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如何进行运营案例分析运营新人必学)

关于本篇 本篇为活动运营连载篇,主要有三部分组成:如何策划一?如何分析一场活动?具体案例分析。小红最近在考试而且还在实习,时间有点紧,所以将不定期更新,还请大家见谅。 如何进行运营案例分析 本篇为运营连载篇第二篇--如何进行运营案例分析。在飞鱼船长理论基础上进行自我总结改编,全篇分为六个小节。 ● 效果分析: 目标完成情况(转化率、注册量) 影响范围(点赞量、转发量、参与量) 用户反馈如何 ● 渠道分析: 用了哪些宣传渠道、效果如何 ● 文案分析: 标题怎么样 宣传软文怎么样 活动规则介绍是否清晰 ③ 做这一步骤,相当于基于前面的分析,如何将一个案例从无到有重新策划一遍,并且注意和最低起点相互对照。 5深度思考 ① 这个活动的创新在哪里?有什么可以借鉴的? 6举一反三 如何将从这个案例中学习到的东西,运营在另外一个产品(活动)的运营中?

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运营案例分析--滴滴出行

关于本篇 本篇为活动运营连载篇,主要有三部分组成:如何策划一场完美的活动?如何进行运营案例分析?具体案例分析运营案例分析--滴滴出行 本次运营案例分析对象为:滴滴出行的滴滴代驾在母亲的活动。 3分析活动 产品定位:滴滴代驾是一个互联网约代驾的平台。 目标群体:白领、上班人士,应酬或者同事聚会酒后无法驾车的人。 活动目的:提高使用滴滴代驾的用户,增加品牌知名度。 活动类型:补贴。 效果分析:后台数据无法获取,但是看官方微博的点赞量和转发量很少,几乎没有,不知道为啥。也不知道H5链接转发次数多少。“放心”红包领取人数多少。 ? 渠道分析:目前只看到在官方微博发布过,表明效果不明显。 文案分析: 宣传标题:听妈妈的话 宣传软文:曾经,妈妈是我们的避风港,但是慢慢的,你发现,小时候那个一直为自己遮风挡雨,全心依赖的人,已经变得越来越瘦弱,两鬓斑白。原来,她成了那个最需要你去保护的人。

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    运营商评论情感分析

    简介 提供情感识别能力,可以帮您快速判断一段运营商评论文本的情感得分。 接口能力 接口名称 英文名称 请求方式 API地址 运营商情感分析 sentiment_operation_analysis GET http://192.168.0.19:50001/nlp/sentiment_operation_analysis 待进行情感分析的文本 请求参数示例: { "token": "340611b2014541c98ca14737f3892c79", "text":"对移动的网速比较满意!"

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    数据分析,如何支持运营迭代

    上一篇《为什么你做的数据分析运营懒得看》中,我们列举了运营实际遇到的困难,今天接着分享,数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说,数据分析已经为运营提供了大量支持,可惜仅限于认知现状阶段。 因此有的工作天生就不咋需要数据帮忙,看个现状结果就行了,有的则需要缜密的计算和分析。综合以上要素,可以归纳如下: ? 这就是为啥大家能见到的细致分析都和用户有关。因为用户运营本身是个非常有策略性工作。 3 数据能支持哪些问题 数据分析适合解决理性问题,因此看了上边分类大家大概知道数据分析适合哪些问题。但别忘了,运营最大的问题是没钱。 有了这些分析(其实就是经营分析),分清楚钱、时间、责任,后续运营干活非常清爽!从来不怕目标高,就怕费用没给到。有了资金支持和适当的时间安排,后续也好选择具体的落地方法(如下图): ? 以上种种,归纳起来就是:好的数据支撑体系,从来都是业务数据一体运营,集体作战的结果,从来都没有一个神仙级数据分析师能振臂一呼“啊啦啦啦”就摆平所有问题。

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    运营策略分析体系,该如何搭建

    每年4季度,很多企业都会密集地上线运营活动,相关的分析需求也大量增加。这就带来了新问题:当一堆运营活动重叠的时候,到底该咋分析?今天系统讲解一下。 当要分析的是一个策略组合的时候,麻烦就来了。因为一个策略组合下有多个活动,经常出现活动相互抢用户的问题。比如用户运营,同时对新用户、复购用户、沉睡用户有奖励。 第一步:明确策略方向 进行策略分析第一步,是在整体策略上,得有个清晰的目标。这是避免各自为战的先决条件。 一般运营上,会选择商品/用户作为主目标。 小结 综上可见:想要实现真正的运营策略分析,首先得把运营工作,从一个个孤立的,单点式活动中解放出来,站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通,看清楚围绕一个目标的策略组合是什么,才能做到策略层面的分析。 但遗憾的是,无论大小企业,都有很多业务方面的因素,制约了策略分析体系的建立。各扫门前雪的办公室政治,干就完了奥力给的粗暴运营,都会导致信息的不通畅。

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    产品运营节点把控与分析!!

