运营思维：这个方法，让你更有条理地提升工作关键指标KPI
#运营系列文章#
当你在接到一项运营任务时，你会如何思考来提升最终的关键指标？
可以停留几分钟，结合自己当下或者过往的工作经历，想一想你是如何行动的？
先有一个模糊的答案，再来看下面的分享，可能会更有碰撞产生更多想法。
讲讲我的思考：
01 理解目标
第一步也是最重要的一步，便是理解这个目标，理解清楚这项任务的最终目的，任务安排人的期望。
最好的情况下，把自己的理解与任务安排人进行复述确认，或者是产出很粗略的实施计划，保证自己的理解和行动，能与安排人达成一致。
注意这里是达成一致，也就是说不仅仅是单向的接受（当然这是交流的基础）。你也需要发挥主观能动性，输出自己的想法，双方形成互动，最后良好地达成一致。
理解了目标之后，确定一个数字，这个数字是北极星指标。你的一切行动，都是围绕着提升北极星指标来的。
别偷懒，没数字，很容易自己打动（pian）自己。
02 运营设计
在这一步，就需要思考为了完成任务、实现目标，我该如何做运营的设计，该怎么一步步地落地。
也就是让想法，变成一份可执行的运营方案。它包含了目的目标、想法简述、运营策略设计（具体的方式方法）、分工安排、资源支持（人事物）、补充等。
而在策略设计中，整个的流程是至关重要的，它既影响着外部用户的体验，也关系到了内部同事的协作。
我们以一场微信体系的直播活动为例，用户的基本使用流程便是这样的：
1.宣传触达用户
2.用户被吸引
3.进入社群
4.进入直播间
5.直播间内转化
6.社群内转化
7.社群内运营维系（长期转化时可采用）
03 拆解目标
根据运营流程，公式化一步步地拆解北极星指标。让一个总的指标，由各个环节的分支指标组成。
目标的拆解细分，有很多的好处，最大的好处便是可以实现精细化的运营。
关注每一个重点环节，针对重点环节进行更深地研究和操作，提升各个环节的指标，最终达到提升整个北极星指标的目的。
还是上面的例子。
如果以最终的转化人数作为北极星指标，那可以拆解为：
转化人数 = 宣传触达用户数 * 入群率 * （直播观看率 * 直播间转化率 + 社群转化率）
04 穷举影响因素
拆解好了目标，这一步做起来就很简单了，就是想，各种的想。
想出对于拆解指标会有影响的因素，先别管作用大小，先想了记下来。是穷举，不是筛选。
当然除了自己想，还可以让同事帮你想，让竞品帮你想（竞品研究），让专业的运营网站帮你想（优秀案例）。
但有的时候，大家是没有那么多时间去收集去想的，所以这也从侧面说明了，平时做项目总结、竞品研究、优秀案例学习的重要性。
平时做好收集和分析，真到用时才觉轻松。
多学多看多记录，总是不会错滴~
这里也依旧是举上面的例子，要提升入群率，怎么做？
我的理论经验
1.频繁的提醒
多频次地提醒，让你的宣传曝光在足够多的人群中，同时有足够多地次数进行曝光。
只有一两次的曝光，有的人可能之前没看到就错过了，有的人可能第一次想参与但忘了，有的人可能第一次没想法后面又有了参与的想法。
可能的“漏网之鱼”很多，频繁的提醒便是多重下网，拒绝遗漏。
2.低门槛的动作
大多人都是懒的，且没有足够耐心的。
所以把流程设计得足够简短，没必要的步骤坚决砍掉。把行动指引讲明白，让小白都能操作的会。
3.奖励的促动刺激
奖励我会分为两类，一类是给到用户的软价值，一类是硬价值。
软价值，是我们期望用户参与后能收获的最重要的价值，比如意识的唤醒、知识的科普、解决方案的提供、情感的慰藉。
硬价值，则是依附于软价值之上的，虚拟类、实物类福利。
把奖励做强，也是一条很好地刺激用户参与的办法。
05 优先级排序
穷举各环节，各个影响因素后，要做的便是做两个优先级的排序。
第一是环节优先级的排序，哪些环节重要，要先优化落地？
第二是影响因素的排序，重要的环节，哪些影响因素重要，要先优化落地？
一步步地细分，找到重要的变量，在这个变量上投入有限的资源，提升达成目标的概率。
06 逐个优化
最后便是执行落地 - 反馈循环。
针对重要的影响因素，首先完成执行落地，拿出“成品v1”，内部做一轮意见反馈，再根据反馈调整出“成品v2”，在限定的时间下，做充分的内部反馈和优化。
在有条件时，更好的情况下，可以把“成品v1”触达给部分用户，观察用户参与数据、反馈。或者是多个“成品v1”“成品v2”“成品v3”做AB测试，得到最好的用户体验版本。
不过如果用户反馈暂时做不到，先做好内部的反馈优化，对于结果而言，也是会有帮助的。
毕竟，专业人士的建议，大多偏不了。
当然这里还有一个大的反馈，那便是每次项目迭代之间的反馈，项目v1的经验，反馈到v2上进行优化，如此循环。
所以这也从侧面说明了，平时做项目总结，很重要。
ok
当你在接到一项运营任务时，你会如何思考来提升最终的关键指标？
我的答案是：
01 理解目标
02 运营设计
03 拆解目标
04 穷举影响因素
05 优先级排序
06 逐个优化反馈
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