推广

2021运营人年度工作总结——常用模型篇

iseeyu1年前 (2025-01-16)推广86

编辑导语：随着运营的持续走热，企业及内部运营人员也越来越看重自身数据运营能力的培养。本文给大家介绍运营人常用的模型，希望通过对这些模型的了解和认识，能够助力大家系统和科学的完成工作。推荐对模型感兴趣的用户阅读。

的高度决定运营的深度，很多人认为运营是服务产品和用户的，而我个人更认为运营是与运作的组合。首先，是通过营销帮助企业赢得和客户；然后，才是让这些市场和客户为企业的营收发展创造更大的价值。

希望我的这篇运营总结，能够让大家有更多的启发，让更多的用户“嗨”起来！本次工作总结共分为四个维度：学习维度、工作维度、思考维度、其它维度。由于较多，我们本次只分享学习维度。

一、对运营的理解

别人认为运营运营是联系产品与用户的纽带，用来更好的磨合产品与客户的关系；产品负责生孩子，运营负责养孩子，运营是为了让产品更受用户喜欢。

我个人认为这两种理解都有些偏颇，运营应该是企业的主导职位，不应该如此边角化。

运营最正确的理解应该是营销与运作的组合。营是营销与运作的组合。

首先，是通过营销帮助企业赢得市场和客户；然后，才是让这些市场和客户为企业的营收发展创造更大的价值。

营销是前端，是通过软文、广告、文案等形式实现曝光，快速为企业抢占市场和用户，使得企业的盈利有可能。

运作是后端，是将前端带来的用户尽快、尽快将企业的成本转换成利润。如果从这个角度思考，也恰好验证了AARRR模型的正确性。

AARRR模型之所以能够在运营中长久，正是因为它将运营拆分为营销和运作两大块。A（Acquisition）负责营销，开发市场和客户；后面的ARRR（Activation、Retention、Revenue、Referral）负责运作，实现变现。

虽然，营销在这个模型中只占了1个A，占了20%的字段。

但是，我认为它的作用和价值占到80%。

企业和运营人员需要越来越重视增长才行，投入更多的精力和时间，以保证拥有漂亮的GMV、Profit、Report。

二、工作总结之常用模型篇

作为一名优秀的运营人员，持续不断学习是她的第一生产力。

所以，把学习放在了第一维度是一项聪明的选择。

这一年，我都学习了哪些，又是如何把这些知识归纳分类到AARRR模型里的呢？

宏观上看运营包含市场、营销、内容、服务、销售、出版等，涉及领域众多，对从业人员也有着较高的要求，做好运营似乎很难；

但是，从微观的角度来分析。无论运营的方式如何千变万化，都离不开拉新、活跃、转化、留存、。

我们何不把这五个维度拆分开，通过减法，选择自己最合适的一块。如果，打算做全栈运营，那么我们也有了很好的运营知识分类归纳的思路。

1. 增长类

关于增长，我一直在强调《三级增长火箭模型》和《上瘾模型》。

三级增长火箭模型是我个人提出来的，通过公式等式的形式简明增长的本质；上瘾模型更像是增长方案的缩影，有了方案的缩影，后续我们策划活动就有了提纲。

（1）三级增长火箭模型

《三级增长火箭模型》认为影响增长运营的三大因子分别是用户基数m、转化率β、裂变层数n。用户基数越大，转化率越高、裂变层数越多，增长效果越好。这三大因素存在着乘积式的数学关系，如果s代表增长数据，简化的增长公式如下：

S=m*β*2?

所以，后续无论何种形式的增长活动，都需要围绕着这三个因素来思考。这个公式的出现，让她做增长策划更加清晰。感兴趣三级增长火箭模型的具体介绍的读者，请订阅我的账号，查看第一篇文章。

2）上瘾（HOOK）模型

如果说三级增长火箭模型偏理性，更能让负责增长的同事看透增长的本质方便策划。那么，HOOK模型便是迷人的感性少女。这个模型告诉我们，要学会利用好触发、行动、筹赏、投入等方式展示这位迷人的感性少女。让我们的方案更能基于人性和心理进行设计，吸引用户的眼球，抓住用户的心。

HOOK模型中的触发，提示运营人员要了解和分析用户背景，通过用户的背景情况设计活动目标；

HOOK模型中的行动，提示运营人员根据活动背景、活动目标，去策划活动方案和；

HOOK模型中的筹赏体系，提示运营人员活动方案要具有吸引力，筹赏可以多维化，既有可以预期的，也有意外惊喜；既有及时可得的，也有持续坚持成长类。以此，来增加活动的吸引力。

