運營之路：數據分析+數據運營+用戶增長

這本書讓我獲得感最強的三個時刻： 一、關於數據分析的5個核心步驟：數據描述，數據對比，指標體系，相關分析，趨勢預測（可能是因爲我本身崗位的原因）。 二、關於戰略和增長方向戰略選擇的SCI模型，即Social-社交、Commercial-商業、Infomercial-信息，三者分別對應用戶遷移、用戶貢獻、用戶粘性。當增長遇到瓶頸需要尋找機會點時，可以從這三個角度去評判自己的產品。 三、對模型邏輯底層的挖掘和探討。我們不僅僅要知道模型是什麼，也要知道怎麼用，更應該知道模型的底層邏輯是什麼，是基於用戶心智，還是產品調性，還是競品選擇？這樣才能找到更爲契合自家產品的運營策略和分析抓手。 其他的，跳着看的，有需要的時候再來自取。 我認爲這纔算一種高效的學習方法~

本書主要通過三個部分講解數據化運營的知識,分爲數據分析,數據運營和用戶增長.最後學習體系化,結構化的數據化運營知識. 第一部分:數據分析 這部分主要是講解了五個數據分析的利器 1.描述性統計-對數據的整體評估,這個學過數理統計或者統計學的不會陌生 2.變化分析-通過指標的變化尋找業務問題和突破口 3.指標體系-理解產品和梳理業務,通過分解細化北極星指標,並添加維度進行搭建.例如電商的GMV,信貸的放款金額,工具類的核心功能使用時長等.主要注意的是指標的定義和口徑.完善的指標體系能夠快速進行業務變化洞察,省時省力並且準確性高.本書關於這部分的介紹很詳細,步驟詳細和規範性高.只是沒有實質性的例子,如果自己能結合書本內容結合自己的產品搭建一套指標體系,肯定能夠收穫更多. 4.相關性分析-用來幫助尋找運營常識之外的隱形因素。重點是區分相關和因果的不同 5.趨勢預測 第二部分:數據運營 這部分分爲場景運營,產品運營和工具,用戶運營和工具模型,內容運營工具. 1.場景運營的核心是更及時、更準確、更主動地服務用戶。 2.產品運營-產品生命週期模型和1種產品運營工具和模型,這塊瞭解不多 3.用戶運營 1).生命週期模型,能夠反映不同階段用戶的狀態,可根據用戶的不同狀態進行鍼對性的運營.關注不同生命週期用戶的核心指標和需要的運營策略 2).用戶畫像-通過用戶畫像，業務經營團隊可以充分、深入、準確地瞭解用戶在不同生命週期的特徵，來制定高效的用戶經營策略.並介紹了用戶畫像的構建 3).用戶分層和運營策略和工具 4.標籤體系的介紹和個性化推薦 第三部分:用戶增長 S-C-I戰略模型的組成和應用場景，並基於S-C-I戰略模型剖析常見產品的發展和增長路徑，爲讀者提煉出互聯網產品增長背後的行業邏輯 S-C-I戰略模型由社交、商業和信息3個部分組成，它們同時對應了營銷和增長中最核心的3個要素，即用戶遷移、用戶貢獻和用戶黏性，其中社交對應用戶遷移，商業對應用戶貢獻，信息對應用戶黏性. 這部分剖析了互聯網產品的背後邏輯,能夠引發思考,提供戰略增長方向,也對自己的思維層度進行拔高. 最後,本書後記中也寫到這是一本結構化和體系化的書籍.我們更應該基於本書並結合自己的業務知識和經驗建立起屬於自己的行業的運營知識體系和方法論。在工作中學習和成長才是最快速和最牢靠的.

挺好的一本書，第五章第六章看完挺多新想法的

整本書最有價值的地方，其實是第六章往後的內容。數據分析部分實際上比較基礎，只適合作爲數據分析的科普。但是從第六章開始，內容開始上升到整體性的視角:App資源位的分類、作用和運營思路；不同產品推薦算法和機制，以及用戶分層增長的模型。其中印象最深刻的主要是: 1.S-C-I模型:所有產品都是從社交、信息、商業三個維度的一角出發，再向其他兩個維度拓展。這個實際上非常能解釋很多大廠的戰略拓展思路； 2.App的資源位——這個對於產品運營來說，確實是理解不同資源位運營邏輯的一個很好的出發點，基於這個也可以用於日常工作的溝通； 3.其他諸如RFM和AAARRR模型，其實相對也是老生常談了，但是也算可以提示自己應該更加經常把這些方法論應用到日常工作裏

