今天講的內(nèi)容主要結(jié)合用戶運營，希望通過我的分享對大家的具體工作有一定啟發(fā)，也希望能記住一些關(guān)鍵詞。

一、 如何分解“運營職能”

首先，第一個詞就是分解。如何通過分解解決KPI？這個KPI就是如何低成本來提升用戶活躍。

那么怎么完成指標？首先要知道運營在干什么。

1、要做好內(nèi)容運營。內(nèi)容運營是產(chǎn)量和流量的問題，不同網(wǎng)站不同產(chǎn)品的要求也不一樣。產(chǎn)量主要來自明星企業(yè)和熱門企業(yè)，而流量主要通過用戶的瀏覽量、轉(zhuǎn)發(fā)量和互動量來統(tǒng)計。

2、用戶運營。用戶運營主要針對用戶活躍，這里包括兩塊，新增和留存。

3、產(chǎn)品運營。產(chǎn)品運營更關(guān)心產(chǎn)品指標，比如產(chǎn)品有多少人使用，產(chǎn)生多少效果轉(zhuǎn)化，以及多少項目營收。比如王者榮耀提供打折英雄，還提供英雄體驗卡。產(chǎn)品經(jīng)理在做優(yōu)化時，有一天英雄體驗卡，還有三天和七天的。在做用戶投遞時，運營要和產(chǎn)品小伙伴一起來做。

4、新型運營，這里指新媒體運營。以微信平臺為例，做的事就是內(nèi)容的瀏覽量，這是產(chǎn)量和流量的問題。瀏覽以后產(chǎn)生的新粉絲關(guān)注量，產(chǎn)生購買行為的轉(zhuǎn)化量。

二、 如何分解“活躍用戶”

“活躍用戶”包括用戶新增和用戶留存。

1、用戶新增

新增用戶從哪里來？有很多，比如PC端、app端和新媒體等。但對運營人來說，做用戶運營需要掌握渠道是次要的，重點需要掌握方法——漏斗模型。平臺產(chǎn)生多少流量、帶來多少點擊，其中多少是新用戶注冊，這里通過優(yōu)化，來提升用戶點擊率和注冊率，最終降低成本。

2、用戶留存

用戶留存，包括召回用戶和老用戶。召回用戶要看為什么來和怎么來。有的老用戶可能會主動回到平臺，舉個例子，春運期間用12306搶火車票，輸完驗證碼發(fā)現(xiàn)沒票了，第二天還得接著來。為什么大部分產(chǎn)品沒有那么強勢？這時該如何召回用戶？這就是今天的主題，低成本召回用戶。

三、 如何分解召回過程

1、用戶為什么來？這里我建議做歸因分析。

第一是求職剛需。這類用戶有兩種，一個是主動求職，數(shù)據(jù)表現(xiàn)是短期內(nèi)有頻繁登錄，有經(jīng)常投遞和經(jīng)常瀏覽。偶爾產(chǎn)生投遞，這是屬于準備跳槽，但是這個職位只有一部分滿足需求。這兩類用戶都是比較受歡迎的。

第二是職場知識。可能需要一些求職技巧，比如簡歷怎么寫，怎么和HR溝通，這類用戶的瀏覽行為主要是學(xué)生用戶比較多，這是他們的需求。另外是職業(yè)技能要求，這屬于自我提升。

第三是職場資訊方面。主要分三部分，一個是薪資分析，比如一線城市的運營崗薪資和二三線城市薪資對比。第二是需求動態(tài)分析，比如各個城市有哪些人才動態(tài)。第三是職業(yè)咨詢，一個是測評，了解崗位前對崗位的評價如何，以及轉(zhuǎn)型咨詢。

2、用戶怎么來？

無非是站內(nèi)和站外。站內(nèi)比如短信、EDM、push等，站外是廣告效果和用戶分享。

其實用戶產(chǎn)生注冊行為，會附帶老用戶的召回。比如做SEM有時候做到1：3的召回，這是注冊的附帶效果。還有用戶分享，內(nèi)容特別好的時候會產(chǎn)生分享的附帶效果。還有活動，可能有刺激類或者紅包類的活動，當然這類活動涉及花費，可以先以站內(nèi)觸達為主。