HOOK模型中的投入，提示运营人员基于人性的分析用户的沉没成本越高，就越难以离开平台。它提示运营人员要兴趣广泛、多了解用户心理、用户需求。

通过上述简单的分析，增长活动策划的模板已经隐隐若现了。

2. 活跃类

在运营界有这么一句俗语“用户活跃靠活动”，这句话不能说100%正确，但是，80%的正确是没有问题的。

问题是活动该怎么做，做什么类型的，去触发哪些用户，触发后的下一步动作是什么，如何进行奖励？

常见的活动活动种类很多，比如话题类、拼团打折类、游戏类，我们会单独拆出来一个维度，在后文进行总结；那么该触发哪些用户，触发后的下一步动作是什么，如何奖励呢？

前文我们讲的HOOK模型，以及下文要介绍的User persona、User Profile正式来帮助大家解决这方面问题的。

在用户运营生命周期里，获取用户不代表获取客户。

用户的流入，有可能处于各种不同的心理，或者各种不同的原因，也不乏有一些用户因为好奇过来看热闹、薅羊毛。

热闹散后，这些用户如果不能快速激活和活跃，也必将匆匆离去。

企业花费了大量的人力、物力、财力，最后留下一地鸡毛。

User Persona和User Profile，最早来源于大数据的协同推荐和聚类推荐。而这种技术对用户画像提供巨大的支持。

Persona考虑从典型用户从发、Profile重视群体特征，两种不同的维度分析弥补了原来用户画像重视群体分析，缺乏典型用户塑造的现状。所以，越来越受企业的青睐。

（1）User Persona模型：协同活跃

以你为主，以你喜欢的产品或者内容为主，推荐你以为喜欢这些产品或内容，还可能喜欢的相关的产品或内容。举例，购买购买锅的用户，有很大可能会有锅盖或者勺子的需求。

Pesona模型把协同活跃做了深度的细化。它建立在对真实用户深刻理解，及高精准相关数据的概括之上，通过分析海量数据筛选高活跃客户特征，并把这些客户特征组合到一个虚拟的用户上。当不同类型的人群进入系统后，会自动与虚拟人物进行匹配，匹配成功后归纳为同一类人群，推荐共同喜欢的内容或产品。

（2）User Profile模型：聚类活跃

以人群为主，这个人群除了喜欢这款产品或内容，还喜欢哪些产品和内容。正如同古语中的物以类聚，人以群分。物以类聚是因为有着相同或者相似的特征，人以群分是因为有着相同或者相似的审美、购物意向和价值观。

协同活跃是指系统发现B与A是同一类人，B在进入系统后，User Profile模型通过大量的用户数据分析，例如猜他是男是女，工作所在地，乃至喜欢哪个明星，要买什么东西等。系统中会主动推荐A喜欢的内容或者商品给到。我们在京东、淘宝购物时，网页下方提示喜欢这本书的用户，还喜欢哪些书，就是典型的协同活跃案例。

3. 转化类

无论是用户，还是活跃用户，我们最终的目的都是把用户变成客户。

把用户变成客户的方法很多，比如转化、私聊转化、会销、电话销售等等；会用到心理学的内容制造用户焦虑、引导用户下意识；也有可能会用到学中的制造紧迫感、通过打折抢占用户心智。

这些方法经过市场验证效果也不错，但是，缺乏对用户的深刻认识；同时，也缺少对快节奏的互联网公司的应对。

接下来分享两个模型，从用户的角度出发；或者从快节奏的解读出发，帮助运营更大效率的为客户提供价值、为企业提供价值。

（1）LGERR模型

社群运营的混乱，表面看公司节奏过快引起的；实际上是运营对工作职责、目标、规划不清晰造成的。

LGERR模型通过用户标签（Lable）、社群周边（Group）、用户教育（Education）、社群转化（Revenue）、社群裂变（Referral）等多个方面分析，从根本上提高大家的效果，释放大家的时间。

由于在以前的文章中，单独介绍了我个人提出的LGERR模型，在这里简单介绍，感兴趣的读者可以查阅我以前的内容。

LGERR主要面对节奏快、用户数量暴增的情况下，如何通过批量化的方式，释放运营人员众多重复性工作的时间，提高效率，并保证运营人员按时完成工作。

首先，模型强调运营人员善于利用标签，为每一个客户做好标签。

当公司布置活动通知、内容提醒、邀请进行群的任务时，可以通过一键批量化的方式完成以前需要数个小时才能完成的工作。

其次，模型认为同一标签的用户可以通过社群进行管理。

但是，在社群管理之前，运营人员需要提前做好社群模板，方便后续的重复性使用。比如群名称、公告、规则、欢迎语等等。

模型强调新群直接做转化并不是明智之举，社群的转化一定要对产品价值、用户价值、用户成长提前铺垫，这样才能树立成长进入到转化的阶段。
在转化的过程中要学会控制社群方向、把控社群节奏。同样SOP，不同人负责的社群转化率不同正是这个原因造成的。
社群裂变。借助社群用户的力量，实现最大限度的转化和营收。

