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底部有惊喜，建议读完

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2014年，我买了一个MAC本，装范用。

我妈不太高兴。

老人节约惯了，认为我正在用的联想本长的瓷实，又便宜；我就拿数据说话，做了个正相关。

我说：老太太哎，你看，我用联想本，速度慢，我基本上每天都得凌晨2点睡觉，自从有了MAC本，速度超快，我9点就休息了。

老太太高兴了，直接说：要不买两个吧，那岂不是吃完饭就能休息了。

天下父母都是后厨，谁不对自己孩子健康着想呢？

就这样，我又趁机买了个ipad。

——这是数据在现实生活中的说服作用：呈堂证供。

运营岗位也一样，要靠产品、技术、消息引擎、市场等后厨吃饭；如果没有数据说话，就很难撬动他们。

但我们做运营的，数据本身天然弱项，像我，念书时没好好学数学，又不懂统计学，去菜市场买个菜都算不来账，感性意识浓，怎么办？

无解，只能日常历练。

所以自从2010年起，就尝试着靠数据说话，练逻辑能力。

我平时很懒，唯独数据，特勤快，有时间就看就记。

运营日记

这些年下来，和数据产品经理、数据分析师、统计大拿都打过交道，每次听他们说了一个新概念，都要百度查阅——但现在依然不知道什么是置信区间、什么是概率分布/

脑子笨，所以自我说服，提出了一个极简数据、优化源表的概念，试图靠一张Excel表、浅显的数据去做决策，数据小白也能上手，快速提升自己的业务增长。

本文就总结一下我那些年靠极简数据提升业务目标增长的一些案例。

先说一下极简数据的4大特征：

1. 数据极易获取，比如微信的后台数据、GA数据、公司数据部做的标准报表数据等等。

2. 分析起来极简，只需用Excel就能得到真知灼见。我原来喜欢用GA，因为里面功能强大还免费，各种维度去看数据，显得高端有档次。但是自从GA被封之后，公司不用了，我就开始琢磨着自己做一套本地的数据，把所有的运营项目都梳理出来一个日常表，我起名叫优化源表。这样我就可以借助Excel强大的数据分析功能，比如透视表来指导我运营了。

3. 数据运营的思路极简，运营就是发现问题，然后搞定问题的过程，高深的数据模型一般是供商业决策的，运营显性，基本用不上。

4. 极简数据有一定误差，会有个人主观经验在里面。我一般只要对数据有信心，就会做决策，世上没有精确的数据，只有相对准确的数据。曾经看过一句话：一次能让人有所收获的犯错，远好于什么都没干，很适合运营。

此外，本文的所有案例，数据部分都做了极简处理，绕过埋点、监控策略制定、实施、数据清洗等环节，只讲核心方法，让大家能一目了然，里面提到了我经常挂在嘴边的两个核心词，试错和优化。

试错是方法，优化是灵魂。

好，我们来看本文的分享大纲：

分享大纲

如何将年度目标合理分解到月

我经常做优化源表，把每天的数据记录下来；有时候如果数据部门有标准报表，会更省事一些。

优化源表短期内不会给你带来太大价值，但是当数据积累到一定量级后，你就会从这张表中得到很多真知灼见。

——因为日常目标表现表展示的是你的业务规律。尤其是当你负责整个产品项目的运营，给手下定KPI的时候，手下再也不会说你拍脑袋了。

我举个例子，这是我从《数据化管理》一书中学到的，自从2014年我看了这本书后，这个技巧就被我拿来应用在互联网产品运营上了（遵循极简原则，我只讲如何分解到月，因为分解到周和日的思路大同小异），我简单的提供一个思路：

首先，需要找到历史数据。

我从公司数据平台上找到PC端用户全年的日UV数据，这里我拿UV来举例，您也可以拿LV、Visit、PV来做。

通过日期数据计算出第N周和星期字段的值。把异常日期排除在外，主要是节假日——因为节假日一般网站的流量都不太正常；还有，把特殊推广期的日期也排除在外，这要靠平时的运营日记，把每天的运营行为做一个记录。