那么，如何觸達用戶？需要把用戶的觸達方式進行細分，做場景設(shè)計。

設(shè)計場景分現(xiàn)有方式和新增場景。現(xiàn)有是HR邀約投遞簡歷和主動投遞反饋。除了這兩個，新增場景有四個：第一是職位推薦，針對主動求職用戶；第二是職位頭條，針對準備跳槽用戶；第三是HR查看，針對市場動態(tài)需求用戶；第四是職場攻略，找求職技巧的用戶。

職位推薦——基本思路

做了新增場景之后，會有一個基本的思路。比如做用戶召回有一個循環(huán)，從用戶投遞—投遞職位—收集職位和意愿—平臺做算法加權(quán)—匹配用戶，職位推薦。

職位推薦——基本流程

在做流程時，第一需要了解，基本思路是先有求職行為，然后做用戶過濾。已經(jīng)有意向的用戶做匹配，就需要收集用戶的意愿，收集以后再對應(yīng)職位匹配，然后形成列表推薦給用戶，以此形成用戶循環(huán)。

如果用戶沒有行為怎么辦？按照其他三個場景，去匹配場景做召回。這樣把用戶循環(huán)完成，就基本完成職位推薦的流程。

職位推薦——執(zhí)行流程

流程做好了，如何執(zhí)行？第一天要收集用戶數(shù)據(jù)，收集用戶的投遞行為，包括職位信息和意愿等。第二天做算法推薦，通過push、短信、EDM、微信等觸達用戶。第三天進行用戶跟進，有投遞行為的用戶繼續(xù)進行算法匹配，為投遞用戶匹配其他場景。第四和第三天同樣，逐步循環(huán)，把召回變成循環(huán)往復(fù)的流程。

職位推薦——人工驗證

平臺往往開發(fā)一個功能時，技術(shù)會需要一些數(shù)據(jù)的支持。這個數(shù)據(jù)怎么來？需要做人工驗證。

首先，整理算法。把用戶規(guī)則做具體書面上的呈現(xiàn)，制定用戶篩選規(guī)則和職位匹配規(guī)則。

第二，提取數(shù)據(jù)。與數(shù)據(jù)部門合作，提取一個周期內(nèi)符合規(guī)則的用戶，匹配相對應(yīng)的職位信息。

第三，文案觸達。對應(yīng)用戶的ID或聯(lián)系方式，以及用戶對應(yīng)職位，這時要做最后驗證。驗證文案要多套文案進行對比，同時做EDM和App的觸達，把用戶分成十批分別去驗證。

職位推薦——意愿收集

沒有求職意愿的用戶，可以發(fā)“名企直通車”。由于已經(jīng)注冊，只需要填寫感興趣的行業(yè)和公司、所在職位，平臺就能收集用戶的意愿狀態(tài)。

職位推薦——落地頁面

有了意愿以后，可以發(fā)職位的落地頁，用戶會產(chǎn)生投遞行為。用戶打開頁面進入職位詳情看具體信息，這樣人工驗證基本完成。

職位推薦——交叉驗證

這些做完以后需要做效果驗證。從圖上來看，文案12345的發(fā)送，整個數(shù)據(jù)曲線幾乎相同，這說明這些用戶對于匹配行為的認可程度相同。如果產(chǎn)生交錯或者不太平衡，這個數(shù)據(jù)就無法作為參照。

職位推薦——驗證效果

在效果驗證中，大圈里是所有的目標用戶，這是整體目標。其次是觸達用戶，觸達是最終多少信息發(fā)到用戶手里，無論是EDM還是Push類都無法實現(xiàn)百分百觸達， 86.4%的用戶是收到觸達消息，其中26.1%被召回，最后19.5%是投遞用戶。

有四分之一被召回，五分之一產(chǎn)生投遞行為。通過這樣的驗證數(shù)據(jù)向產(chǎn)品部門證明，這個事情可不可行。所以運營和產(chǎn)品不分家，運營需要和產(chǎn)品打好交道。

所有流程實現(xiàn)以后，需要做最后一步——效果分析。完成了KPI指標，這個流程才徹底解決了低成本提升用戶活躍的問題，就是通過召回。

最后，天下大事必做于細，天下難事必做于易。一個運營人做一件事情，有一個大指標。這個大指標前提下需要不斷分解指標，細化成明確可執(zhí)行的具體細節(jié)指標，才知道我們做什么KPI。通過不斷的分解和優(yōu)化，最終幫助運營人不斷提高自己的運營工作能力。

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