运营之路：数据分析+数据运营+用户增长

这本书让我获得感最强的三个时刻： 一、关于数据分析的5个核心步骤：数据描述，数据对比，指标体系，相关分析，趋势预测（可能是因为我本身岗位的原因）。 二、关于战略和增长方向战略选择的SCI模型，即Social-社交、Commercial-商业、Infomercial-信息，三者分别对应用户迁移、用户贡献、用户粘性。当增长遇到瓶颈需要寻找机会点时，可以从这三个角度去评判自己的产品。 三、对模型逻辑底层的挖掘和探讨。我们不仅仅要知道模型是什么，也要知道怎么用，更应该知道模型的底层逻辑是什么，是基于用户心智，还是产品调性，还是竞品选择？这样才能找到更为契合自家产品的运营策略和分析抓手。 其他的，跳着看的，有需要的时候再来自取。 我认为这才算一种高效的学习方法~

本书主要通过三个部分讲解数据化运营的知识,分为数据分析,数据运营和用户增长.最后学习体系化,结构化的数据化运营知识. 第一部分:数据分析 这部分主要是讲解了五个数据分析的利器 1.描述性统计-对数据的整体评估,这个学过数理统计或者统计学的不会陌生 2.变化分析-通过指标的变化寻找业务问题和突破口 3.指标体系-理解产品和梳理业务,通过分解细化北极星指标,并添加维度进行搭建.例如电商的GMV,信贷的放款金额,工具类的核心功能使用时长等.主要注意的是指标的定义和口径.完善的指标体系能够快速进行业务变化洞察,省时省力并且准确性高.本书关于这部分的介绍很详细,步骤详细和规范性高.只是没有实质性的例子,如果自己能结合书本内容结合自己的产品搭建一套指标体系,肯定能够收获更多. 4.相关性分析-用来帮助寻找运营常识之外的隐形因素。重点是区分相关和因果的不同 5.趋势预测 第二部分:数据运营 这部分分为场景运营,产品运营和工具,用户运营和工具模型,内容运营工具. 1.场景运营的核心是更及时、更准确、更主动地服务用户。 2.产品运营-产品生命周期模型和1种产品运营工具和模型,这块了解不多 3.用户运营 1).生命周期模型,能够反映不同阶段用户的状态,可根据用户的不同状态进行针对性的运营.关注不同生命周期用户的核心指标和需要的运营策略 2).用户画像-通过用户画像，业务经营团队可以充分、深入、准确地了解用户在不同生命周期的特征，来制定高效的用户经营策略.并介绍了用户画像的构建 3).用户分层和运营策略和工具 4.标签体系的介绍和个性化推荐 第三部分:用户增长 S-C-I战略模型的组成和应用场景，并基于S-C-I战略模型剖析常见产品的发展和增长路径，为读者提炼出互联网产品增长背后的行业逻辑 S-C-I战略模型由社交、商业和信息3个部分组成，它们同时对应了营销和增长中最核心的3个要素，即用户迁移、用户贡献和用户黏性，其中社交对应用户迁移，商业对应用户贡献，信息对应用户黏性. 这部分剖析了互联网产品的背后逻辑,能够引发思考,提供战略增长方向,也对自己的思维层度进行拔高. 最后,本书后记中也写到这是一本结构化和体系化的书籍.我们更应该基于本书并结合自己的业务知识和经验建立起属于自己的行业的运营知识体系和方法论。在工作中学习和成长才是最快速和最牢靠的.

挺好的一本书，第五章第六章看完挺多新想法的

整本书最有价值的地方，其实是第六章往后的内容。数据分析部分实际上比较基础，只适合作为数据分析的科普。但是从第六章开始，内容开始上升到整体性的视角:App资源位的分类、作用和运营思路；不同产品推荐算法和机制，以及用户分层增长的模型。其中印象最深刻的主要是: 1.S-C-I模型:所有产品都是从社交、信息、商业三个维度的一角出发，再向其他两个维度拓展。这个实际上非常能解释很多大厂的战略拓展思路； 2.App的资源位——这个对于产品运营来说，确实是理解不同资源位运营逻辑的一个很好的出发点，基于这个也可以用于日常工作的沟通； 3.其他诸如RFM和AAARRR模型，其实相对也是老生常谈了，但是也算可以提示自己应该更加经常把这些方法论应用到日常工作里