然后得到这张图：

数据源表

我们开始透视这张表做分解。

第一步，要看看有没有业务规律

透视的时候把假日信息和特殊推广日标识出来，在透视的时候过滤掉，不计入总表中。

寻找业务规律

发现了吗？你看折线图，很明显，业务有淡旺季之分。所以我们完成全年目标的时候，也要合理的分出淡季完成多少，旺季完成多少——而不是平均每月完成多少。

第二步，敲定月度权重

权重是供我们计算用户的一个人为附值。一般先把最低值附值为1，比如图中的5月，然后其他月份的平均UV值除以5月的UV值，就能得出各个月份的权重了。

敲定月度权重

第三步，通过权重值将KPI分解到月

比如2015年的总UV是8.8W，老板给你翻了个倍；那么你通过权重就能平摊到每个月要完成多少。

比如图中的1月份，我算出一月份的权重占总权重的比值，然后再用KPI乘以这个比值，就得到了1月份要完成的KPI了。

分解KPI

那么，我们分解KPI的目的是什么？

1. 尽早做年度运营规划，第一个月如果完不成目标，和老板及时反馈，早早申请资源；

2. 管理老板的期望值，控制KPI完成的节奏，别第一个月没控制住，早早就完成了，那时候老板就给你定更高KPI了——有时候运营的坑都是自己挖的。

如何优化活动做到业务价值最大化

这是我们集体团队策划的活动，共5人，我主要担当文案和数据统计工作。

当时老板放话了，对新产品团队成员说：你们可以在现有4000万用户中随意选择20万用户当种子用户，然后给新产品引入10万初始用户，平均单用户成本不要超过5元。

撂下这句话就走了。

——我们有了资源，有了成本限额。

先抛出去成本不谈，20万种子用户的筛选至关重要，这是细分用户的能力了。

我们思来想去，马上就要秋招了，应届生求职欲望比较强烈；于是我们精挑细选了20万高活跃应届生用户做种子，开启燎原之路。

我们针对这部分用户策划了一个促分享拉新的活动；恰好，那年应届生秋招提前，有不少500强客户提前进入校招。所以我们的活动噱头就从这些大客户入手。

主题就是部分名企提前校招，邀请同学加入能拿红包，给个多变的酬赏，红包不设上限。

接下来，我们按这个主题策划了一个可传播的活动。

我们是怎么做的？

我复盘的时候梳理了一下流程，大家看这张Excel表：

活动优化源表

这张表就是全程的优化页面和效果的数据，我挑一些关键点去讲。

1. 活动规划

比如渠道策略，从哪个渠道拉新，哪部分用户用来做测试，哪部分正式大规模推广等。

因为微信平台的特殊性，短信、App push、页面广告或拦截、EDM等渠道都不太方便用户，我们也想通过我们自己的微信大号来做，但我们的微信号粉丝的用户什么身份都有，不仅仅是应届生。

比较来比较去，根据经验，择优选择了某一渠道来做。

还有，策划初稿的时候，活动流程及关键节点数据一定要提前规划埋点，监控好。

这点需要说一下：既然是活动规划，所以一定要考虑周全，否则你上线后技术很有可能看不到日志数据。比如渠道转化率，通过渠道带来的分享数，注册成功数，这时候你就算白忙乎了——我在这个活动中就犯了极大的错误。

2. 上线活动，一定要提前测试

不要活动一上线就全量去推广。要不断优化关键页面或关键流程节点，把页面和流程的转化都优化到一定程度后，觉得再优化不上去了，或者通过节点转化数据去反推，根据得到的转化率我们算出来能完成目标了，再去全量推广。