    用户运营能力 产品运营和普通运营都要做的事: 此刻围绕产品特点进行用户定位,根据用户调查和市场分析,定位我们的用户群体。围绕用户和产品对接的需求进行分析。 产品运营更要关注的事情: 用户的核心点往外延展的其他需求,深度分析核心需求点挖掘可能性。建立用户画像进行用户分析。对于用户在整个市场中行为和未来行为进行预估。 产品运营更要关注的事情: 更需要关注转化来的用户多少会使用我们的产品,多少会留在我们产品上进行付费、长时间浏览的用户进行文字内容分析和对对应平台分析。 数据运营能力 产品运营和普通运营都要做的事: 对产生的数据进行分析。结构分析,趋势分析,关联分析,回归分析,聚类分析,因子分析,神经网络,决策树等。 产品运营更要关注的事情: 通过理性分析后,再从感性分析。从用户角度,业务角度,产品经理角度,老板角度,运营人员角度等角度分析

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    python数据化运营分析实例---销售预测

    linear_model from matplotlib import pyplot as plt 第二步:导入数据 fn = open("C:/Users/***/Desktop/Python数据分析与数据化运营 y.append(float(temp_data[1])) x=numpy.array(x).reshape([100,1]) y=numpy.array(y).reshape([100,1]) 第四步:数据分析

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    运营分析而设计的数据系统

    不同于传统的OLTP和OLAP,它更注重于实时数据的即时分析。 举个简单的例子,当用户参加一项活动时,产品经理或者是运营人员希望能够马上获得用户的参与效果,并且快速的探索用户的行为特征,从而立马改进活动以获得更好的效果。正所谓:越来接近实时的数据,越有价值。 因为主要是用于分析,所以OPAP系统无需像OLTP系统一样支持事务。基于此,OPAP系统可以保持高吞吐的写入和在几秒钟内看到最新的数据(即最终一致性)。 总结 OPAP系统并不太像传统的数据库,它单纯只是为了让数据能够更快的被分析。基于这个理念,便有了很多有趣的特性,比如不支持事务,直接将数据落盘到log。 总的来说,作者的设想是很有意义的:对于某些分析场景,使用Flink、Spark Streaming实时计算引擎,算出结果显得太重,也不够灵活;类OPAP系统可以通过简单的SQL语句将工作量释放给产品和运营人员

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    NSA泄露文件深度分析(二):运营

    一、案例分析 首先,讲述两个NSA与运营商的故事(文档中的) 案例一 Pakistan 巴基斯坦 攻击的的运营商是Pakistan National Telecommuications SIGDEV,全称为Signals Intelligence Development,有顶尖的情报分析分析人员,SIGDEV的分析人员会去发掘与现有目标相关联的新目标与新的方法。 4.使用CGDB攻破OGERO上游电信运营商Liban Telecom(黎巴嫩国有运营商)的路由器。 NSA SIGINT 高级分析师可以对任何一个在黎巴嫩感兴趣的IP段使用XKEYSCORE的单一被动数据库进行SIGDEV分析。 将园区网络视作一个运营商,工作做的用户视为接入运营商的用户。 首先使用某种手段,控制园区网络的一个或者几个节点。然后在该节点上部署MitM监控整个网络的流量。

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    产品运营数据分析——SPSS数据分组案例

    当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐做...

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    TSN技术对于未来工业运营的影响分析

    TSN对工业现场运营的改变 今天,我们讨论各种工业互联网、智能制造的应用场景的时候,大部分人都对这些产生极大的质疑,尤其来自于工业现场的人士,觉得实际上就无法真正实现数据有效传输,各种工业互联网平台现在干的都是 数字孪生与传统建模仿真有一个较大的差异在于其实现“动态交互”,通过对数据的采集,包括不确定、非线性的任务中的变量采集,基于全局优化,可以采用机器学习对质量相关性进行分析,也可以对调度策略进行全局分析,但这些分析与优化的结果 通过TSN网络,实现从传感器、控制、运营在一个网络架构中,才能确保整体的运营一致性。

