点击链接阅读原文，获取更多技术内容：产品运营方法论：从目标拆解到策略重构-阿里云开发者社区

作者 | 苓野

来源 | 阿里云开发者公众号

作为一名产品运营，相信大部分的同学都经历过迷茫的阶段，怀疑过自己的价值和定位，说不清楚产品运营和产品的区别，对未来的职业发展方向也是一头雾水。好不容易说服了自己运营是有价值的，但还是找不准主线，东打一拳、西补一棒，最终把自己绕进入云雾。

产品运营，看似什么都能管，但如果仅仅定位是对产品进行宣传培训、管理简单的项目进度、手工的打标审批案例，日常工作就会变得非常繁琐和无序。作为项目的一号位，运营需要对自己所负责的领域有着非常清晰的规划和明确取舍的执行。

我们眼中的运营工作：做项目管理的、收集需求的、写文案的、搞活动的、发邮件的、拉通信息的、写会邀的、打杂的...

那么，运营的官方定义是什么呢？

1.百度：一切围绕产品或服务进行人工干预的过程都叫做运营。

2.张亮《从零开始做运营》：一切能够进行产品推广、促进用户使用、提高用户认知的手段都是运营。

3.黄有璨《运营之光》：产品负责界定和提供长期用户价值，运营负责创造短期用户价值+协助产品完善长期价值。运营就是为了帮助产品与用户之间更好的建立起关系，我们所需要使用的一切手段。

4.韩叙《超级运营术》：运营是为了实现用户和产品更好的连接，达到产品的最终目的，围绕用户、内容、品牌等展开的一系列行为。

运营是基于商业逻辑的认知，完成业务目标的指标体系搭建-拆解-重构，最终导向运营策略的形成，以及持续验证和打磨精细度的过程。

1.首先，对产品的商业逻辑要有清晰的认知，了解产品结构、用户画像、增长来源、所处阶段、链路环节、甚至盈利模型，以终为始的出发，会帮助你更好的完成目标的靶向性解构。

2.其次，基于业务目标完成指标体系的搭建-拆解-重构，对商业逻辑有了充分的认知后，需要围绕着业务总目标的不断细化和下钻，最终把商业逻辑的认知，拆解为量化的可指引指标。这一步是在建立你的北极星目标（最关键的指标），其他的子指标都为几个重要的北极星目标而服务。

3.第三，通过对目标-指标的解构重构导向运营策略，要注意运营策略是轻易不变的，他是围绕着北极星目标的大方向指导方针（比如，保持较高增长速度，提升用户留存比例，增厚用户采购深度等）；运营手段则是快速迭代的，子目标拆解的越细，越能帮助你更加清楚的衡量出来哪些手段有效、哪些手段无效。

4.第四，运营是一个长期有耐性的过程，需要持续验证和打磨精细度，这个阶段会涉及到非常多不同领域的运营细分，比如用户运营、漏斗运营、内容运营、活动运营等等，各个方法之间可以交叉使用，最终的目标则是走向更加精细化的差异体系（尽量满足每一个重要客群的使用需求）

• 对商业逻辑做深刻认知，是为了更好的做业务取舍和资源判断；
• 对指标体系的搭建和拆解，是为了更好的量化衡量你的运营目标和阶段性进展；
• 将解构后的指标体系按照一定逻辑进行重构，是为了导向与目标所匹配的运营策略和手段；
• 同时运营策略和手段的协同发挥，也将帮助你更好的自上而下、自下而上的不断调优迭代；

运营一定是目标导向的，所有的策略、手段和动作都服务于最终业务目标的达成。

1.我们本质上在运营用户的意愿度（用户粘性、忠诚度），运营需要确保产品在高质量正向的增长，即用户心智在不断强化。

2.运营终其一生的目标就是不断降低用户认知与产品价值之间的gap。在撮合和匹配的过程中，既可以通过用户教育，明确产品价值和功能，降低用户的理解偏差；也可以发掘用户未满足需求，提升用户与产品之间的匹配度；以及持续不断地向用户传递产品确定性（比如在用户采购时在找-挑-寻-付-履动线上，不断向用户强化支付/交易/商家履约/平台服务的确定性心智）。