3. 固定一些次要变量，优化关键节点

因为这个案例主要是页面的转化率，所以我把渠道的转化、分享与邀请的比例关系在第一次测试的时候就固定了。

还有一些转化数据我们不太可控，比如注册流程的转化，注册流程是标准化的功能模块，优化改动比较大，所以这块优化略去，不做重点关注。

当然了，我们在这个活动中，注册流程其实折损了不少用户。

固定一些次要变量后，我们把优化的目标放在了两个关键页面上，一个页面就是引入种子用户的页面，我叫促分享页；还有一个页面是当用户分享给好友或朋友圈的时候，好友点击进入的页面，我叫转注册页。

这两个页面，我们不断测试，总计测试了三版，直到将分享率和注册成功率优化至最佳水平，才去大规模推广。

这个环节最关键、也最纠结。

我们折腾了足足有一个月的时间，最终结果是：通过这三个大的优化回合，我们成功完成了目标。

1个月的时间，优化了3版活动，我们认为是值得的——因为这样的活动流程和模式被我们验证为可行，能长期做的，扩展性特别强。

比如我们可以做活动后台，专门针对不同用户群去复制我们的活动模式。

所以，前期的慢是为了后期的快。

有了后台工具，我们基本上一周就能做一个类似的活动了。

这是优化的价值——优化是修炼内功，目的是增强核心运营能力。

现在讲页面的优化思路，我们是怎么思考的，其实现在总结出来，只有3个关键点：

3.1 文案

比如第一版的促分享页，我们把伯乐奖变成了红包，然后分享转化就提高了3个点；转注册页更明显，我们把按钮加入了邀请的元素，不再自话自说“第一时间报名，快速拿Offer”，我用分享人的邀请来做文章。

这就好比是你的同事对你说，我们今晚去吃大餐吧，你可能还犹豫一下——因为你不确定是他请是AA还是他吃完饭之后忽然说一句，我忘带钱包了。

而如果你同事说：走，我请你去吃大餐——要是我，我肯定去。

所以我们转化了一个思路，转注册页的转化率就提升了10个点。

3.2 页面布局

我们第一版和第二版的时候，忽略了这个元素，把名企做成了列表；后来思考，我们感觉用户可能觉得这个列表是可点击的，造成了误导，然后用户发现不能点击，会有点情绪，分享动力和注册动力就不足。

