背锅的运营会遇到这个场景：
老板：小A ，给你2个月时间，把用户日活提升30%
A 心里一万只草泥马飞过，纵有千言万语，也只能硬着头皮
咬着牙打出2个字：好的
常规操作
但是我也不是白混的，看过那么多运营干货文章，各路大拿分享的方案介绍，是时候来展现下真正的实力了。
于是我：
按部就班了解大致产品情况，拆解下目标
1、梳理产品当前状态
2、捞数据
先把近期的活跃数据和流失数据导出，如果有业务上的指标要求再去捞下业务的数据
一些相对基础的数据直接去普通数据监测平台即可，业务数据正常都是自建的。
基础数据：到友盟、百度、GA上看
业务数据：自建业务数据平台筛选，或者从数据库里去查询
看完第一点和第二点，你就能知道自己肩负了一个多大的重任。
别慌，我们能赢。
3、思考如何在现有基础上提高活跃指标
作为爱学习的运营，这类型的内容熟读百篇，百度一下，各种各样《十大方法快速提高APP活跃》、《用户流失是因为你忽略这3点》等等。
于是我们刷刷的写下数十种活跃方法，紧接着思维导图+PDF直接发给老板，看这是我的思路和方案详情。
乍一看，没有问题，能够促活的方式全都写进去了，完成指标还不很轻松。洋洋洒洒的列了下针对性的的运营规划：看起来就是1个字，全，基本上能想到的全部在里面了，市面上文章出现的各类套路促活方式包罗在内。
这样的处理问题的场景很多人都会有，但是按照这种方式做出来的结果就是你要安排很多事情，没有主次之分。
请问你做的完吗？做了这些事情就一定有效果吗？
如果你的时间/人力/资源充足，可以试试这么去做，但是如果没有呢，如何来做，必须精细化运作，懂得评估和舍弃。
精细化操作
评估主要指的找到指标核心影响因素和资源投入情况，筛选合理方案，舍弃就是一些暂不重要的事情可以不做或者延后再说。我们要将资源用在最有效的路径上，不能处处撒网。
1、指标影响因素
例如需要提升活跃，可以多角度比较活跃用户VS非活跃用户
登录规律（每周保持1次，2次？）
重点功能使用情况对比
开通某项服务活跃对比
用户的成分转化
参与活动情况对比
等等，列举你所能想到的能够对用户活跃造成影响的因素，最好能够结合你的产品实际业务，空看一些简单的数据没什么意义。
如何进行操作？
（1）大胆假设
是否开通这项服务对用户活跃有较大的影响
（2）根据假设去捞相应的数据数据
开通者这项服务的用户构成情况
未开通这项服务的用户构成情况
（3）数据验证假设
给你们看下我的一项对比图，按照某一维度，对多项因素进行验证，具体数值已抹去
第一列是平均值，b-i是各项因素
（1）可以看到标红的项目的数值差异较大，说明g和h两个因素对于用户活跃促进的影响较大，
（2） 而i则对用户的活跃有明显的削弱
通过数据对比可以看出各项因素对于是否开通服务对用户活跃/ 流失的影响情况，方便我们找出一些关键的影响因素。
按照这样的操作方式，我们可以对之前列出的每种方式进行验证，得出该因素是否对我们的指标有重要的影响。
可用1-5来代替（5最重要，1最不重要）
2、资源投入情况
你所列的方法都是针对某1-2项影响因素进行，资源的投入要综合考虑以往的投入产出数据及本年的预算，可参考数据如下：人员、资源、预算、时间
这点根据自己的项目来，和投放差不多的道理，有的量大但是贵，有的量小便宜，也有适中的。要对各个因素优化所需的资源进行合理评估。
可用1-5来代替（1资源使用最少，5最多）
3、方法筛选
有了1和2的结论，我们可以列下表格对这项方案进行优化
这表只是一个思路，具体数值有讲究。目的很简单，找到影响最大，资源投入少的方案优先进行。根据项目的目标，例如时间卡的紧，就优先影响较多的，成本第二位置考虑；如果资源紧张，优先资源投入较少的方式进行，这样可以排出优先级，有针对性的制定方案。
其实这个小表格还可以用坐标轴的形式表现出来，根据不同业务目标在每个区域你都能找到合适的方法，希望这个思路能够帮你提高工作效率，减少弯路。
讲了这么多，方案最终都会体现在落地上，不然只是纸上谈兵，不过你所列的各种方法和相关数据都会用于支撑你的行动。
注：有数据支撑（包括历史产品数据和市场数据）的条件下进行的，如果没有数据支撑，市场也没有类似的数据可以作为借鉴，建议是有相关行业成功经验的方式可套用的可以试下水，但是要控制，及时止损。
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