?「20個(gè)運(yùn)營思維」之異常與拆分思維
運(yùn)營本身就是一個(gè)不斷捕捉數(shù)據(jù)異常并進(jìn)行拆分繼而尋找異常根本問題的過程，而異常思維和拆分思維是我們在每日運(yùn)營過程中都需要用到的思維模式，更加具體和落地。作者結(jié)合實(shí)際例子對該運(yùn)營思維進(jìn)行了分解，希望對你有所啟發(fā)。
近期開始一系列分享——《20個(gè)運(yùn)營思維》系列，這個(gè)系列基本上是我個(gè)人做運(yùn)營以來的精華提煉，里面涉及到的思維大多數(shù)都是我自己邊摸索邊總結(jié)的。如果讀者能從中GET到一些，那倍感榮幸，如果有不同意見，也歡迎指出，切磋探討。
進(jìn)入正題。今天是20個(gè)運(yùn)營思維第二篇。
這一篇主要分享異常和拆分思維。上一篇內(nèi)容講了增長模型思維，增長模型其實(shí)本質(zhì)也是拆分思維的一種，但會(huì)更偏向于模型及模型帶來的預(yù)測的能力，而異常思維和拆分思維則是我們在運(yùn)營過程中每天都需要用到的思維模式，更具體和落地。
運(yùn)營是一個(gè)不斷捕捉數(shù)據(jù)異常并通過拆分去尋找異常背后本質(zhì)的過程。
試想你是一個(gè)業(yè)務(wù)的運(yùn)營，當(dāng)你發(fā)現(xiàn)今天的交易用戶數(shù)下降或上升，那么你會(huì)怎么做。這個(gè)場景幾乎每個(gè)運(yùn)營每天都會(huì)遇到，這個(gè)下降或者上升，本身就是一種異常，你發(fā)現(xiàn)了它，假如找到這個(gè)異常背后的原因，就可以已利用這個(gè)原因：比如如果是找到了異常增長背后的原因，就可以想辦法去復(fù)制它，讓這個(gè)增長常態(tài)化；反之，如果是找到了異常下降背后的原因，也可以想辦法去修補(bǔ)它或者去避免它。在對異常的復(fù)制和修補(bǔ)的過程中，誕生了一步步的運(yùn)營策略。運(yùn)營是不斷的發(fā)現(xiàn)異常，利用異常的過程。
其實(shí)有的時(shí)候運(yùn)營真的挺簡單的。很多時(shí)候，運(yùn)營不需要制定策略，運(yùn)營需要的就是觀察，觀察和發(fā)現(xiàn)那些好的異常，然后去放大它，放大的過程就是策略。高手總是在民間。
假如說你面向一個(gè)100人的城市線下地推團(tuán)隊(duì)，你需要為這些人提供中臺(tái)服務(wù)，去調(diào)動(dòng)他們的熱情，幫助你共同完成銷售指標(biāo)，你需要怎么制定運(yùn)營策略。
從沒做過線下銷售的你一開始可能會(huì)有點(diǎn)迷茫，但學(xué)會(huì)了這一招，你會(huì)感到非常輕松：你先明確一個(gè)KPI，讓他們自由發(fā)展，在這個(gè)過程中，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，總有一些銷售，做得比其他人都要好，在60%的銷售都不及格的情況下，總有10%的銷售每次都是120%的達(dá)成。
這時(shí)候你需要做的就是去采訪這10%的銷售，是如何做到的，從中你很可能聽到很不一樣的思路，從這些思路中就可以抽象出你的運(yùn)營策略，你可以讓剩下的60%去學(xué)習(xí)這10%的做法，組織整體的效能自然就提升了。
在一個(gè)非平均的系統(tǒng)里，總有那么一些狀況是異常的，找到那些好的異常，并且去復(fù)制它，自然而然就會(huì)讓勢頭向好的方向發(fā)展。
高手在民間這個(gè)理論同時(shí)可以應(yīng)用于線上運(yùn)營。我記得我曾經(jīng)運(yùn)營一個(gè)信用卡代償產(chǎn)品，一開始那個(gè)月我什么都沒做，就觀察，一個(gè)月，即便是沒有任何運(yùn)營干預(yù)的狀況，你也會(huì)發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)會(huì)有異常，而且會(huì)有些好的異常，無心插柳柳成蔭，總是有一些我們無意間的看似不相關(guān)的動(dòng)作（如產(chǎn)品的某個(gè)更新）帶來數(shù)據(jù)的增長，而這些異常的背后，就是我們找到突破口的方法。
以上講了通過觀察，發(fā)現(xiàn)異常，利用異常制定策略，接下來講如何利用拆分思維尋找異常背后的原因。
拆分至少有以下幾種方式：
?。?）按用戶渠道拆分
當(dāng)你在負(fù)責(zé)一個(gè)app新用戶運(yùn)營的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)新戶整體的轉(zhuǎn)化率產(chǎn)生很大的波動(dòng)，這時(shí)候拆分渠道是一個(gè)很好的方式。新用戶的數(shù)據(jù)會(huì)隨著渠道的不同而展示出極大的差異性，自然流量的用戶和邀請好友的用戶質(zhì)量會(huì)有明顯區(qū)別，不同渠道的轉(zhuǎn)化率、留存率等數(shù)據(jù)也大有不同，需要差異化去對待。
新戶整體的轉(zhuǎn)化率降低，很可能是劣質(zhì)渠道的用戶占比提升導(dǎo)致，一般新用戶的運(yùn)營需要區(qū)分渠道，看每個(gè)渠道的數(shù)據(jù)變化。
?。?）按照用戶屬性拆分
用戶屬性指性別、年齡、區(qū)域等等，對于某些業(yè)務(wù)而言，用戶屬性的區(qū)別也相當(dāng)明顯，如男性和女性在電商平臺(tái)的購物動(dòng)線有著明顯差異，學(xué)生和白領(lǐng)對于金融類產(chǎn)品也會(huì)表現(xiàn)出不同的客單價(jià)特征；