为数不多，框架和结构很清晰的用户运营策略书，合理使用，必定有益！

《运营之路：数据分析+数据运营+用户增长》，这本书看了接近2个月，从数据分析到数据运营到用户增长，是程程递进的关系。看到数据分析时，发现原来excel还有如此简单方便的分析工具。看到数据运营时，又分为了几部分去了解，有用户场景营销，里面提到了要讲好故事，给他们一个购买的理由；产品运营处，提到产品页面的设置，如启动屏、首页、首屏、搜索区、轮播区、金刚区、楼层和坑位等等都有一定的设置逻辑，不同界面和位置的拍板可以直接影响流量转化；用户运营处，指出完善用户画像，进行用户分层给用户打标签，使用各种活动对不同周期的用户实施不同的策略，如在引入期、成长期、成熟期、沉默期和流失期的策略是完全不同的，同时要根据公司的北极星指标去进行相应的用户活动；最后，在内容运营处，讲到了针对内容也要打标签，要给用户推荐时候的内容，可以按照CF和CB 2种模式进行推荐，这对于内容平台的NLP是很大的考验，找到用户进行合理分发是内容运营的关键所在，要用CTR（点击通过率）来筛选出用户不喜欢的内容。看到用户增长时，作者主要是介绍了2个模型，SCI和3A3R，S-C-I战略模型有3个组成部分，分别是Social（社交），Commercial（商业）和Informercial（信息），不同的平台如果有1个核心部分，那他们想走的更远，也必定要往另外2点上面靠拢，社交可以增加用户迁移成本，商业可以提升用户贡献，信息可以增加用户粘性。3A3R则是介绍了增长过程中，要重视洞察、获客、活跃、留存、收入和传播，并且这个模型不是单向的，可以以洞察为圆心，获客、活跃、留存、收入、传播分别在5个角，将某要素作为核心增长指标时，同时要注意相连的3项指标，以分析清楚来源和结果。本书是一本关于运营的工具书，也是一本知识普及书，前前后后其实也看了很多关于运营的书，起初以为这是一本关于数据分析的书，但是通读下来发现更多的侧重点还是在运营，只是让大家更多了一些数据意识。原来的运营总是在意基础数据的，UV、PV等等，但是这2年，明显的感觉就是许多运营的指标也不单单是停留在基础数据了，也要考核ROI了，大家都很重视转化。运营的条线分的很细，但是往往很多小公司总是一人多活，把大家都打造成了六边形战士，我也只是在运营部门但是不做运营的活，但也希望通过观察，通过开会分享，将这些知识慢慢消化，在营销的路上了解的更多一点。

作为一名互联网数据分析师，我深知数据分析、数据运营以及用户增长在运营工作中的重要性。而《运营之路：数据分析＋数据运营＋用户增长》这本书，恰恰为我们提供了深入理解和应用这些关键领域的宝贵资源。 首先，从数据分析的角度来看，这本书系统地介绍了数据分析的方法，包括数据清洗和预处理、描述性统计、变化分析、指标体系、相关性分析、趋势预测以及B-O价值模型等。这些原理、场景和实现的详细解读，有助于我们更准确地理解数据，挖掘数据的价值，从而为运营决策提供有力支持。 其次，在数据运营方面，书中深入探讨了场景运营模型、产品生命周期模型、用户生命周期模型等核心概念。同时，还详细解析了启动屏、首页和主页、搜索区、轮播区、金刚区、楼层和坑位等运营工具的使用策略和原理。这些内容有助于我们更全面地把握运营的各个环节，提高运营效率。 最后，在用户增长方面，本书介绍了S-C-I模型、3A3R模型等用户增长策略的原理和使用方法。这些模型不仅有助于我们深入理解用户增长的本质，还能为我们提供切实可行的增长策略，助力企业实现用户规模的快速增长。 值得一提的是，这本书的内容通俗易懂，案例丰富，实用性强。它不仅适合从事互联网数据分析、数据运营和用户增长相关工作的读者阅读，也同样适合传统行业中从事产品营销、市场推广工作的读者阅读。同时，它还可以作为工具书随时翻阅，为我们提供源源不断的运营灵感和策略支持。 综上所述，《运营之路：数据分析＋数据运营＋用户增长》是一本全面而深入地解读运营领域的宝贵书籍。无论是初学者还是有经验的运营人员，都能从中获得丰富的知识和实用的策略，助力我们在运营道路上走得更远、更稳。

算是一本包罗万有的书吧，很多基础概念，都有很详细的解释和应用场景分析。就像作者自己在最后所说，这本书是一本结构化的书，正是这种结构化，非常适合用来跟自己的知识对撞。推荐无论是刚接触运营，还是已经深耕多年的高手都读一下。

含金量不大。1.啰嗦，很多内容即使小白也不需要大段落的讲解。这就像，教大家如何炒青菜，在洗菜这个步骤，用了2000篇幅讲水温、怎么洗，问题是这些内容谁不知道。2.简单的事情，复杂化，明明很简单的一个事，说的玄乎又玄。比如，价值主张，就是“卖点”。结果用了一堆话解释，什么产品为用户提供什么功能，解决了用户的什么需求，为用户创造了什么价值？3.含金量也不大。看完了，收获很少。 不认为作者有“用户思维”，简直让读者看的闹心啊~

开始阅读后，读的第3本书数据类书籍，与之前数据产品的视角不同，本书更多偏向如何使用分析工具去解决具体具体的企业工具，整本书结构清晰，从数据分析工具到运营和用户模型的拆解剖析，让作为初学者的我对数据运营有了一个系统性的框架，利于后续岗位实操中进行验证和扩展迭代。 sci和3a3r的章节内容是比较惊喜的部分，能看到笔者多年经验总结的独到洞见，之后进入工作岗位还会再回看本书，希望有不一样的看法和收获。