爲數不多，框架和結構很清晰的用戶運營策略書，合理使用，必定有益！

《運營之路：數據分析+數據運營+用戶增長》，這本書看了接近2個月，從數據分析到數據運營到用戶增長，是程程遞進的關係。看到數據分析時，發現原來excel還有如此簡單方便的分析工具。看到數據運營時，又分爲了幾部分去了解，有用戶場景營銷，裏面提到了要講好故事，給他們一個購買的理由；產品運營處，提到產品頁面的設置，如啓動屏、首頁、首屏、搜索區、輪播區、金剛區、樓層和坑位等等都有一定的設置邏輯，不同界面和位置的拍板可以直接影響流量轉化；用戶運營處，指出完善用戶畫像，進行用戶分層給用戶打標籤，使用各種活動對不同週期的用戶實施不同的策略，如在引入期、成長期、成熟期、沉默期和流失期的策略是完全不同的，同時要根據公司的北極星指標去進行相應的用戶活動；最後，在內容運營處，講到了針對內容也要打標籤，要給用戶推薦時候的內容，可以按照CF和CB 2種模式進行推薦，這對於內容平臺的NLP是很大的考驗，找到用戶進行合理分發是內容運營的關鍵所在，要用CTR（點擊通過率）來篩選出用戶不喜歡的內容。看到用戶增長時，作者主要是介紹了2個模型，SCI和3A3R，S-C-I戰略模型有3個組成部分，分別是Social（社交），Commercial（商業）和Informercial（信息），不同的平臺如果有1個核心部分，那他們想走的更遠，也必定要往另外2點上面靠攏，社交可以增加用戶遷移成本，商業可以提升用戶貢獻，信息可以增加用戶粘性。3A3R則是介紹了增長過程中，要重視洞察、獲客、活躍、留存、收入和傳播，並且這個模型不是單向的，可以以洞察爲圓心，獲客、活躍、留存、收入、傳播分別在5個角，將某要素作爲核心增長指標時，同時要注意相連的3項指標，以分析清楚來源和結果。本書是一本關於運營的工具書，也是一本知識普及書，前前後後其實也看了很多關於運營的書，起初以爲這是一本關於數據分析的書，但是通讀下來發現更多的側重點還是在運營，只是讓大家更多了一些數據意識。原來的運營總是在意基礎數據的，UV、PV等等，但是這2年，明顯的感覺就是許多運營的指標也不單單是停留在基礎數據了，也要考覈ROI了，大家都很重視轉化。運營的條線分的很細，但是往往很多小公司總是一人多活，把大家都打造成了六邊形戰士，我也只是在運營部門但是不做運營的活，但也希望通過觀察，通過開會分享，將這些知識慢慢消化，在營銷的路上了解的更多一點。

作爲一名互聯網數據分析師，我深知數據分析、數據運營以及用戶增長在運營工作中的重要性。而《運營之路：數據分析＋數據運營＋用戶增長》這本書，恰恰爲我們提供了深入理解和應用這些關鍵領域的寶貴資源。 首先，從數據分析的角度來看，這本書系統地介紹了數據分析的方法，包括數據清洗和預處理、描述性統計、變化分析、指標體系、相關性分析、趨勢預測以及B-O價值模型等。這些原理、場景和實現的詳細解讀，有助於我們更準確地理解數據，挖掘數據的價值，從而爲運營決策提供有力支持。 其次，在數據運營方面，書中深入探討了場景運營模型、產品生命週期模型、用戶生命週期模型等核心概念。同時，還詳細解析了啓動屏、首頁和主頁、搜索區、輪播區、金剛區、樓層和坑位等運營工具的使用策略和原理。這些內容有助於我們更全面地把握運營的各個環節，提高運營效率。 最後，在用戶增長方面，本書介紹了S-C-I模型、3A3R模型等用戶增長策略的原理和使用方法。這些模型不僅有助於我們深入理解用戶增長的本質，還能爲我們提供切實可行的增長策略，助力企業實現用戶規模的快速增長。 值得一提的是，這本書的內容通俗易懂，案例豐富，實用性強。它不僅適合從事互聯網數據分析、數據運營和用戶增長相關工作的讀者閱讀，也同樣適合傳統行業中從事產品營銷、市場推廣工作的讀者閱讀。同時，它還可以作爲工具書隨時翻閱，爲我們提供源源不斷的運營靈感和策略支持。 綜上所述，《運營之路：數據分析＋數據運營＋用戶增長》是一本全面而深入地解讀運營領域的寶貴書籍。無論是初學者還是有經驗的運營人員，都能從中獲得豐富的知識和實用的策略，助力我們在運營道路上走得更遠、更穩。

算是一本包羅萬有的書吧，很多基礎概念，都有很詳細的解釋和應用場景分析。就像作者自己在最後所說，這本書是一本結構化的書，正是這種結構化，非常適合用來跟自己的知識對撞。推薦無論是剛接觸運營，還是已經深耕多年的高手都讀一下。

含金量不大。1.囉嗦，很多內容即使小白也不需要大段落的講解。這就像，教大家如何炒青菜，在洗菜這個步驟，用了2000篇幅講水溫、怎麼洗，問題是這些內容誰不知道。2.簡單的事情，複雜化，明明很簡單的一個事，說的玄乎又玄。比如，價值主張，就是“賣點”。結果用了一堆話解釋，什麼產品爲用戶提供什麼功能，解決了用戶的什麼需求，爲用戶創造了什麼價值？3.含金量也不大。看完了，收穫很少。 不認爲作者有“用戶思維”，簡直讓讀者看的鬧心啊~

開始閱讀後，讀的第3本書數據類書籍，與之前數據產品的視角不同，本書更多偏向如何使用分析工具去解決具體具體的企業工具，整本書結構清晰，從數據分析工具到運營和用戶模型的拆解剖析，讓作爲初學者的我對數據運營有了一個系統性的框架，利於後續崗位實操中進行驗證和擴展迭代。 sci和3a3r的章節內容是比較驚喜的部分，能看到筆者多年經驗總結的獨到洞見，之後進入工作崗位還會再回看本書，希望有不一樣的看法和收穫。