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    SD-WAN运营商的优势分析

    云计算、大数据分析、SaaS,IaaS等各种创新服务带来了更大的市场需求,也给电信市场带来勃勃生机,但在这些由互联网公司和硬件厂家主导的应用服务中运营商仅仅提供了必要的数据传输管道,这只占据了整体解决方案价值的一小部分 同时,运营商自身也普遍存在一种认识 - 运营商在被管道化。 对比市场上活跃的SD-WAN服务提供商,运营商自主运营SD-WAN服务有着天然的优势。在阐述运营商优势之前,不妨先来分析互联网公司SD-WAN解决方案存在的局限性。 但往往因为缺乏实际运维经验,不能准确分析数据通信过程中的各个因素,准确把握造成痛点的根源,结果会出现推出的产品虽然功能丰富但适应性不强,不接地气。 综上所述,运营商借助自身资源和运维优势,自主运营SD-WAN实现技术创新,服务创新,可有效形成服务闭环。 SD-WAN正在飞速的发展,互联网公司和传统网络设备制造商向运营商发起了新一轮的挑战。

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    【学习】教程:产品运营分析之Excel实用入门

    为什么写Excel,因为昨天给实习产品经理布置了一道题目,对20多万条搜索关键词进行文本分析,半天时间,两位新同学分析完毕,晚上23点给我发的邮件。 我也对这20多万条记录进行了分析,然后进行对比,在讲解方法的同时告诉实习同学,用Excel进行数据统计的步骤。 一、EXCLE学习成长五阶段 下面的五个学习阶段,一般来说,达到中级水平,基本就能满足日常的运营数据分析需要,具备处理几十万条数据的能力。 的帮助文档搜索下吧: SUM AVERAGE COUNT COUNTA IF COUNTIF SUMIF VLOOKUP LOOKUP 本文作者: BLUES,YY产品经理,他的文章主要写产品经理成长、产品运营 、用户研究、数据分析

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    罗明雄:大数据金融运营模式分析

    平台金融模式中,是平台企业对其长期以来积累的大数据通过互联网、云计算等信息化方式对其数据进行专业化的挖掘和分析,通过研究并与传统金融服务相结合,创新性的为平台服务企业开展相关资金融通工作。 譬如现在大家熟知的阿里金融,以及未来可能进入这一领域的电信运营商等;供应链金融模式中,是核心龙头企业依托自身的产业优势地位,通过其对上下游企业现金流、进销存、合同订单等信息的掌控,依托自己资金平台或者合作金融机构对上下游企业提供金融服务的模式 平台模式的特点在于企业以交易数据为基础对客户的资金状况进行分析,贷款客户多为个人以及难以从银行得到贷款支持的小微企业,贷款无需抵押和担保,能够快速发放贷款,且多为短期贷款。 那么京东供应链金融的运营模式究竟是怎样的呢? 总体来说,京东向其供应商提供收账款融资、订单融资、供应商委托贷款融资、应收账款资产包计划等服务解决供应商传统担保不足情况下的融资需求。 笔者认为,无论采用上述哪种运营模式,大数据分析的能力和数据来源的合法性、持续性能力对于企业来说必不可少。企业应根据自身发展特点选择自身适合的模式。 摘自:搜狐证券

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    运营都会写分析报告了!数据分析该怎么办?

    数据分析写的运营分析报告,和运营写的数据分析报告,到底有啥区别?这不是个绕口令,而是困扰很多同学的真实问题。特别在很多推崇“数据思维”“科学管理”的公司里。 于是在销售/营销/运营部门之间掀起了码ppt的新高潮。于是我便有幸见到了以下的搞笑场面: 某大型零售企业经营分析会,各条线领导都在汇报项目效益。 比如新开一个引流渠道,本质运营水平还没有稳定下来,需要观察3-6个月才能评判效果。比如客户满意度提升与客户重复购买间关系,比如客户挽留与客户持续消费间关系。 当然,以上这些运营部门自己都能做。因为这些都是人干出来的,只要运营部门肯花时间花精力去找人,取数,拿指标,写ppt,当然可以自己完成全部的分析。问题在于,运营部门不去写文案,不去设计活动,不去搞社群。 小结:业务部门当然可以写分析报告。数据分析本身就是一种职场通用能力。但是业务部门的工作内容,岗位职责,身份定位,决定了他们不可能深入、持续、全面的分析问题。