（2）RFM模型

根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。

而这3个神奇的数据，给运营管理在用户分层和用户转化提供了很多启蒙和思路。

比如，最近一次消费与用户活跃息息相关，通过对最后一次的活跃分析，可以让我们了解和分析对我们最近运营策略的反馈；消费频次是区分用户忠诚的一个比较好的方式，针对与频次高的用户也是运营人员后期维护的重点；消费金额可以让我们更好的判断用户的财力和消费习惯，后续有针对性的推荐适合用户的的产品或内容。

众所周知，单一产品的GMV是如下计算

GMV=单价*数量*频次*转化*用户数

RFM模型的分析和利用，提高了频次和转化的数据，也正是我们经常说的复购，让转化产生最大的效益。

4. 留存类

针对用户留存，金磊在《用户增长实战笔记》中进行了明确分析并总结成为了公式：

用户价值=新体验-旧体验-替换成本

从公式也可以看出企业运营人员如果希望更好的留存用户，一定要从产品、服务、技术等多方面为用户提供更多价值触发。那么，在知识运营层面有没有好的留存模型应用呢，该如何应用？

（1）COHORT模型

Cohort分析又叫同期群分析或分组分析，主要分析相同的用户群体随着时间延续的发展变化情况。

用户留存率分析、用户流失率分析、用户续费率分析、用户退费率分析。

如图所示，它通过热力图的形式，从一个周期开始的统计到一个周期结束后，整体用户留存和流失情况。

通过图示的留存情况，去分析企业的那些运营动作对用户留存起到了正面或者负面的影响，为后续版本优化和迭代提供更多的数据支持和参考。

5. 裂变类

对于裂变，我们可以狭义的理解为它是增长的一种。

对于增长前文中我们介绍了用户增长三级火箭模型、上瘾模型，在这里就不重复赘述。主要想分享的是站在行业的企业方是如何做裂变和增长的。

（1）GROW模型

GROW模型是阿里提出来的适用于、食品、家清、、医药保健和个护等几大一级类目的大快消行业增长“仪表盘”。4个单词分别代表着影响品类增长的“决策因子”：

渗透力（Gain）: 指消费者购买更多类型品类 / 产品对品牌总增长机会的贡献；
复购力（Retain）: 指消费者更频繁 / 重复购买产品对品牌总增长机会的贡献；
价格力（BOOST）: 指消费者购买价格升级产品对品牌总增长机会的贡献；
延展力（Widen）: 指品牌通过提供现有品类外其他关联类型产品所贡献的总增长机会。

对于不同的品类，拥有对应的GROW指数，即根据（G）、（R）和（O）对各自的 GMV贡献计算出各自的G/R/O 的值。这个是指导对应品类在增长上的发力方向。

比如：

母婴行业的品类渗透力（G）明显高于其他因子食品和家清行业的复购力（R）机会突出美妆和医药保健行业的价格力（O）机会最大个护行业各方面增长机会均匀，渗透力（G）的机会略高。

上述内容引用自人人都是产品经理，《阿里3大营销模型：AIPL、FAST、GROW》，作者：普浪呢。根据GROW模型，我们不难判断。站在企业方做裂变，首先要分析的是产品的调性，根据产品的调性，借用产品调性的优势的力量，实现最大化的裂变。

三、篇尾总结

针对于年度总结，我想分为两类：

公司要求，形式化，为了前途和领导高兴
自我要求，学习性，复盘自己的优势和不足，以便节节高升。

《2021年运营人年度工作总结—常用模型篇》的目的是对我个人这一年的学习进行再一次的总结和复习，以便2022年更好的成长。同时，也希望让更多运营人可以打开学习的思路，工作的启蒙和参考。所以，不会了营销学中的易传播性，添加只适合传播而不够真实和价值的内容。后续，还会有工作维度篇、思考维度篇的分享，认可我的读者可以订阅账号，第一时间进行学习和交流。

作者：钟家振公众号：互联网运营的那些事

本文由 @互联网运营的那些事原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议