多的人看到。
其原理也是通过个性化推荐，当用户喜欢这类内容，通过点赞、收藏、评论的行为去判断你的喜好程度，然后在扩大推荐。
自动化、智能化的运营赋予运营人新的使命
在大数据的背景下，现在的运营方法论也是要借着机器算法使运营效率提高，这是行业普遍共识，而对于我们的工作重点和能力要求也是提出了新的高度。
在工作重点上：
我们需要以数据决策为重。可以说，没有数据，就没有运营。那个屁股决定脑袋的时候已经过去，想要获取更多的新用户，你只要借助数据分析，分析你的目标人群在哪里扎堆，他们平时都喜欢什么？他们的行为路径是怎么样的？你才能够去做正确的事。
以用户为中心，流量红利已经过去，现在获取一个用户已经达到成本的最高峰，野蛮投放的时代也已经过去，只有洞察用户内心，知道用户喜欢什么，不喜欢什么，你所做的一切都可能像是一个保姆的行为。把饭喂到用户的嘴边，把水端到用户眼前，用户才会围绕你转。
数据来源于用户，而作用于用户，这是一个闭环。没有用户，你的数据获取也就无从谈起，所以你要做好的就是获取用户行为，分析用户行为，迭代产品，不断地向用户提供最好的产品服务。
能力新要求
不会做数据分析的运营不是好运营。有句话说得好，自己动手丰衣足食。不要总是依赖数据分析师给你做好数据分析放在你面前，你是离用户最近的人，你不去分析用户行为，谁去分析呢？
用户洞察是一种能力，用户的告诉你他想要去旅行，不一定是他的真实想法。表面现象往往都是最疑惑人的，你需要层层分析，多问几个为什么，才能挖掘用户最深层次的需求。
你是产品运营也是产品经理，你需要懂产品，也需要懂运营，因为产品和运营往往都是界限模糊，工作职责交叉进行的。所以为了能够最大限度地提高效率，必备的产品思维必不可少。
精细化运营、智能化运营是时代趋势，也是时代赋予运营人新的使命。