所以第三版的时候，我们从视觉设计上排除了这个干扰。

3.3 转变思路

关键点在第三版，我们转变了一个思路，第一版第二版的时候，我们是用户邀请好友加入注册成功后才得红包。

如果我们让种子用户转发就能拿红包，强制去做转发，想象一下，用户会觉得这个活动可信度很高，分享率也会提高的，也许他不仅仅分享到朋友圈，会去各个群里分享也不一定。

所以，我们在用户点击马上加入按钮的时候，弹出浮层，提醒用户分享后就能拿红包，引入同学加入还能拿。

就沿着这个思路，我们成功完成了目标，并获得了一个活动模式。在优化的过程中，聚焦数据，把每次活动的数据都记录下来，实时监控换算，让每一次试错都有数据展示。

大家可以看刚才分享的那张图里，我把关键数据都列出来了。

最后，我们全量推的时候，引入的注册用户是57000多，为何最终引入注册量会达到近10万？而且这个最终引入注册用户只是推广当天的数据，第二天还在增长。

是因为引入的注册用户成为了种子用户，他们也开始去滚雪球转发了。

如何通过试错主动收集数据，掌控业务规律

我们的APP刚上线的时候，除了通过一些统计工具被动接收用户反馈外，无法直接触达用户，比如我们有重大活动的通知、拉回沉默用户、调研等等。

所以我们的产品做了一个PUSH通知产品，我暂时称之为求职小助手，它类似于app内置的公号，我会隔三差五的推送一些信息。

因为我们的文案水平经过长期的锤炼，已经有了很好的经验。

我就想：单靠文案的力量可能无法再拔高push的点击率了，我是不是还有其他拔高业绩的缺口没有找到？

思来想去，忽然想到：如果我知道用户对push内容的喜好程度，然后去推送相关内容，是不是就能再提高一筹点击率？

我的需求出来了：我渴望得到用户对内容的偏好程度。

那么，我如何去洞察呢？

我需要做一个试错策略，我在运营工作中最喜欢的一个工作方法。

1. 试错策略

试错是运营最靠谱的手段，是运营岗位之所以存在的核心。

试错最怕不合理，所以试错策略很重要。

我的试错策略，大家看这张表：

业务试错表，本数据为虚拟数据，仅做说明问题用

简单讲解如下：

1.1 目标

试错用户在不同时间点对内容的偏好程度。我把目标放在了总结月度规律上了。

如果你的业务也有规律可循，可以放在季度、甚至于周上。

1.2 确定参考指标

文案点击率。

如果用户对内容的喜好有规律性，绝对是在某个时间点上有比较高的点击率的。

1.3 敲定试错变量

敲定试错变量是试错策略之所以合理的关键节点，上表中标了橘黄色的字段为变量。

1.3.1 内容类型

要提前分类好，毕竟我试错的是内容类型，而非单篇文章。

什么是内容类型？比如门户站的频道，科技、娱乐、军事、新闻等。

我集中选出了7类内容；比如面试攻略、网申攻略、简历攻略等，提前规划好，并合理安排到每周，按部就班的发布。

1.3.2 时间点

时间点，就是每天的固定时间去发，比如，我都选择晚8点来发。至于这个时间点是怎么来的，我是调研得来的。

我有一个测文案的微信号，因为我平时经常回答应届生的问题，所以他们对我很好，我发一个调研贴问他们什么时间push信息给他们合适，80%都说晚7-9点。

1.3.3 客户端类型

做过APP 通知产品的朋友都知道，iOS是统计不到接收数据的。

我们为了更科学，只拿Android客户端来测试。

文案点击率看点击接收比，比看点击下发比更靠谱一些。

1.3.4 用户类型

即找谁试错。

这个很重要，我现在是知道：应届生的用户只要是push相关求职信息，大部分同学是不太嫌烦的——因为求职是刚需，如果求职成功了，他们大多都是关掉通知或卸载APP了。

但是当时不知道，觉得push信息是很扰民的。

所以，为了天天发信息不让用户投诉，我只选择某一类特征的用户，比如高活跃用户，即那些当天有过登陆行为且有过投递行为的用户；或者沉默用户，这样能更减少骚扰。

因为如果沉默用户被我的push激活了，立即就归到活跃池了，就不会接收到我的push了；而且，沉默用户之所以沉默，有可能是没了需求，如果他点击了我的push，证明他是喜好我的内容的，正好符合我的试错目的。

1.3.5 标题

大家都知道，Android的标题是可以自定义的，不像iOS，标题只能是品牌名。

因为我的目的是试错，不是为了拿点击率的效果，所以我的标题不做自定义处理，直接写品牌名，这样更好控制一些。

1.3.6 PUSH文案

最难把控的一个变量。

标题党有最大的点击效果，但是这属于试错的异常数据，我一定要保证文案水平在一个力度区间，才能合理的得出业务认知——这又涉及到一个文案力度的试错策略，这个更复杂，今天不讲。

我在原来的微信和内容频道的工作经验中，曾试错总结过文案力度的大小，我知道哪些文案的力度高，哪些文案的力度低，因为是我亲自操盘：我每天都在记录数据，所以我能合理的知道每个文案的正常点击水平。

大家只要记住：文案力度是有等级的。

本案例采取2级文案力度水平，正常情况下点击率有2个点的浮动。

当然了，如果你没有文案等级，也可以每个内容类型精编几篇文章，然后从目标用户细分上下功夫，比如取当日登陆用户并设置过滤机制：每个用户在试错期间内只接收一次等。这样你就可以给同一类型用户固定push这些文章了。

