做符合產(chǎn)品生命周期的運(yùn)營，這應(yīng)該是運(yùn)營最底層的邏輯了，而運(yùn)營目標(biāo)的確立一定是緊緊圍繞著對(duì)應(yīng)產(chǎn)品階段的“北極星指標(biāo)”。

北極星指標(biāo)，顧名思義，就像探險(xiǎn)旅程中點(diǎn)亮夜空的北極星，只要有它的存在，旅人們就不會(huì)迷失方向。同理，有它的存在，一個(gè)產(chǎn)品就能明確當(dāng)下階段，最重要的目標(biāo)是什么，從而更好的調(diào)用資源，發(fā)展價(jià)值?！氨睒O星指標(biāo)”并非一成不變，而會(huì)隨著產(chǎn)品生命周期階段的變化而變化。我們今天不主要講北極星指標(biāo)，所以不做展開。

確定“北極星指標(biāo)”之后，我們?cè)谥贫ㄟ\(yùn)營布局時(shí)，一定要圍繞這個(gè)指標(biāo)，并作為衡量效果的標(biāo)準(zhǔn)。接下來我會(huì)就5種最常見的運(yùn)營層面目標(biāo)進(jìn)行分析，盡量理清每種背后的選擇誘因：

1、要曝光

這點(diǎn)其實(shí)要追溯到市場(chǎng)與運(yùn)營的區(qū)別這一問題，我的理解是，市場(chǎng)大方向是要在用戶心中留下錨定，也就是在意識(shí)深處種下一顆種子。等用戶在面臨多種產(chǎn)品選擇其一的時(shí)候，這顆種子就可以破土而出，迅速生根發(fā)芽，產(chǎn)生足夠的條件反射支撐消費(fèi)決策，所以市場(chǎng)更多是要意識(shí)層面的價(jià)值；而運(yùn)營大方向是強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向，有因必有果，有投入必有產(chǎn)出，一個(gè)沒有數(shù)據(jù)結(jié)論的運(yùn)營毫無疑問是失敗的，所以對(duì)比來看運(yùn)營是要數(shù)據(jù)層面的價(jià)值，且在宏觀維度要把效果周期盡可能縮短，短平快幫助產(chǎn)品價(jià)值傳遞，從而使用戶產(chǎn)生行為。

要曝光更多是市場(chǎng)層面的目的，也就是不強(qiáng)求數(shù)據(jù)，要放長線釣大魚，通過在意識(shí)中埋點(diǎn)，間接促進(jìn)數(shù)據(jù)。比如，下面可口可樂的這個(gè)公交車站廣告，它并不像體驗(yàn)課投放一樣要求效果立竿見影，更多的是通過這樣一個(gè)廣告，讓用戶產(chǎn)生一種意識(shí)上的條件反射，即“喝可口可樂=爽”，所以在吃炸雞或者悶熱的夏天運(yùn)動(dòng)之后，為了達(dá)到“爽”的體驗(yàn)就要買可口可樂喝，通過這樣一種邏輯復(fù)刻，間接達(dá)到占領(lǐng)市場(chǎng)、增加銷量等目的。

2、要流量

流量可以有很多具象定義，針對(duì)產(chǎn)品的不同，可以是下載量、注冊(cè)量、私域用戶數(shù)、PV、課程報(bào)名人數(shù)等。就流量本身而言，我會(huì)把它按精度（依據(jù)用戶來源和關(guān)鍵性動(dòng)作）拆分為兩大類：

（1）精準(zhǔn)流量

比如主動(dòng)數(shù)據(jù)，顧名思義就是主動(dòng)搜索來的咨詢數(shù)據(jù)，可能是通過百度、也可能是通過公眾號(hào)、甚至是打電話直接咨詢產(chǎn)品。由于這類數(shù)據(jù)的主觀意識(shí)很強(qiáng)，不需要過多的意識(shí)培養(yǎng)，可以直接走銷轉(zhuǎn)鏈路，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)進(jìn)行用戶接待、挖需、答疑等步驟，快速產(chǎn)生轉(zhuǎn)化。剩下的沒有轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)可以進(jìn)入流量池，通過后續(xù)持續(xù)不斷的價(jià)值傳遞，最終實(shí)現(xiàn)激活轉(zhuǎn)化。

（2）泛流量

在這個(gè)維度上，以流量最大化為目標(biāo)，先盡可能抓取泛行業(yè)人群，再對(duì)這部分人群進(jìn)行分層與運(yùn)營，導(dǎo)入私域長期培育，同時(shí)伴隨裂變自增長等操作，這是基本邏輯。

以上只是最簡(jiǎn)單的分類，實(shí)際業(yè)務(wù)狀態(tài)要復(fù)雜很多，數(shù)據(jù)類型也更加多樣，而將數(shù)據(jù)類型拆的足夠細(xì)，是實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營的第一步。

