分享嘉宾：傅礼阳
来源：爱盈利·运营小咖秀干货沙龙之MeePark站
大家好，我是傅礼阳。今天给大家分享三部分内容：
1. 运营如何带动业务增长，有哪些要注意的
2. 如何打造优秀产品运营方案
3. 数据运营的黑科技-A/B测试
首先来看第一部分，在实际工作中，一个好的运营策略是直接带动产品走势的。那我们先来看看日常运营工作中有哪些指标：
网站类的，通过一些基础指标可以判断网站的健康度，这些基础指标就是PV/UV。如果是做电商的，那肯定最关注的就是业务额了，也就是GMV/LTV/客单价。如果是做内容分发类的，关注的就是分享/点赞/转发。
我们先来看看传统的拉新方式和新兴的Growth Hack拉新方式有什么区别？
传统的拉新方式可能还有企业在用，就是买流量、搞地推、送补贴、做活动、打广告，其实说白了就是砸钱，可砸完钱之后，用户会不会继续用我们产品呢？这种方式存在的问题就是成本越来越高、不可持续、客户忠诚度低、客户体验差，所以，现在这种方式遭到很多人的质疑。
那我们再来看看硅谷这些企业，他们更关心的是如何用更低的成本进行爆破，或者是如何快速的用产品来变现。他们的运营团队就是通过市场以及产品中的快速试验和分析来寻找最优的业务增长方式，短期关注低成本获客以及高效变现，长期关注客户留存、激活以及口碑推荐，并持续运用AB测试优化、根据用户体验不断迭代内容和产品。
其实在我们运营工作中是要看一些指标的，像转化率、留存率等，这些指标高，那我们可以认为我们工作是有效果的。
关注转化率，对我们运营来说，就是要提升用户的使用体验，让用户使用产品时能体验到产品的价值。用户一旦愿意使用产品，运营的业务目标也就达到了，这是一个双赢。
上图中，可以直观的看到用户在每个层面给我们带来的价值。从用户进来→产品激活→使用产品→产品变现，转化率是一个递减的过程，这是很正常的用户行为漏斗模式。我们运营团队要做的呢，就是不断试验不断优化，每次做策略的时候考虑每个漏斗里的环节，久而久之，业务就可以持续增长。
现在已经了解我们运营工作中要关注什么了，那要落地一个运营策略的时候要关注什么细节。
我们运营的核心目标就是拉新、促活留存、营收。针对产品不同阶段，运营方向是不同的。产品刚上线时，我们要多做一些活动，选一些优质的渠道，能带给我们一些新用户。当用户基数达到一定量后，就可以看看用户是不是体验到了产品的价值，为之后留存和营收做准备。之后，时机成熟了，针对老用户的痛点做一些活动，促进他们转化。
我们实际上应该像最下方这个图片，先不断试验优化，找到效果最好的方向，然后朝着这个方向不断优化。
在复杂、多变的情况下，协作能力是很重要的，我们可能会和产品、市场进行沟通，来共同完成运营方案。
可能刚进入运营行业的人，对运营还不是很熟悉。其实运营项目的核心关键词就是“优化”，要不断的试错、不断尝试新方案，最终找到那个既能业务价值最大化，又能最小投入的那个方案，然后全线铺开，最终定型为一种惯常的运行模型。
平时我们运营人员也需要做数据分析，下面这张图是一个引入A/B测试的公司做完运营活动之后统计的数据图：
图中横坐标是时间周期，纵坐标是业务增长趋势。蓝色区域是没有引入A/B测试的趋势，红色区域是引入了A/B测试的趋势。引入了A/B测试之后，它虽然是有高有低，但它整体的业务趋势是增长的。单靠一张图不能看出A/B测试有多好，但他们从不断的试错和优化中发现，引入A/B测试要比没有引入A/B测试的情况好。
那我们接下来看看A/B测试是什么？
我们在做A/B测试的时候要考虑到它的科学性。这里最重要的三点：
1. 做A/B测试的时候，需要把所有实验版本的方案推送给全渠道的用户。不要单一渠道推送某一个方案。
2. 在这个过程中，需要一个科学的工具去帮助我们进行流量分割，这样能使我们得到用户的版本具有全局参照性。
3. 在做数据统计的时候，要考虑到它的科学性。
现在硅谷很多都在用A/B测试，国内像百度、腾讯也开始使用A/B测试。那他们是怎么通过A/B测试来拉到新用户的呢？
我们现在看到的是滴滴早期做的一个实验，滴滴的前夕需要司机比用户多，所以做了招募司机的广告。
第1张是原始版本，后面2个是实验版本，结果发现实验版本注册率有提升。
原始版本并不能很好的传达给用户招募车主的信息，第2个和第3个是更加清晰了，并且也突出了奖励，有驾驶证和行驶证的用户直接加入的几率更大。
下面这个是墨迹天气为提高分享按钮的转化率做的一个A/B测试。
这是在Android平台的测试，我们先来看看区别，方案1和方案2的区别就是一个实心一个空心，方案3用的是IOS的分享图标，方案4用的是常用分享图标。结果发现，Android平台对IOS的分享图标是很感兴趣的，点击率提升了近20%。所以，在之后版本更新中，将分享图标换成了方案3中的图标。
下面再来看一个例子，这是Dior关于“点击购买”做的一个A/B测试。
为了让大家更快更好的做A/B测试，我们也总结了一些经验，大家以后做A/B测试的时候可以参考~
今天先简单的和大家分享到这里，谢谢大家！
（完）
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