1.3.7 数据质量

数据清洗时要重视。

比如有时候发送通道不稳定，没发送出去，或者统计错误，这些异常数据都要在清洗的时候排除出去。

这样，我就敲定了7个影响我业务认知的变量，力争得到合理科学的建议！

2. 试错结论

1年后，试错结束，我开始总结规律。

我透视出这样一张表来：

结论数据

大家看出来了吗？

标粉色部分的内容类型绝对是当月最受欢迎的内容。

那么，在下一年的某个月份，我加大用户最喜好的内容力度，是不是就能拔高一筹业绩呢。

这就是我的内容试错策略——结论很简单，过程很纠结。

3. 试错注意事项

当然了，我的这个试错案例是长线作战，因为我们是成熟期产品。如果你的产品是初创期或成长期，你可以选择短线试错，只要把控好两点即可：

1. 务必明确试错目标，目标必须唯一化。因为试错是为了得到业务认知，而不是为了试错而试错；

2. 试错一定要想办法敲定影响你试错结论的变量因素，力争最小化的影响业务认知。

如何从历史数据中解决业务问题

这是2015年的案例，大家注意一点：2015年的时候微信统计的分享收藏数是放在一起的；不像现在，分享和收藏的统计分开了，让这样定位内容的方法更科学了。

1. 案例背景

我刚接手一个微信号内容运营的时候，每日净增粉丝数是负的，那么我是怎么解决这个问题的呢？

我依然是从内容上下功夫。

领导很着急见到效果，我没时间去做内容试错策略了，那我就可以从历史数据中发现规律。

我简单描述一下：

明确我的业务问题：微信日净增粉丝数为负。

分析问题，此问题其实有两种解决思路：

1. 节流，这是内容选题问题：我究竟要做哪类内容才能满足用户需求，让用户不跑路。即从现有粉丝上做文章，减少粉丝流失；

2. 拉新，如果粉丝继续掉，但我把日增粉数做的超过了掉粉数，那么日净增粉丝不就是正的了吗？日增粉数和转发数息息相关，一般来说是正相关的，转发越多增粉越多。而转发又和内容息息相关。

所以，我的业务问题其实是内容定位问题。我需要找到用户对微信内容的偏好。

我的思路很简单：

定位有效内容4步法

首先，我做了一张优化源表

如下图，这张图我做了一个阅读排序。

优化源表

发送人数，因为涉及业务隐私，我给略去了。

这张表就是我的一张优化源表的真实面貌。我有一个习惯，每做一个运营项目的时候，大到整个产品的运营, 小到一个导航类目、焦点图、推荐位等，我都会自己琢磨出一张这样的表来发现问题，总结规律，进而指导运营行为。

我花了两天时间，把近1年的历史推送数据全部人工采集到这张表里，更累人的是给这些内容一一分类。

我把这些内容大致分了10个类别。然后给每一篇文章都归到这10大类里（表中的分类字段），然后这张源数据表就出来了。

三点疑惑：

1. 新关注人数（模糊）字段数即第二天增粉数，非精准数据，仅供参考。如果你的微信号每天只发一条内容，此数据会更精准一些。

2. 如果你的历史推送图文无固定条数，需要你去粗略的计算一下转发与增粉的比值，然后按单条文章的转发数将增粉数归因到单条图文里。这是一个繁重的工程，需要你逐条去清晰数据，并将难以把控的异常值排除在外。

3. 如果你不想按第二条来做，避免清洗数据的麻烦，也可以按上篇制定一个短期的内容试错策略，就可以每天去发送单条图文消息，把这个试错变量固化了。

制定日常内容运营策略

然后，通过透视分析，我的微信号内容运营策略就出来了，如下图：

内容运营策略

你看“确定内容类型”一栏会发现：薪资、职场、励志、技能类等内容超出了平均增粉数。

问题迎刃而解：我集中选择这四类内容来做。

然后我又研究了一下阅读数高的标题，争取每篇文章都把阅读量做大，大概10个工作日，我就成功将日净增粉丝数‘由负转正’了。”