要流量這個(gè)目的很基礎(chǔ)，流量不是終點(diǎn)，而是起點(diǎn)。一般有正金字塔模型和倒金字塔模型（漏斗模型）兩種流量梯度模型：

（1）倒金字塔模型

即漏斗模型，比較常見，這種模式先用泛行業(yè)話題吸引泛行業(yè)人群，再自上而下，層層進(jìn)行主動(dòng)或被動(dòng)篩選，形成由“泛”到“精”的用戶分層，之后可以針對(duì)每層用戶分別構(gòu)建轉(zhuǎn)化策略與運(yùn)營動(dòng)作；也可以集中精力只抓塔尖20%用戶進(jìn)行強(qiáng)運(yùn)營轉(zhuǎn)化，其他進(jìn)入流量池繼續(xù)培養(yǎng)意識(shí)，再利用后續(xù)激活動(dòng)作，篩選意識(shí)已培養(yǎng)完成的用戶繼續(xù)轉(zhuǎn)化。

（2）正金字塔模型

即由“精”到“泛”的邏輯，按戰(zhàn)略發(fā)展的考慮，先只要最精準(zhǔn)的人群，降低精度可能會(huì)反噬真正垂直用戶的體驗(yàn)，之后靠精準(zhǔn)用戶的正向傳播，把開口逐漸放大，自然下沉，吸引有主觀意識(shí)的廣口人群。

知乎、豆瓣早期都使用過這種模型，才使得用戶忠誠度做得很扎實(shí)。知乎早期用邀請(qǐng)制的模式，不開放注冊(cè)，只邀請(qǐng)各行業(yè)具有影響力或?qū)I(yè)背景的人，比如李開復(fù)、雷軍、keso等，由他們通過1v1邀請(qǐng)的方式再繼續(xù)將用戶引入知乎，形成了互聯(lián)網(wǎng)界的象牙塔圈子。在沉淀了1~2年的社區(qū)調(diào)性后，才全面開放。

舉個(gè)更落地的例子，要做一個(gè)視頻號(hào)來獲取流量，最精準(zhǔn)受眾是懂技術(shù)的財(cái)務(wù)人，這個(gè)時(shí)候面臨視頻號(hào)內(nèi)容調(diào)性的確定。當(dāng)然如果你的資源夠用，完全可以做個(gè)矩陣出來，這里只考慮人力和精力有限的情況下，做泛內(nèi)容可能需要考慮以下問題：

• 雷同內(nèi)容過多

• 行業(yè)人群畫像

• 相關(guān)意識(shí)培養(yǎng)周期與難度

• 精準(zhǔn)人群對(duì)內(nèi)容的包容度

• 對(duì)公司其他業(yè)務(wù)的支持

• 公司對(duì)視頻號(hào)的定位

......

綜合考慮，做財(cái)務(wù)+技術(shù)這類接受度不那么廣的話題，吸引最垂直的人群也許會(huì)是更好的選擇，相當(dāng)于先培養(yǎng)一波優(yōu)秀的人后，由優(yōu)秀的人激勵(lì)下面的人往前面走，以此逐步形成用戶梯階。當(dāng)然，這種狀態(tài)會(huì)可能比較理想化，在真實(shí)操作中要結(jié)合非常多的運(yùn)營玩法且要順勢(shì)而行（比如趕上政府相關(guān)新政），才可能破圈而出。

3、要留存

留存，就是用戶對(duì)產(chǎn)品的依賴程度，留存的外在表現(xiàn)之一是活躍度，即使用頻率、使用時(shí)長等，日活、周活、月活都是最常見的指標(biāo)。留存的內(nèi)在表現(xiàn)又會(huì)取決于用戶粘性，從而產(chǎn)生復(fù)購和轉(zhuǎn)推薦的可能性。在2C互聯(lián)網(wǎng)的下半程，流量已經(jīng)到了一個(gè)飽和點(diǎn)且獲客成本居高不下，各行業(yè)的規(guī)模邊界已然顯現(xiàn)，接下里更需要的是“留量”博弈，即如何讓高成本獲取來的用戶盡可能提高對(duì)產(chǎn)品的依賴度與忠誠度。

增加用戶活躍的玩法很多樣，對(duì)于平臺(tái)產(chǎn)品而言，任務(wù)玩法、積分玩法、等級(jí)玩法都是比較好的嘗試，注意要保證激勵(lì)系統(tǒng)的可實(shí)現(xiàn)性，獎(jiǎng)勵(lì)梯度可以循序漸進(jìn)，不必一蹴而就。我總結(jié)了一下，各種玩法的落腳點(diǎn)逃不開以下3種層面的用戶滿足：

（1）精神層面的滿足

用戶的內(nèi)在榮譽(yù)感、外在身份特殊標(biāo)識(shí)等都屬于精神層面的滿足，常見玩法包括等級(jí)、勛章、認(rèn)證等，思路是抓住用戶炫耀的心理，給予虛擬成就，讓用戶產(chǎn)生獲取沖動(dòng)，不斷活躍。例如，得到的勛章系統(tǒng)，分為升級(jí)勛章、特別成就勛章、絕版勛章三大類，每個(gè)具體勛章背后對(duì)應(yīng)的大多數(shù)獲取要求都是和活躍度掛鉤的。如絕版勛章里的“根本停不下來”勛章，它的獲取條件是2019國慶假期連續(xù)7天登錄得到學(xué)習(xí)，這其實(shí)就是通過用戶的收集癖來輔助維持特定時(shí)間段的活躍度。

