产品运营

A/B Test 给我的三个哲学启发

许多互联网公司都会以A/B Test的形式来进行产品决策——通过展现A方案和B方案,通过最终结果来判断哪个方案更好。本文笔者将与大家分享自己对于这种决策方式的一些思考。A/B Test,这是如今互联网行业开发中常用的方法。它的做法很简单,某个问题如果有A和B两个方案,却无法决定哪个更好。那么不要争论,直接投入生产进行测试,把用户分成两群(划分标准可以是时间、地域、消费能力等

左手产业互联网,右手消费互联网:拆解饿了么的超级会员体系

左手百万商户,右手数亿用户,阿里顶层赋能,骑手时刻待命:饿了么生态体系复盘。在阿里巴巴线上线下一体化生态系统中,饿了么已经成为最后一公里的核心组件。在这个左手通过生态赋能连接数以百万计商户,右手通过“超级会员体系”紧握2亿+消费者的平台中,饿了么走出了一条属于自己的“生态赋能型超级会员体系”。会员体系的变迁与进化从实践上看,主流的会员体系都是从以下5种模式中演变的:第一种是

用户增长第 1 步:如何做好用户留存?

在流量红利衰减的背景下,用户增长是所有人都想解决的一个难题。不过,做增长前要先做好留存,维持产品流量池的稳定才能使增长做得有意义。而做好用户留存的行为,则是用户留存的核心点。说到用户增长,我想大多数人脑海里都有一个词——“裂变”。在这个流量贵的年代,增长成了所有公司的难题。不然,“裂变”也不会这么火,毕竟大多数老板对于裂变的认知还停留在“低成本带来10万粉”里面,不过我们今

内容运营:如何从优化内容策略上,提高产品的用户体验?

本文笔者将从用户体验五层要素出发,讲述内容运营如何在日常工作中,通过优化内容策略来提高用户体验。本文适用于对用户体验设计和内容运营的交叉领域感兴趣的内容运营从业者。《用户体验要素》于2002年出版(并于2010年更新)一度风靡全球,它帮助规范化了迅速发展的用户体验领域。工作中,我一直在参考书中Jesse James Garrett介绍的5层模型——一种理解用户体验层次的框架

经验分享:产品运营的一年实战记录

这是我对自己这一年运营的回顾和总结,但愿能给你带来一些启发和灵感。我直接忽略运营总监职级的话题,因为我本身并没有达到这个职级。我旨在讲述我的成长经历,以下是正文。纵观我去年到现在,我将视角从去年入职拉到了现阶段,我发现我各方面都有了很大的变化;在去年的时候我还只是个专注于自己手里面的事情的运营专员。那个时候我整天做的事情很杂乱,作图,和用户聊天,建群找群,图文排版,公众号处

精细化用户增长案例(2):教育行业转介绍裂变活动,分类分层降成本

K12教育行业是一个很靠口碑做用户增长的行业,千万不要忽略伟大妈妈们整天的唠叨,里面既有望子成龙也有重大的商机。多数项目的转介绍销售额占比都在40%以上,这个数字很恐怖,是绝对值得增长人员死磕的重点。废话少说,直接进入重点,今天讲转介绍裂变成本控制的一个优化方案。一、项目背景新接手一个项目,转介绍项目ROI一直很差只有5左右,和竞品相差很多,这是不能接受的1. 转介绍活动规

精细化用户增长案例(1):低频高客单长决策下的优惠券玩法

本文从优惠券设计的本质和具体案例两个模块展开,希望能够给大家带来一些收获。交易类产品主要在三个维度去考量,交易频次、客单价大小、决策路径长短。零售类(京东、阿里电商、跨境电商等)基本都是高频、小客单(大家电等特殊品类暂不考虑在内)、快速决策。然而零售电商已饱和,低频高客长决策交易类服务大批量的由线下往线上转移,怎么关单、怎么低成本关单是运营人员和电销人员最头疼的事情。以这三

刘玮冬运营手记 | “三段论”:互联网运营快速成长的底层逻辑

我将在近段时间,撰写一系列关于互联网运营人如何快速成长的指导性文章。这些文章全部来自我工作多年的亲身经验和实践总结,以此来帮助还在运营行业中苦苦挣扎的各位同仁。本篇为该系列的第1篇。“三段论”是我做运营工作多年一直反复贯彻的一种思考问题,执行事情的底层逻辑。这个思路对于我做运营,写方案,面试,做用户增长,做营销,管理团队,向上管理,甚至是生活成长,都有着巨大的帮助和裨益。而

产品运营从 0 到 1:如何获取种子用户(实操篇上)

本文主要围绕如何获取种子用户的实操部分讲起,并按照目标、产品定位、人群定位、渠道等部分进行详细梳理。产品运营从0到1:如何获取种子用户的系列文章,分为实操篇和理论篇。实操篇分为上下两篇,上篇主要是针对产品、人群和渠三个方面来写;下篇将会针对文案、活动、优化三个方面来写。​理论篇将【从0到1】的一些思维层面的东西进行总结,预计从产品、数据、渠道、文案4个层面来写。至于为什么先

数据不足,该如何深挖用户需求?

在很多运营理论中,我们经常会看到“通过数据挖掘用户需求”的话,不过在没有数据或者数据少的情况下就不能做用户需求挖掘了吗?而本文就向我们说明了了这种情况下该怎么办?“利用后台数据,去深挖用户需求”,运营中是否有太多这样的要求?但说实话,除了BAT和顶级企业,大多数中小企业数据的可用性并不强,90%的公司连数据体系都不完善,数据维度混乱,如何有效分析需求呢?分享一下,我自己的经