對于某些業(yè)務(wù)來說，城市也是一個(gè)可考慮的因素項(xiàng)，比如喜茶，交易人數(shù)下跌，按照城市去拆，是各個(gè)城市普遍下跌，還是個(gè)別城市的下跌，這里受到疫情、天氣等等的因素原因會(huì)較大。
?。?）按照場景入口去拆分
比如支付人數(shù)的下跌，是線上支付場景的下跌，還是線下支付場景；是具體哪個(gè)合作方的下跌，還是說所有的合作方一起跌；是具體哪款支付產(chǎn)品在下跌等等。
?。?）按照用戶分層去拆分
如看一個(gè)app的DAU，可以把a(bǔ)pp用戶區(qū)分為新戶池、活躍用戶池、沉默用戶池、預(yù)流失用戶池、流失用戶池，每天的DAU里必然由以上五類用戶池的用戶構(gòu)成，DAU漲了、跌了，是哪個(gè)池在產(chǎn)生明顯變化，拆開看就很明了，如下圖所示。
拆分的方法有很多，其實(shí)也很好理解，但拆分有個(gè)基本的要求，就是要符合業(yè)務(wù)認(rèn)知，不是為了拆而拆，比如說一個(gè)充話費(fèi)業(yè)務(wù)，你非要區(qū)分性別去拆分，可能就是徒勞的，因?yàn)槟行院团栽诔湓捹M(fèi)這個(gè)事情上，并不會(huì)表現(xiàn)出很大的不同。
除了以上這些拆分方法外，還有一種非常好用但又容易被忽略的拆分法，對時(shí)間拆分。
假如你看到的每日交易的曲線是以上這樣的，明顯在9.1日的時(shí)候，產(chǎn)生了一個(gè)峰值。這時(shí)候怎么去判斷峰值是怎么帶來的呢，有種非常簡單的方法就是將9.1日數(shù)據(jù)再按小時(shí)拆，看當(dāng)天的曲線變化，與前一天做對比。如下圖所示。
拆到小時(shí)后，就可以清晰的看到，在9.1日19：00的時(shí)候產(chǎn)生了一個(gè)極高的峰值，并且在這個(gè)之后，整體的量級(jí)都提升了一個(gè)臺(tái)階。我們的關(guān)注重點(diǎn)就可以轉(zhuǎn)移到這個(gè)峰值是如何產(chǎn)生，很可能當(dāng)時(shí)是推了push、短信等等。
當(dāng)然也有一種情況會(huì)出現(xiàn)，也就是類似上圖，一整天，沒有明顯的峰值，但實(shí)時(shí)曲線一直是在前一天之上。這種會(huì)有兩種情況，一種是資源位影響（比如彈窗0點(diǎn)生效）或者剛好當(dāng)日是一個(gè)促銷日；如果排除了這個(gè)影響，那就往前一天追溯，沒有無緣無故的峰值產(chǎn)生，一定是在前一天晚些時(shí)候有一個(gè)峰值，持續(xù)帶動(dòng)了第二天的交易。
對時(shí)間拆分如此好用，也是我為啥做任何業(yè)務(wù)都要先做一個(gè)前后兩日的實(shí)時(shí)交易曲線對比，實(shí)時(shí)曲線收獲的信息量要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過看日維度的曲線變化。
異常思維和拆分思維，本身不難，難的是善于觀察，發(fā)現(xiàn)異常，難的是發(fā)現(xiàn)異常后，不偷懶，拆解，直到找到異常背后最本質(zhì)的那個(gè)原因。能把運(yùn)營做到什么程度，就看你愿意觀察和拆解到什么程度了。
好了，關(guān)于異常和拆分思維的分享就到這里吧，歡迎給我留言討論。
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2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯(cuò)誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個(gè)人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個(gè)人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動(dòng)「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號(hào)召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號(hào)」形式刷量控評(píng)等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會(huì)公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評(píng)述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動(dòng)發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺(tái)氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個(gè)用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號(hào)進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號(hào)的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號(hào)，或者濫用多個(gè)帳號(hào)發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時(shí)，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺(tái)管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)