为什么运营要走向精细化又该如何做

　　本文作者以内容运营为例子，来聊聊精细化运营。enjoy
　　10年前，pc互联网时代，当你浏览百度的网页，你会普遍看到各种插件推广、弹窗广告等等，这些弹窗就好似牛皮癣一样，想关掉都不行。用户体验极其不好，这是一个卖方占绝对优势的时代。而那时候运营所需要做的事情就是不断地轰炸式投放广告，而把用户体验居于次要地位。
　　移动互联网时代，运营要以用户为中心，一切运营围绕用户，没有用户你就生产不下去。所以带出了精细化运营这词，何为精细化运营？
　　精细化运营，就是结合渠道、转化流程和用户行为数据，对流失率较高的用户环节展开针对性的运营活动，以提升整体的目标转化率。通常我们会对APP的下载路径设置漏斗模型，以确定整个流程的设计是否合理，各步骤是否存在优化的空间等。通过这样了解用户来到网站APP的真正目的，为他们提供合理的访问路径或操作流程，科学细致地提高转化率。
　　为什么需要精细化运营？
　　从PC到移动互联网，一批搭乘红利期快车的互联网产品，曾急速崛起。而如今，流量红利消失，一个疯狂的、传奇般的流量时代，惶惶然结束。
　　这就是对这个时代最好的一句话描述。
　　移动互联网人口红利期消失
　　国内互联网网民数、移动用户数饱和，人口红利消失，从增量市场进入存量市场。然而，增量乏力，存量市场竞争更加激烈。在这种环境下，有两条路：一条路出海，印度、东南亚等新兴市场不乏出海互联网公司的影子；而另一条路就是精细化运营，用最小的成本，挖掘最大的流量价值。
　　数据挖掘的应用
　　云计算、大数据等技术发展和应用更加成熟，厂商的开放，使得云计算及大数据分析成为企业生存的水电煤，成为一种基础资源。精细化运营有了足够的技术支撑，应用数据分析技术挖掘用户数据，并进一步迭代优化产品，进行个性化针对性运营成为可能。像现在的很多数据分析平台都提出精细化运营，通过数据挖掘分析，帮助用户更好地跟着产品节奏走，产品也能反向通过用户反馈以提出解决方案。
　　精细化运营又该如何做？
　　这里要记住一个点就是转化是精细化运营的核心思路，精细化运营讲究的是讲每一个运营步骤流程化，并提高每个步骤到达下一步骤的转化率，精细化运营更多的是关注于到最终下单成交的一个过程，更多的见于电商与游戏领域。
　　这是一个电商购物流程漏斗模型。每一个环节都有人流失，而漏斗自然越陡峭越好，这样每个环节流失的人就越少，转化率越高。我们可以根据大多数用户的浏览习惯，得到下面这样一个宏观转化漏斗，分析用户在每个步骤的流失率和流失原因。而具体到每一个步骤的转化，我们还可以细分出更多具体的环节。例如从浏览商品页面到放入购物车，我们还可以细分为：进入电商网站首页商品目录页面商品详情页面放入购物车。针对这个微观转化漏斗，精细地把控每一小步的用户转化。其实不论转化漏斗是大是小，在优化每一个步骤和环节时，我们依据的最关键的点，还是用户。利用数据分析工具读懂用户行为，深度洞察用户行为背后的意义，挖掘出他们潜在的所有需求点，在转化的各个环节进行相应的引导，才能最终提升目标转化率。
　　在众多用户分析的手段里，热图应该是最为高效直观的一种。它不需要你在分析工具中分析大量的数据。热图会直接利用对点击，注意力和鼠标滚动的追踪等方式生成关于用户行为的可视化报告。
　　这是外国网网站的的点击热图。这种热图，能够清晰呈现用户最感兴趣的页面区域和元素，并能直观反应影响用户行为的元素。不论从用户点击量还是用户在该区域的停留时间来看，左边的栏目都是大家最关心的模块之一。在这些区域尽可能多地提供用户感兴趣的内容，满足他们的访问需求，对用户在网站内的访问时间和访问深度都会有极大提升。
　　内容运营：精准分析每一篇文章的效果
　　我们天天都是内容运营，也说自己是做内容运营的，但是很多的理解当中，内容运营就是个简单的内容输出工作，比如内容编写采集、内容审核修改、推送等步骤，但是内容运营真正值钱的地方就是在于如何使自己的内容更加吸引用户，达到一个内容营销的目的。
　　由BDP个人版提供数据支持
　　比如微信公众号运营，能抓取到的基本数据有：阅读数、转发数、分享数、点赞数、收藏数、从朋友圈打开人数、阅读来源分析、用户属性（地区、性别、用户使用的手机品牌等）。数据是珍贵的，通过数据分析能够让内容运营更好地了解用户，通过多篇图文进行数据对比，能够大概地画出用户画像；用户是个体，每个人都有自己的喜好；通过精细化运营，根据用户兴趣进行内容策划、内容推送，提高了自己的运营效率，也符合了用户的胃口，总体的效果是很高的。
　　所以要做好内容运营，就要对内容分发和分发渠道挖掘、传播、数据整理分。内容分发，最简单就是为了达到传播的效果，在更多的渠道进行内容曝光，而好的内容还能够转化成内容营销。
　　现在做运营再也不能用10年前的运营方法论了，优秀的产品运营，应该具备数据驱动的思维，掌握一定的数据分析工具。在实际业务工作中，不断从数据中提出问题，不断尝试，用数据来优化运营策略，进而实现客户和业务的增长。