运营1——初识运营

运营1——初识运营

一、初识运营

1. 运营的定义:

一切能够帮助产品进行推广、促进用户使用、提高用户认知的手段都是运营。

2. 运营的核心目的:
  • 让产品活得更好:推广、教育、活动——产品各项数据提升
  • 让产品活得更久:数据分析、用户行为研究——产品功能完善、易用性提升
3. 运营的核心任务
  • 流量建设:通过各种推广、扩散、营销、活动提升产品的流量指标
    • PV(page view)浏览量或点击量 —刷新一次计算一次
    • UV(unique visitor)独立访客—一台客户端00:00—23:59内计算一次
  • 用户维系:发现有价值甚至高价值的用户,这些用户会持续为产品带来价值、产生收益
    • user:使用者
    • member:会员
4.互联网运营的分类
  • 内容运营
  • 用户运营
  • 活动运行
5.关于运营人员
  • 运营人员需要具备的技能
    • 对数据敏感
    • 想象力与创造力
    • 表达能力(口头、文字)
    • 沟通的能力
    • 执行力
  • 运营人员需要具备的思维
    • 发散思维
    • 逆向思维
    • 结构化思维

二、内容运营

1.内容运营的定义

通过创造、编辑、组织、呈现产品内容,从而提高产品的内容价值。

2.内容运营的对象

图片、文字、视频、音频

3.内容运营的手段

采集、创作、编辑、审核、推荐、专题、推送

4.内容运营的流程
  • 创作内容(采集或原创)
  • 编辑审核
  • 推荐和专题制作
  • 推送(找到需要这些内容的人并想办法呈现给他们)
  • 调整和优化(根据数据和用户反馈进行调整和优化)
5.内容运营的核心
  • 持续制作对用户有价值的内容,保证用户可以在产品获取这些信息
  • 根据KPI降低或提高用户获取内容的成本
  • 协助产品获利
6.内容运营初期需要解决的问题
  • 定位:产品上有哪些内容
  • 来源:这些内容从哪里来由谁提供
  • 受众:这些内容要给谁看,达到什么样的目标
  • 展现机制:这些内容要如何组织与呈现
  • 内容标准化:这些内容如何做筛选,什么是好内容
7.内容运营初期解决内容运营的顺序
  • 内容消费者定位(产品定位+受众定位+运营目标)
  • 内容来源确认(采集或是寻找内容制造者)
  • 内容标准的建立(有哪些内容、如何展现内容、评判内容质量的标准)
8.产品正式运营阶段需要建立的一些标准
  • 内容质量的甄别
  • 好内容的露出与呈现方式
  • 持续的推送与推荐机制的建立
  • 实现自运营的路径与机制的选择

三、活动运营

1.活动运营的定义

通过开展独立活动。联合活动,拉动某一个或多个指标的短期提升

2.活动运营的工作流程
  • 活动文案撰写
  • 活动流程的设计
  • 活动规则的制定
  • 活动成本的预估
  • 活动收益的预期
  • 活动效果的统计
  • 改进活动的措施
3.开展活动的理由
  • 时间理由
    • 五一、十一(节假庆祝)
    • 季节变化(换季清仓)
    • 历史(周年)
  • 产品本身的理由
    • 产品上线、游戏开服
    • 电视节、冰箱节
  • 热点理由
    • 社会热点
    • 娱乐热点
4.活动设计的准则

流程简单少思考,文案清晰无歧义

5.活动策划案的内容
  • 活动主题
  • 活动对象
  • 活动时间(开始时间、结束时间、奖励发放时间、领取时间)
  • 活动描述
  • 规则详情
  • 投放渠道(渠道、投放的时间、预算)
  • 风险控制(风险环节、应对措施)
  • 监测指标
  • 成本预估
  • 效果评估
  • FAQ(Frequently Asked Question)
6.效果评估报告通常包含的内容
  • 活动概述:简单复述活动的主题、对象、时间、内容
  • 活动效果统计:对活动结束后的活动效果进行描述
  • 宣传效果统计:对各个渠道的效果进行统计,并且掌握各个渠道带来的流量转换率相关的数据
  • 反思与总结
7.奖品与红包
  • 奖品爆率
    • 公平爆率
    • 调整爆率:向符合某些特性的用户倾斜

四、用户运营

1.用户运营的定义

以产品用户的活跃、留存、付费为目标,依据用户的需求、制定运营方案甚至是运营机制

2.用户运营的目标
  • 引入新用户
  • 留存老用户
  • 保持用户活跃
  • 促进用户付费
  • 挽回流失或者沉默用户
3.用户运营的工作内容
  • 掌握自身用户的结构
    • 男女
    • 年龄
    • 地域
    • 受教育程度
    • 兴趣点
  • 了解用户的规模以及增长和衰退情况
    • 新用户
    • 老用户
    • 每日增长规模
    • 用户处于怎样的生命周期
  • 掌握用户的行为数据
    • 用户为什么来
    • 用户为什么走
    • 用户为什么留存
  • 具备从用户需求出发反向提出产品建议的能力
4.用户运营的核心
  • 开源(新用户拉动)
  • 节流(防止流失、流失挽回)
  • 维持(已有用户的留存)
  • 刺激(促进用户活跃甚至向付费转化)
5.开源
  • 注册方式
    • 传统露出-引导注册
    • 联合登录-补填资料-注册转化
6.节流
  • 定义流失
    • 流失是一个长期持续的行为
    • 定义流失需要建立自己的用户行为模型:到底多长时间不使用是流失
  • 流失预警
    • 对数据和产品进行长期监测
      • 流失前用户进行了哪些类似的行为
      • 这些用户是否集中于某一渠道
      • 这些用户的地域属性、性别属性、年龄层次、兴趣特征是否类似
      • 发生流失的时间点产品做了哪些动作
    • 简单原则
      • 给用户想要的一切
      • 持续给他们想要的一切
      • 尝试给他们可能喜欢的一切
      • 避免让他们失去兴趣
  • 挽回
    • 针对邮件的指标
      • 到达率
      • 打开率
      • 转化率
    • 挽回后引导
标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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