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    分析干货!基于某公众号后台数据的分析运营

    作为一个人流汇集的现象级平台,很多团队在运营公众号的时却基本凭感觉。在这个数据化运营时代,掌握怎样用数据指导微信公众号的运营,成为了必备技能。 本文将带领各位COO从整体情况到单篇图文,从内容到用户进行一次细致的分析,教你快速上手用数据分析驱动公众号运营。下面直接以一个公众号虚拟后台数据为例进行讲解和分析。 01 整体运营情况 1.粉丝总数分析 ? 这是一个拥有百万级粉丝的大号,粉丝数量代表了公号最重要的资源。2019年百强顶级公众号粉丝数都在百万以上,这也是产生10万+阅读量的基础。 “搜一搜”比较多,这说明公众号的文章主题在广大的读者群中是有较大需求的,也就是说潜在市场需求较大,可继续按照目前公众号的定位来运营。 03 粉丝分析 1.用户增长分析 ? 重点关注推文当天的新增关注人数和取消关注人数,通过这些数据来分析读者群的喜好。

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    「数据运营」理解DataOps运营

    它严重依赖自动化,注重提高计算机处理的速度和准确性,包括分析、数据访问、集成和质量控制。DataOps开始时是作为一个最佳实践系统,但逐渐成熟为处理数据分析的全功能方法。 此外,它依赖并促进分析团队和信息技术运营团队之间的良好沟通。 从本质上讲,DataOps是关于简化管理数据和创建产品的方式,并将这些改进与业务目标协调起来。 增强的数据分析:DataOps促进了多面分析技术的使用。旨在引导数据通过所有分析阶段的新机器学习算法正越来越受欢迎。这些算法帮助数据专家在将数据交付给客户之前收集、处理和分类数据。 通过使用自动流程,数据分析和数据管理变得更加精简。这些步骤确保了产品交付和部署的快速和无缝改进。 连续的分析 持续分析是最近才发展起来的。 连续方法被设计为同时运行多个无状态(不保存数据)引擎,这些引擎丰富、分析和操作数据。由此产生的“持续分析”方法提供了更快的答案,同时也使IT工作更简单、更便宜。

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    如何做好跨境电商运营数据分析

    四、数据分析源 了解Google搜索引擎排名机制和优化规则,熟悉搜索引擎蜘蛛爬行的规律规则及原理; 对境外SEO、论坛、链接、软文等网络推广方法和手段有深入解; 制定店铺SEO推广运营方案; 站内优化及网站关键词排名优化 五、谈单转化细节 询盘:分析客户需求,与同行对比,获得客户信任; 回盘:注意邮件的表达方式,不同的表达方式会产生不同的结果; 报价:与客户讨价还价;结合心理学,不可以一次性给予很大优惠让客户对首次报价产生怀疑

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    启用 AI 的视频分析如何提高机场运营效率

    ,但是迪拜有更大的飞机在运营,但运营数量大致相当,因此,您可以看到我们的航站楼空间仅适合迪拜的多个航站楼之一,这只是为了进一步展示我们在 seatac 的限制。 因此,除了使用视频分析监控登机口和登机口发生的活动类型外,我们还在寻找观察机场内车辆运动的方法,因此在机场,我们有各种道路是允许车辆对这些航班提供维护服务,或者其他活动,所以能够识别热点以提高机场的安全性非常重要 今天实际发生在运营中,数据对于简化运营很重要,我喜欢与一级方程式赛车做比较,你知道飞机周转可以与一级方程式进站相比。 比如你期望这个时间点,餐车应该在飞机上, 您就可以直接知道而不是有人在某个时候询问该餐饮卡车在不在,但是很明显,通过建立这个数据库,您还可以对餐饮情况、加油情况,或我的航班的任何流程执行情况进行各种很酷的分析 所以第二个用例主要是围绕收集所有数据,然后你知道深入研究并找出某些飞机延误的原因,或找出不安全情况发生的原因,因为通常安全稽核只是偶尔发生,但一旦你有持续的安全稽核,你基本上可以调查所有这些情况并找到根本原因,进行根本原因分析以找出如何解决它

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    大厂HR:“不会数据分析,你还想干运营?”

    看看这些大厂的运营岗描述,你发现了什么? 岗位要求出奇的一致:需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素,数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。 对于运营来说,不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策,都需要数据分析去对其进行支撑。 下图展示了现今对于运营人员的能力要求: 但事实上,绝大多数运营人员其实不会做数据分析,有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。 今天就跟大家聊一聊,运营人员怎么去做数据分析,以及直接分享一些实用的数据分析模型给大家。 2、市场营销模型 PEST模型 这是一种宏观环境分析模型,主要是分析对企业产品影响的各种宏观力量。这个模型是运营人员在进行分析时绝不能忽略的模型。

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