产品 运营:如何既省钱还把产品运营做了

本文探讨了用户增长的系统性问题,包括市场阶段、产品生命周期、品类定位及商业模式的重要性。提出了低成本增长策略,如利用用户聚集地精准引流,寻找关键意见领袖合作,强调了‘站着把钱挣了’的理念。

张:哎~这我就不明白了,我已经当了县长了,怎么还不如个土匪啊?
汤:百姓眼里,你是县长。可是黄四郎眼里,你就是跪着要饭的。挣钱嘛,生意,不寒碜。
张:寒碜!很他妈寒碜!
汤:那你是想站着,还是想挣钱啊?
张:我是想站着,还把钱挣了!
汤(摇头,正色道):挣不成!
让子弹飞诞生了无数经典台词,而站着把钱挣了,无疑是亮点中的亮点。在产品运营当中,绝大部分人的概念都是,运营那是烧钱的,不烧钱,运营能有啥效果?也因此,有很多小伙伴就各种琢磨,如何能够既省钱还能把运营做漂亮了,也就是站着把钱挣了。
用户增长是一个系统性的问题,我将通过以下2个部分来回答
1、做用户增长前要考虑的4个问题
2、具体办法
1、做用户增长之前要考虑的4个问题
我们在做用户增长之前要考虑:
① 你的市场处于哪个阶段
② 你的产品处于生命周期哪个阶段
③ 你的产品属于哪个品类
④ 你的商业模式里有哪些独特重要因素
为什么要先考虑好这4个问题,这4个问题是帮你厘清你当前用户增长的重点应该在哪里。
这个很重要,一旦选错了重点,且不说低成本了,就是砸大钱效果也未必好。
比如从生命周期来看,假设你的产品处在成熟期,那你增长的重点是要放在留存、获客和变现上;而如果你的产品处在衰退期,重点就是留存变现和迁移。
商业模式来看,就要看你整个环节里有哪些对增长至关重要的因素,比如教育产业,你的这个因素是课程内容、师资力量;电商的就可能是供应链、选品等等
做增长,不能只从术的层面去考虑,也就不能只从产品和运营层面去看,还要从“道”(商业模式)来考虑。
2、具体方法
第1部分的回答是想帮你建立一个方法论的思考切入点,第2部分我们来看一些具体的方法。
不存在绝对的低成本,“低成本”是和你的产品成本对应的,只要在产品可以承受的范围之内,都可以算是低成本。
暂时不知道题主的产品是什么,我仅从自己的一些经验来说。
首选,你可以看你的用户平常都上哪些网站或APP,他们对于你这类产品的需求有哪些痛点,或者说你有什么可以给到他们的东西。
这个东西可以是虚拟类的产品、信息,也可以是一些便宜的实体奖品,也可以是更深入的交流机会。
找到这个“东西”后,你可以围绕他们的痛点,编辑不同的话术,在相应的APP网站上进行发帖,在文末或是自己签名的地方做引流。
譬如你做健身的,可以去知乎、keep上去回答问题,发布经验文章,最后可以说关注我可以拿更多的健身秘籍。这类方法就不要想着一下子可以爆,需要逐步调整你的话术,看看哪个话术是最优解。形成最优解之后,这类渠道就可以成为你一个稳定的用户来源,而这花费的仅仅是你可控的时间,基本上花不到什么钱。
其次,你可以找到一个节点性的人物。所谓节点性人物,不一定要大咖,他也可以是在你目标用户群里有一定影响力的人。由他来帮你宣传,起到的引流作用会更明显。
我曾经推广一个产品经理知识付费项目,我选的节点性人物是猎头。
为什么是猎头?
猎头的微信里有很多产品经理或运营,产品经理们一般也不会屏蔽猎头,因为要获得职位信息。猎头呢,有时也会转发一些知识性的内容,因为他们需要和自己的客户保持互动(不能老是发职位信息)。
那么这样就形成了一个“猎头–目标用户”的传播途径。相熟的猎头就友情支持,事后发个小红包,而他们引流进来的付费用户是可以大大抵消这部分红包成本的。
今天就聊到这里,如果你也有关于产品设计和产品运营方面的问题,可以给我留言,也可以加我微信,我们共同探讨
在这里插入图片描述

内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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