的高度决定运营的深度，很多人认为运营是服务产品和用户的，而我个人更认为运营是与运作的组合。首先，是通过营销帮助企业赢得和客户；然后，才是让这些市场和客户为企业的营收发展创造更大的价值。 希望我的这篇运营总结，能够让大家有更多的启发，让更多的用户“嗨”起来！本次工作总结共分为四个维度：学习维度、工作维度、思考维度、其它维度。由于较多，我们本次只分享学习维度。 一、对运营的理解别人认为运营运营是联系产品与用户的纽带，用来更好的磨合产品与客户的关系；产品负责生孩子，运营负责养孩子，运营是为了让产品更受用户喜欢。 我个人认为这两种理解都有些偏颇，运营应该是企业的主导职位，不应该如此边角化。 运营最正确的理解应该是营销与运作的组合。营是营销与运作的组合。 首先，是通过营销帮助企业赢得市场和客户；然后，才是让这些市场和客户为企业的营收发展创造更大的价值。 营销是前端，是通过软文、广告、文案等形式实现曝光，快速为企业抢占市场和用户，使得企业的盈利有可能。 运作是后端，是将前端带来的用户尽快、尽快将企业的成本转换成利润。如果从这个角度思考，也恰好验证了AARRR模型的正确性。 AARRR模型之所以能够在运营中长久，正是因为它将运营拆分为营销和运作两大块。A（Acquisition）负责营销，开发市场和客户；后面的ARRR（Activation、Retention、Revenue、Referral）负责运作，实现变现。 虽然，营销在这个模型中只占了1个A，占了20%的字段。 但是，我认为它的作用和价值占到80%。 企业和运营人员需要越来越重视增长才行，投入更多的精力和时间，以保证拥有漂亮的GMV、Profit、Report。 二、工作总结之常用模型篇作为一名优秀的运营人员，持续不断学习是她的第一生产力。 所以，把学习放在了第一维度是一项聪明的选择。 这一年，我都学习了哪些，又是如何把这些知识归纳分类到AARRR模型里的呢？ 宏观上看运营包含市场、营销、内容、服务、销售、出版等，涉及领域众多，对从业人员也有着较高的要求，做好运营似乎很难； 但是，从微观的角度来分析。无论运营的方式如何千变万化，都离不开拉新、活跃、转化、留存、。 我们何不把这五个维度拆分开，通过减法，选择自己最合适的一块。如果，打算做全栈运营，那么我们也有了很好的运营知识分类归纳的思路。 1. 增长类关于增长，我一直在强调《三级增长火箭模型》和《上瘾模型》。 三级增长火箭模型是我个人提出来的，通过公式等式的形式简明增长的本质；上瘾模型更像是增长方案的缩影，有了方案的缩影，后续我们策划活动就有了提纲。 （1）三级增长火箭模型 《三级增长火箭模型》认为影响增长运营的三大因子分别是用户基数m、转化率β、裂变层数n。用户基数越大，转化率越高、裂变层数越多，增长效果越好。这三大因素存在着乘积式的数学关系，如果s代表增长数据，简化的增长公式如下： S=m*β*2? 所以，后续无论何种形式的增长活动，都需要围绕着这三个因素来思考。这个公式的出现，让她做增长策划更加清晰。感兴趣三级增长火箭模型的具体介绍的读者，请订阅我的账号，查看第一篇文章。 2）上瘾（HOOK）模型 如果说三级增长火箭模型偏理性，更能让负责增长的同事看透增长的本质方便策划。那么，HOOK模型便是迷人的感性少女。这个模型告诉我们，要学会利用好触发、行动、筹赏、投入等方式展示这位迷人的感性少女。让我们的方案更能基于人性和心理进行设计，吸引用户的眼球，抓住用户的心。 HOOK模型中的触发，提示运营人员要了解和分析用户背景，通过用户的背景情况设计活动目标； HOOK模型中的行动，提示运营人员根据活动背景、活动目标，去策划活动方案和； HOOK模型中的筹赏体系，提示运营人员活动方案要具有吸引力，筹赏可以多维化，既有可以预期的，也有意外惊喜；既有及时可得的，也有持续坚持成长类。以此，来增加活动的吸引力。 HOOK模型中的投入，提示运营人员基于人性的分析用户的沉没成本越高，就越难以离开平台。它提示运营人员要兴趣广泛、多了解用户心理、用户需求。 通过上述简单的分析，增长活动策划的模板已经隐隐若现了。 2. 活跃类在运营界有这么一句俗语“用户活跃靠活动”，这句话不能说100%正确，但是，80%的正确是没有问题的。 问题是活动该怎么做，做什么类型的，去触发哪些用户，触发后的下一步动作是什么，如何进行奖励？ 常见的活动活动种类很多，比如话题类、拼团打折类、游戏类，我们会单独拆出来一个维度，在后文进行总结；那么该触发哪些用户，触发后的下一步动作是什么，如何奖励呢？ 前文我们讲的HOOK模型，以及下文要介绍的User persona、User Profile正式来帮助大家解决这方面问题的。 