（2）物質(zhì)層面的滿足

有獎(jiǎng)活動(dòng)、會(huì)員積分兌換等都?xì)w屬物質(zhì)層面，這也是從傳統(tǒng)行業(yè)延續(xù)至今的一種用戶激勵(lì)方式。例如，鳥哥筆記會(huì)對(duì)創(chuàng)作者給予羽毛，積累一定數(shù)量的羽毛可以兌換實(shí)體獎(jiǎng)品，類似的玩法很多，不難理解，就不詳細(xì)展開了。

（3）功能層面的滿足

即用戶通過積累活躍度提升等級(jí)后，可以解鎖新的權(quán)限，實(shí)現(xiàn)更多功能。例如，知乎對(duì)創(chuàng)作者設(shè)立了權(quán)益中心，將用戶分為1-10個(gè)等級(jí)，如用戶等級(jí)3級(jí)解鎖直播功能；4級(jí)可以推薦自己創(chuàng)作的優(yōu)質(zhì)回答或文章，該內(nèi)容會(huì)自動(dòng)匹配興趣人群，在知乎首頁「推薦」欄進(jìn)行加量曝光展示；5級(jí)可以在回答、文章、視頻、直播、櫥窗中插入商品卡片，若知友通過卡片購買，自己就可以獲得相應(yīng)的收益等等。而想要提升等級(jí)就需要持續(xù)創(chuàng)作回答、文章、視頻，或開直播、寫「圈子」、提問，這也就通過功能層面激勵(lì)了用戶的活躍。

4、要轉(zhuǎn)化

轉(zhuǎn)化與ROI二者的關(guān)系很微妙，很多情況下會(huì)被認(rèn)為是同一件事，但本質(zhì)其實(shí)并不是一件事，也就是說可能轉(zhuǎn)化率很高，但是ROI很低，因?yàn)榇嬖诔杀?，所以談轉(zhuǎn)化一定要控制變量。轉(zhuǎn)化又被細(xì)分為首次購買與復(fù)購，首次購買有沖動(dòng)消費(fèi)的可能，復(fù)購是用戶對(duì)品牌忠誠度最直觀的體現(xiàn)。

要轉(zhuǎn)化在兩個(gè)層面下更顯得意義重大：

（1）私域流量的轉(zhuǎn)化模型

私域流量可以簡(jiǎn)單理解為當(dāng)前用戶獲取成本為0，將已沉淀在流量池中的用戶再次激活，使其轉(zhuǎn)化或復(fù)購。在這種場(chǎng)景下，變量已被控制，轉(zhuǎn)化即收益，抬高轉(zhuǎn)化為唯一目的。

（2）驗(yàn)證轉(zhuǎn)化環(huán)節(jié)邏輯

將一個(gè)完整的業(yè)務(wù)模型拆成幾個(gè)部分，分別評(píng)估效果，轉(zhuǎn)化可以說是局部目的，轉(zhuǎn)化高意味著運(yùn)營邏輯的可行性，就項(xiàng)目而言的SOP、流程節(jié)點(diǎn)設(shè)置等沒有問題，接下來可能更要關(guān)注其它環(huán)節(jié)的各項(xiàng)指標(biāo)，比如投放環(huán)節(jié)。

5、要ROI

ROI需要考慮的問題更復(fù)雜一些，一般來講，要ROI就是要追求短期效果，就是收益速度。跑通一套投放運(yùn)營轉(zhuǎn)化流程，持續(xù)不斷的產(chǎn)生收益，最難之處在于找到一個(gè)動(dòng)態(tài)平衡點(diǎn)（平衡是動(dòng)態(tài)因?yàn)槭袌?chǎng)也不是一成不變的），使用戶數(shù)（即用戶體量）與轉(zhuǎn)化率（即用戶精度）二者達(dá)到一個(gè)合理值。我沒有寫追求最大值，因?yàn)樗鼈儽澈蟀囊蛩睾軓?fù)雜。

比如，用戶精度上升的連鎖反應(yīng)可能是用戶總數(shù)下降，可能是數(shù)據(jù)成本升高，也可能是用戶需求和預(yù)期改變；但與此同時(shí)轉(zhuǎn)化率可能提高，收益也可能提高。簡(jiǎn)單舉個(gè)實(shí)例，如果你的產(chǎn)品是CPA培訓(xùn)課程，那“財(cái)報(bào)分析實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營”和“CPA備考集訓(xùn)營”，二者吸引到的用戶體量與精度，以及后續(xù)轉(zhuǎn)化所需的周期與強(qiáng)度差別會(huì)很大，究竟誰的ROI會(huì)更高？MVP的數(shù)據(jù)表現(xiàn)才是唯一評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

所以，上述的所有連鎖反應(yīng)對(duì)于ROI的影響并不能一概而論，要拆開揉碎根據(jù)具體項(xiàng)目來優(yōu)化調(diào)整所涉及因素，才能真正提升ROI。

-END-