1、验证假设
有朋友问，能否给最近几年大热的运营思路——精细化运营下一个比较准确的定义。
我想起了Eric Ries在他的那本《精益创业》里总结的创业MVP方法论：在市场不确定的情况下，先做出最小可行的产品，快速试错，小步快跑！
精细化运营的思路核心也是如此，在不确定运营思路的情况下，先做好预期，埋好数据，往前一步进行测试，如果ok，那么加大批量，期间不断进行优化，最后全量铺开。
如果不行，那就退一步，重新调整思路，或调整计划，或优化细节，在重新前进一步，依次循环。
每一次运营策略，都从往前一步测试开始，从验证结果结束，再最后复盘总结收尾。
比如你要策划一次运营计划，来提升用户的活跃。
通过数据分析，你有了一个假设，通过方法A，可以让用户的活跃提升50%。
于是第一步肯定是基于这个假设，把方法A的流程和数据给安排了，然后抽取1000个用户，这1000个可以限定条件，也可以随机抽取，然后观察数据结果，一周或者一个月内如果效果不明显，那就返回迭代。
如果效果有了明显提升，达到了预期，那就用户样本扩展到10000，继续观察，如果下降了在返回，如果数据达到预期，就全量放开。
当然你也可以选择特定条件的两组1000人，分别进行区别运营，然后分别进行迭代，最后选出最优的假设进行全量推广。
精细化运营的起源，在于越来越高的运营成本，红利一走，只能深耕细作徐徐图之，现在用户获取成本高了，用户也开始被教育的更加聪明了，那么触达用户之前，假设是否成立的验证阶段就变得无比的重要。
而这个验证过程，就是精细化运营的核心之一。
每一个优化目标背后的假设，必然附带一个验证的策略，否则就是赌博。
既然是赌博，那么再大的胜利，也没有了可复制的意义。
2、数据跟随
在运营的世界里，从来都是数据说话的。
你说你的方案好，我说我的假设对，那好，咱们都去跑一跑。
每一个方案，每一步都会有实实在在的数据蹦出来，往前可以验证假设，往后可以倒推问题。
不同的行业，不同的人群，虽说用户的背后的人性都是大同小异，但是人性只是帮你缩小了假设的范围，帮你限定了条件，帮你确定了底层逻辑而已。
但是具体哪一个方案有效，那一句文案更好，哪一个落地页转化更高，那都是要实实在在的数据说话。
而现在最大的问题就是，其实大部分公司里面，获取数据的难度挺大的。
有的是资源调配问题，你无法拿到准确和详细的数据，而有的则是本来就没有搭建起一个完善的后端让你去看，甚至只能让技术小哥哥去数据库里调。
大军未动，粮草先行，每一场运营都是一场战役，而数据就像粮草。
一次没有数据反馈的运营活动，就像一场自high的独角戏，完全失去了运营本身的意义。
所以，数据很重要，一个实时、完善的数据监测体系，就像好莱坞英雄拯救世界的信息支援团队一样，你能否在关键时刻找到坏蛋，并进行精确打击，比你的武力更重要。
而且，数据也在进化，行为数据的价值正在变得越来越高，而传统的统计数据则开始慢慢变得多样化。
那么，作为你假设的数据来源，作为你验证假设的数据支持，作为你成果反馈的数据结果，是我们运营工作的核心。
所以，就像你进入一个公司必须得了解你的岗位职责一样，当你接受一个运营的时候，了解你的数据，建立你的数据反馈系统，并优化他们也是我们运营必须先做的核心任务。
3、优化不止
运营这个岗位，会随着时间和经验的积累，变得越来越值钱。
因为优化的概念，特别是当你在某一个行业纵深多年以后，随着对方法论的熟悉，对用户的熟悉，对行业的熟悉，这会让你的基础输出稳定提升ing，变得非常的可怕。
一个菜鸟进入一个行业，因为对行业不了解，对用户不了解，对运营流程和方法论不熟悉，那么他的初始数据效果就不会很高。
而且，可能会出现更多走错路，浪费资源的情况。
但是随着时间的一点点积累，他对于自己手上运营工作的经验积累，对于用户了解的深入，对于行业开始熟悉，那么他就在不断的优化着他自己的方法论。
这个方法论，就会变得更加的完善，可以在更少的试错次数以内，做到更快的验证假设，并更加精准和高效率的进行执行。
这对于如此不确定的市场来说，都是非常有价值的人才。
运营人本身在不断的优化，那是因为运营本身就是优化的过程。
有了假设验证的过程，有了数据跟随的思维，那么接下来就是不断的优化方案，选取数据最好的假设。
然后进行不断的迭代优化，从一个标题到一个落地页，从流程的设计到节奏的把控，无时无刻不在优化之中。
很多现象级的案例，虽然说运气的确占很大一部分，但是当运气来临，流量暴涨的情况下，运营团队还能撑住并且吃下来，这就是不断优化形成的运营体系的功劳。
而我们经常去听他们分享，这个背后的优化体系，和系统的搭建过程才是值得我们去复制的。
至于案例本身的细节，其实并没有多少意义。
这些细节背后展示出来的团队应对方式，和这些应对方式背后的逻辑考虑，才是价值所在。
运营不息，优化不止。
始发于简书：蛋壳花生
去年今日运营文章
- 2022: 30个Chrome 灵魂插件！(0)
- 2022: 互联网大厂为什么一边裁员，一边招人。。(0)
- 2021: 市场分析(0)
- 2021: 深度构建知识体系的高层次阅读(0)
- 2021: 数据分析必备：概率论基础知识(0)
本文转载于蛋壳花生，本文观点不代表爱运营立场，转载请联系原出处。如内容、图片有任何版权问题，请联系爱运营处理。