在用户运营生命周期里，获取用户不代表获取客户。 用户的流入，有可能处于各种不同的心理，或者各种不同的原因，也不乏有一些用户因为好奇过来看热闹、薅羊毛。 热闹散后，这些用户如果不能快速激活和活跃，也必将匆匆离去。 企业花费了大量的人力、物力、财力，最后留下一地鸡毛。 User Persona和User Profile，最早来源于大数据的协同推荐和聚类推荐。而这种技术对用户画像提供巨大的支持。 Persona考虑从典型用户从发、Profile重视群体特征，两种不同的维度分析弥补了原来用户画像重视群体分析，缺乏典型用户塑造的现状。所以，越来越受企业的青睐。 （1）User Persona模型：协同活跃 以你为主，以你喜欢的产品或者内容为主，推荐你以为喜欢这些产品或内容，还可能喜欢的相关的产品或内容。举例，购买购买锅的用户，有很大可能会有锅盖或者勺子的需求。 Pesona模型把协同活跃做了深度的细化。它建立在对真实用户深刻理解，及高精准相关数据的概括之上，通过分析海量数据筛选高活跃客户特征，并把这些客户特征组合到一个虚拟的用户上。当不同类型的人群进入系统后，会自动与虚拟人物进行匹配，匹配成功后归纳为同一类人群，推荐共同喜欢的内容或产品。 （2）User Profile模型：聚类活跃 以人群为主，这个人群除了喜欢这款产品或内容，还喜欢哪些产品和内容。正如同古语中的物以类聚，人以群分。物以类聚是因为有着相同或者相似的特征，人以群分是因为有着相同或者相似的审美、购物意向和价值观。 协同活跃是指系统发现B与A是同一类人，B在进入系统后，User Profile模型通过大量的用户数据分析，例如猜他是男是女，工作所在地，乃至喜欢哪个明星，要买什么东西等。系统中会主动推荐A喜欢的内容或者商品给到。我们在京东、淘宝购物时，网页下方提示喜欢这本书的用户，还喜欢哪些书，就是典型的协同活跃案例。 3. 转化类无论是用户，还是活跃用户，我们最终的目的都是把用户变成客户。 把用户变成客户的方法很多，比如转化、私聊转化、会销、电话销售等等；会用到心理学的内容制造用户焦虑、引导用户下意识；也有可能会用到学中的制造紧迫感、通过打折抢占用户心智。 这些方法经过市场验证效果也不错，但是，缺乏对用户的深刻认识；同时，也缺少对快节奏的互联网公司的应对。 接下来分享两个模型，从用户的角度出发；或者从快节奏的解读出发，帮助运营更大效率的为客户提供价值、为企业提供价值。 （1）LGERR模型 社群运营的混乱，表面看公司节奏过快引起的；实际上是运营对工作职责、目标、规划不清晰造成的。 LGERR模型通过用户标签（Lable）、社群周边（Group）、用户教育（Education）、社群转化（Revenue）、社群裂变（Referral）等多个方面分析，从根本上提高大家的效果，释放大家的时间。 由于在以前的文章中，单独介绍了我个人提出的LGERR模型，在这里简单介绍，感兴趣的读者可以查阅我以前的内容。 LGERR主要面对节奏快、用户数量暴增的情况下，如何通过批量化的方式，释放运营人员众多重复性工作的时间，提高效率，并保证运营人员按时完成工作。 首先，模型强调运营人员善于利用标签，为每一个客户做好标签。 当公司布置活动通知、内容提醒、邀请进行群的任务时，可以通过一键批量化的方式完成以前需要数个小时才能完成的工作。 其次，模型认为同一标签的用户可以通过社群进行管理。 但是，在社群管理之前，运营人员需要提前做好社群模板，方便后续的重复性使用。比如群名称、公告、规则、欢迎语等等。
（2）RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。 而这3个神奇的数据，给运营管理在用户分层和用户转化提供了很多启蒙和思路。 比如，最近一次消费与用户活跃息息相关，通过对最后一次的活跃分析，可以让我们了解和分析对我们最近运营策略的反馈；消费频次是区分用户忠诚的一个比较好的方式，针对与频次高的用户也是运营人员后期维护的重点；消费金额可以让我们更好的判断用户的财力和消费习惯，后续有针对性的推荐适合用户的的产品或内容。 众所周知，单一产品的GMV是如下计算 GMV=单价*数量*频次*转化*用户数 RFM模型的分析和利用，提高了频次和转化的数据，也正是我们经常说的复购，让转化产生最大的效益。 4. 留存类针对用户留存，金磊在《用户增长实战笔记》中进行了明确分析并总结成为了公式： 用户价值=新体验-旧体验-替换成本 从公式也可以看出企业运营人员如果希望更好的留存用户，一定要从产品、服务、技术等多方面为用户提供更多价值触发。那么，在知识运营层面有没有好的留存模型应用呢，该如何应用？ （1）COHORT模型 Cohort分析又叫同期群分析或分组分析，主要分析相同的用户群体随着时间延续的发展变化情况。 用户留存率分析、用户流失率分析、用户续费率分析、用户退费率分析。 如图所示，它通过热力图的形式，从一个周期开始的统计到一个周期结束后，整体用户留存和流失情况。 通过图示的留存情况，去分析企业的那些运营动作对用户留存起到了正面或者负面的影响，为后续版本优化和迭代提供更多的数据支持和参考。 5. 裂变类对于裂变，我们可以狭义的理解为它是增长的一种。 对于增长前文中我们介绍了用户增长三级火箭模型、上瘾模型，在这里就不重复赘述。主要想分享的是站在行业的企业方是如何做裂变和增长的。 （1）GROW模型 GROW模型是阿里提出来的适用于、食品、家清、、医药保健和个护等几大一级类目的大快消行业增长“仪表盘”。4个单词分别代表着影响品类增长的“决策因子”：
对于不同的品类，拥有对应的GROW指数，即根据 （G）、 （R）和 （O）对各自的 GMV贡献计算出各自的G/R/O 的值。这个是指导对应品类在增长上的发力方向。 比如： 母婴行业的品类渗透力（G）明显高于其他因子食品和家清行业的复购力（R）机会突出美妆和医药保健行业的价格力（O）机会最大个护行业各方面增长机会均匀，渗透力（G）的机会略高。 上述内容引用自人人都是产品经理，《阿里3大营销模型：AIPL、FAST、GROW》，作者：普浪呢。根据GROW模型，我们不难判断。站在企业方做裂变，首先要分析的是产品的调性，根据产品的调性，借用产品调性的优势的力量，实现最大化的裂变。 三、篇尾总结针对于年度总结，我想分为两类：
《2021年运营人年度工作总结—常用模型篇》的目的是对我个人这一年的学习进行再一次的总结和复习，以便2022年更好的成长。同时，也希望让更多运营人可以打开学习的思路，工作的启蒙和参考。所以，不会了营销学中的易传播性，添加只适合传播而不够真实和价值的内容。后续，还会有工作维度篇、思考维度篇的分享，认可我的读者可以订阅账号，第一时间进行学习和交流。 作者：钟家振 公众号：互联网运营的那些事 本文由 @互联网运营的那些事 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 |
2021运营人年度工作总结——常用模型篇
编辑导语：随着数据运营的持续走热，企业及内部运营人员也越来越看重自身数据运营能力的培养。本文给大家介绍运营人常用的模型，希望通过对这些模型的了解和认识，能够助力大家系统和科学的完成工作。推荐对模型感兴 ......
阅读重点
这篇内容能帮你快速理解什么
帮助快速理解主题
通过更完整的主题说明和结构表达，帮助用户更快抓住重点，也让搜索系统更容易识别页面主题。
帮助判断下一步动作
让访问者快速理解当前问题、可行方法以及下一步应该继续看案例、看服务还是直接沟通。
帮助继续浏览与沟通
文章页不只是获取流量，也承担继续阅读、查看服务和发起咨询的承接作用。
继续了解
继续了解这个主题前，你可能还关心这些问题
为什么这类主题适合写成文章？
因为很多用户会通过问题词、对比词和方案词进入网站，文章页越清楚，越容易覆盖更具体的需求。
为什么文章页不能只有正文？
仅有正文不利于继续浏览和转化,文章页还需要总结、问答、相关推荐与咨询入口来承接用户。
看完之后下一步可以做什么？
可以继续看同类文章、服务页与案例页,也可以直接沟通官网升级与搜索优化需求。
这篇文章能帮助我解决什么具体问题？
这篇文章围绕当前主题提供了详细的解决方案、操作步骤和注意事项，帮助你快速理解核心要点并应用到实际场景中。
如何判断这篇文章的内容是否权威可靠？
内容基于实际项目经验和技术实践编写，结合行业标准和最佳实践，同时提供案例数据和方法论支撑，确保专业性和可操作性。
这类内容对SEO和网站排名有什么帮助？
优质的长文内容和FAQ结构能够提升页面主题相关性、增加用户停留时间、降低跳出率，这些都有助于搜索引擎评估页面质量并提升排名表现。
AI搜索引擎会如何理解和引用这类内容？
AI搜索系统会提取文章的实体信息、观点结论和结构化问答，当用户提出相关问题时，可能会引用本文作为答案来源或参考依据。
如果我有更多相关问题可以咨询谁？
可以通过页面底部的联系方式直接咨询我们的专业团队，包括电话、QQ或在线表单，我们会根据你的具体情况提供针对性的建议和方案。
这篇文章和同类内容有什么不同之处？
本文不仅提供理论知识，还包含实战经验、避坑指南和可执行的行动建议，同时兼顾传统SEO和新兴的GEO生成式搜索优化视角。
多久需要更新一次这类内容以保持时效性？
建议每季度审查并更新一次关键数据和案例，如果涉及技术工具或算法变化则需要更频繁地维护，确保内容持续为用户提供准确价值。