• 用户心智其实就是产品想要传递的价值、和用户能够理解的价值中间的交叉：交叉面积越多，代表着用户对于产品的心智越强，直接结果则体现在用户使用粘性更高（购买频次、复购率、X月留存等等）。
• 用户能够理解的部分包含用户需求本身、用户的原始理解和对产品的粘性：用户需求与产品最终交付的匹配度越高，用户的理解成本越低，比如我要一个本月确认收货下月8号还款的账期产品、支持延期/分期还款，这个功能是非常明确的；在产品交付和用户理解之间，仍有很大的运营空间，运营可以通过非常多的手段来降低用户理解成本（比如免费试用、营销权益、新人教育、线上宣传、线下培训等等）；但要注意的是，理解成本低≠粘性高，降低理解成本基本只对新用户有较大收益，老用户收益不大。
• 产品想要传递的部分包含产品与用户需求的供给、功能的设计&运营和产品所传递的确定性：产品交付是否与用户的需求匹配甚至更好；产品功能的设计是否简单易懂，在功能上线后是否有详细的运营和宣导，以及是否建立起了用户-运营-产品的正向反馈循环。这一步会直接影响存量用户的理解成本和留存，产品链路上需要不断向用户传递确定性，让用户在每一次使用时都能强烈的感知到靠背感，确定性是很难用数据衡量的，但会直接影响用户用脚投票的流失率。
• 短期心智可以依赖于用户教育，让用户能够按照产品和运营的设想去使用产品，但长期一定是回归到本质价值上，即产品需求的适配度，产品体验的易用性，以及产品所传递的确定性。

以电商场景为例，大的商业逻辑是业务规模=流量*转化*动销*留存，要做好业务，需要保障流量增长是持续稳健的，用户的转化漏损较低（即承接手段/页面的效率高），且用户来到场内有过支付下单行为，以及后续一段时间保持较高留存率。

1.明确我们的运营目标：这个例子里是开源节流，所谓开源，是保障业务的增长速度够快，节流，是确保业务存量的部分仍处在正向增长阶段。那么我们的商业逻辑就是：拓流量、提转化、提动销、保留存四个方向。

2.建立框架性的数据指标体系（北极星指标）：对业务结果有关键直接影响的就是北极星目标，北极星目标轻易不会变，一般是营收、用户规模、用户户均GMV等等关键性指标，它对于业务策略起着指导性作用。

3.形成进一步细化的子目标数据指标：梳理这些方向上我们在做的一些模式玩法，比如流量增长部分，可以衍生出域外/域内、公域/私域、线上/线下等等不同玩法和策略，同时通过拆解环节和建立指标，去尝试量化这些玩法和策略的效果。比如如何衡量流量被有效利用（运营人群*曝光*点击*转化等），无论是子目标、拆解目标，都为北极星目标而服务。

以下是一个电商场景的产品指标体系建立的举例，也说一些自己对于数据指标的理解：

• 每一个运营都是半个专业的数据分析师，这些数据框架是需要建立在商业逻辑的深刻认知上的。要学会关注和思考数据，并基于对商业逻辑客观认知上，去建设可衡量追踪的全局指标，注意是全局而不是局部。举个极端的例子，产品做得很烂，通过红包拉新，虽然10块钱拉来了一个用户，看似产品在高速增长，因为只要花钱就可以了。但这些用户在往后3或6个月所创造的营收可能只有1块钱，这个拉新动作的ROI就是0.1，不仅长期不可增长，反而通过“拉新速度快”的现象掩盖了“产品体验差”的本质问题。
• 也要学会忽略数据，要注意数字只是数字，它只是一种衡量手段，如果仅仅为了做数据而做数据是没有任何意义的。关键是我们为用户能创造多少可持续的价值，有没有站在用户视角出发考虑产品的设计和运营。比如，以往的运营更多注意的是增长速度，年均拉新XX万人、年度活跃用户数XX万人即可，但在当前流量增长见底的状况下，我们的关注点回归到了高质量增长上，拉新之后是否有效留存、及存量用户是否在高质量增长，其实就是一个不断向商业本质探索的过程。

基于上述对于商业逻辑的认知、解构、重构，我们明确了四个基本大方针：拓流量、提转化、提动销、保留存。由于电商场景是双边甚至多边市场，还会涉及不同的交易角色和使用角色，这里就会涉及到将已经拆解好的数据指标和市场行为进行再次结合和罗列，逐步将数据指标体系立体化。

如何做好产品指标体系的拆解？以用户使用A产品支付为例

1.量化还原用户使用动线，梳理用户视角的产品环节：以用户使用A产品支付为例，运营结果是希望用户尽量的使用A产品支付（支付GMV越多，对应的业务营收越多），从用户角度上主要分为三个环节：①有没有支付，即用户是否在平台上发生了支付行为，有支付行为才有进一步转化的基础；②能不能支付，即用户能不能使用A产品支付，具备能支付的条件才有进一步转化的潜在可能；③愿不愿意支付，在满足了能支付的前提条件后，用户愿不愿意支付则是业务最后的转化漏斗，用户意愿度往往也是最难运营的指标。