总结

很多做微信内容运营的小编，看到别人做的内容阅读数不错拿来就发，其实这样并不是最高效的，别人的粉丝不一定和你的粉丝有同样的内容需求。 

同样一篇文章，在别人的微信号上能达到100000+，在你的微信号上不一定能做到这个效果。

当我把日净增粉扶正之后，接下来做了什么呢？

扶正之后，这个号就是健康运行状态了。

我不甘心只做一个运行经理，我就把下一个目标定位在了增粉速度上。

增粉运营策略就是下一个问题了，此处不表！

数据在现实运营工作中的真正意义

最后，第五个案例，我们说一下根上的问题：数据在现实工作中的价值是什么？运营为什么要做数据分析？

我总结如下：

1. 发现问题：问题就是驱动元素，要不断去监控产品表现，分析数据，找出影响业务目标的问题，并排除它。

2. 降低成本：约翰.沃纳梅克说：我的广告费有一半浪费掉了，可我不知道是哪一半。分析可以有效降低成本。

3. 决策依据：在企业，一般大BOSS需要靠数据来做投资决策、营销决策和战略决策。

一句话：分析能监控效果、发现问题、获得见解、控制成本、完成业务价值最大化的目标。

那么，我说的是对是错呢？

我说的没错，但这在多数情况下解决不了现实问题——我们需要接地气。

正像我开篇聊到的，在现实工作中，经过我多年的经历，数据最大的作用是“沟通证供”——就好比你犯事了，不承认，然后律师去搜集证据一样。

这就是数据的第四个作用：

4. 沟通证供：分析可以提供呈堂证供，有效决策运营方案。运营要去监控优化各个部门的业务表现，然后提供有效的证据来说服相关业务部门。然后达到我们优化产品和服务的目的。

有时候，很多产品，肉眼或自己去体验一下，就知道有问题，但是相关业务部门就是不改，要数据说话；然后我们就会想方设法去找证据。

比如，我去优化招聘网站各大流程转化率的时候，自己体验了无数次，感觉实在是繁琐，但产品不改，需要证据。

还有第二个优化的案例，我没有讲注册流程的转化，事实上那个流程的折损也很高，太复杂。

然后，这时候，你为了寻找证据，就需要找数据，可以借助漏斗图。

比如下面这张简历投递漏斗图。

简历投递流程漏斗

看到没有，4步投递流程，漏水的地方太多了，各流程节点折损比例“高不可攀”。于是我赶紧将分析指导意义附在图下，鉴于业务秘密，就不放出来了。

其实一看就明白，只不过是措辞问题，写的婉转点而已——像“很、太”等描述性字眼就慎用，要不产品会生气。

给了产品后，产品依然纠结数据的准确性，然后我又想了一个方法，体验数据方法派上用场了，我想看一看竞争对手的各大流程是什么样的？

我决定从用户任务负荷和完成任务用时上来佐证比较。

我印象最深的是：那是2014年的夏天，热的人心理特别烦躁，我光着膀子，一个人在那里哼哧哼哧的体验竞品的三大流程，并记录数据，最终结果如下：

任务负荷

三大流程，用户完成任务用时和动作次数明显高于竞争对手，这可不是一个好现象，也侧面印证了上文说的流失率高的原因：招聘平台本就很多，用户为了投递一份简历而费时费力，转移平台的意愿就会很高。

最终，我借助漏斗图工具和体验数据，完成了一份优化证供，提交产品审阅了。

还是那句话：

数据不一定精确，但是一次能让人有所收获的犯错，远好于什么都没干。

与大家共勉。

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