運營思維：這個方法，讓你更有條理地提升工作關鍵指標KPI
#運營系列文章#
當你在接到一項運營任務時，你會如何思考來提升最終的關鍵指標？
可以停留幾分鐘，結合自己當下或者過往的工作經歷，想一想你是如何行動的？
先有一個模糊的答案，再來看下面的分享，可能會更有碰撞產生更多想法。
講講我的思考：
01 理解目標
第一步也是最重要的一步，便是理解這個目標，理解清楚這項任務的最終目的，任務安排人的期望。
最好的情況下，把自己的理解與任務安排人進行復述確認，或者是產出很粗略的實施計劃，保證自己的理解和行動，能與安排人達成一致。
注意這里是達成一致，也就是說不僅僅是單向的接受（當然這是交流的基礎）。你也需要發揮主觀能動性，輸出自己的想法，雙方形成互動，最后良好地達成一致。
理解了目標之后，確定一個數字，這個數字是北極星指標。你的一切行動，都是圍繞著提升北極星指標來的。
別偷懶，沒數字，很容易自己打動（pian）自己。
02 運營設計
在這一步，就需要思考為了完成任務、實現目標，我該如何做運營的設計，該怎么一步步地落地。
也就是讓想法，變成一份可執行的運營方案。它包含了目的目標、想法簡述、運營策略設計（具體的方式方法）、分工安排、資源支持（人事物）、補充等。
而在策略設計中，整個的流程是至關重要的，它既影響著外部用戶的體驗，也關系到了內部同事的協作。
我們以一場微信體系的直播活動為例，用戶的基本使用流程便是這樣的：
1.宣傳觸達用戶
2.用戶被吸引
3.進入社群
4.進入直播間
5.直播間內轉化
6.社群內轉化
7.社群內運營維系（長期轉化時可采用）
03 拆解目標
根據運營流程，公式化一步步地拆解北極星指標。讓一個總的指標，由各個環節的分支指標組成。
目標的拆解細分，有很多的好處，最大的好處便是可以實現精細化的運營。
關注每一個重點環節，針對重點環節進行更深地研究和操作，提升各個環節的指標，最終達到提升整個北極星指標的目的。
還是上面的例子。
如果以最終的轉化人數作為北極星指標，那可以拆解為：
轉化人數 = 宣傳觸達用戶數 * 入群率 * （直播觀看率 * 直播間轉化率 + 社群轉化率）
04 窮舉影響因素
拆解好了目標，這一步做起來就很簡單了，就是想，各種的想。
想出對于拆解指標會有影響的因素，先別管作用大小，先想了記下來。是窮舉，不是篩選。
當然除了自己想，還可以讓同事幫你想，讓競品幫你想（競品研究），讓專業的運營網站幫你想（優秀案例）。
但有的時候，大家是沒有那么多時間去收集去想的，所以這也從側面說明了，平時做項目總結、競品研究、優秀案例學習的重要性。
平時做好收集和分析，真到用時才覺輕松。
多學多看多記錄，總是不會錯滴~
這里也依舊是舉上面的例子，要提升入群率，怎么做？
我的理論經驗
1.頻繁的提醒
多頻次地提醒，讓你的宣傳曝光在足夠多的人群中，同時有足夠多地次數進行曝光。
只有一兩次的曝光，有的人可能之前沒看到就錯過了，有的人可能第一次想參與但忘了，有的人可能第一次沒想法后面又有了參與的想法。
可能的“漏網之魚”很多，頻繁的提醒便是多重下網，拒絕遺漏。
2.低門檻的動作
大多人都是懶的，且沒有足夠耐心的。
所以把流程設計得足夠簡短，沒必要的步驟堅決砍掉。把行動指引講明白，讓小白都能操作的會。
3.獎勵的促動刺激
獎勵我會分為兩類，一類是給到用戶的軟價值，一類是硬價值。
軟價值，是我們期望用戶參與后能收獲的最重要的價值，比如意識的喚醒、知識的科普、解決方案的提供、情感的慰藉。
硬價值，則是依附于軟價值之上的，虛擬類、實物類福利。
把獎勵做強，也是一條很好地刺激用戶參與的辦法。
05 優先級排序
窮舉各環節，各個影響因素后，要做的便是做兩個優先級的排序。
第一是環節優先級的排序，哪些環節重要，要先優化落地？
第二是影響因素的排序，重要的環節，哪些影響因素重要，要先優化落地？
一步步地細分，找到重要的變量，在這個變量上投入有限的資源，提升達成目標的概率。
06 逐個優化
最后便是執行落地 - 反饋循環。
針對重要的影響因素，首先完成執行落地，拿出“成品v1”，內部做一輪意見反饋，再根據反饋調整出“成品v2”，在限定的時間下，做充分的內部反饋和優化。
在有條件時，更好的情況下，可以把“成品v1”觸達給部分用戶，觀察用戶參與數據、反饋。或者是多個“成品v1”“成品v2”“成品v3”做AB測試，得到最好的用戶體驗版本。
不過如果用戶反饋暫時做不到，先做好內部的反饋優化，對于結果而言，也是會有幫助的。
畢竟，專業人士的建議，大多偏不了。
當然這里還有一個大的反饋，那便是每次項目迭代之間的反饋，項目v1的經驗，反饋到v2上進行優化，如此循環。
所以這也從側面說明了，平時做項目總結，很重要。
ok
當你在接到一項運營任務時，你會如何思考來提升最終的關鍵指標？
我的答案是：
01 理解目標
02 運營設計
03 拆解目標
04 窮舉影響因素
05 優先級排序
06 逐個優化反饋
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Over~
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