2.根据用户使用动线，再结合产品链路拆解指标体系：根据产品链路细化动线，结合平台场景、用户状态去拆解下钻：

a.有没有支付，这一步是明确你的用户群体中有多少还在活跃范围，如近X月在平台上有支付行为的人/A产品总用户；同时在活跃用户群体中，可以进一步细拆为有心智、无心智的用户。按照找-挑-询-付-履的动线进行拆解，即用户找品挑品时的OD页/搜索栏——加购时的购物车——询盘IM——付款时确认下单页/支付收银台这些链路上的权益曝光，以及用户是否曾经用A产品支付过，来判断用户对产品的心智强弱。

b.能不能支付，在用户进入收银台后，商家是否开通、买家是否开通、额度是否充足/正常来判断是否具备支付条件。这里还能根据用户是否开通，再拆解成为两条主线：用户未开通、用户已开通，两个群体的使用链路又是不同的，大方法论一致，所以这里就不赘述了。

c.愿不愿意支付，一般来说会通过营销红包、千人千面文案、或者更简化的开通链路来提升，那么产品运营关注的则是ab的转化效果、以及手段对总目标的正向贡献。

值得一提的是，通用的数据指标拆解好后，会支持运营从很多的视角里去找答案：

• 比如以上这条链路，有心智、无心智的用户的转化是不太一样的，找到两者的差异会发现一些导向性的方法。比如新用户开通后，我们发现开通后首周即访问管理页，次月留存率有10pt提升，以及连续四周访问管理页，次月留存有20pt提升，那么接下来的运营动作当然是想尽一切办法让用户访问管理页，比如新人任务、签到权益等等。数据漏斗的建立不仅仅是帮助我们看到变化趋势，更重要的是通过对比，让我们找到拐点，也就是增长黑客中的aha moment。

对数据指标体系和子指标拆解的越细，越有利于我们的运营策略输出、以及对策略方向的取舍。比如在定财年目标时，我们可以非常清晰的根据今年的目标反推到各个环节的子目标增长上。举例，业务营收=活跃用户量*户均流水*留存率，总目标增长50%可以被拆解到各个漏斗的增长目标上（如活跃用户量增长20%，户均流水需增长20%，留存率增长10%等），甚至可以下拆到各个漏斗环节。

1.一级指标为目标服务，二级指标为策略服务：运营策略是围绕北极星指标服务而存在的，比如北极星目标是用户规模XX、户均流水规模XX、用户留存率XX，那么对应的策略就是提升规模引入、做厚用户采购深度、提升用户留存率。

2.三级指标为手段服务，多个手段则构成了运营策略：在以上的目标和策略牵引下，我们对应的手段则是

a)提升规模引入，一方面可以提升新客的开通（拓曝光、提转化），另一方面可以提升老客的留存（强心智、降流失），最终是希望用户规模保持在XX水平——>对应的三级指标：曝光UV、点击UV、点击转化率、跳失率、停留时长，同时可以根据访问阵地（新客开通页、老客管理页）

b)做厚用户采购深度，一方面可以不断优化用户支付动线上的转化和承接，提升用户意愿度（可以是发放权益、红包等），让用户在支付时尽量使用A产品支付，另一方面可以提升用户可支付的底盘（即额度满足，比如通过资质审核给予更多额度，或者大促时发放临时额度）

c)提升用户留存率，这个是最难运营的，一方面可以通过把存量用户的通过生命周期的分层做区分，筛选出来高活跃用户做定向运营，以及低中活跃的跃迁运营（可以是升级后给与账期/额度/权益等手段），另一方面可以通过对比低、中、高活跃度运营行为上的差异，来找拐点，并聚焦拐点的关键行为进行攻坚。

3.运营策略（北极星指标）轻易不变，手段需要快速迭代、不断调优

仅仅形成了指标体系，只是帮助我们更清楚的了解了产品和运营的骨架，北极星指标、子指标只能引导出粗颗粒度的运营策略，进一步的运营基本面形成，则仍需要不断的持续迭代和调优。

如何根据指标的拆解形成运营策略基本面？这部分会在下一篇做一些详细的案例拆解和说明，先简单说些想法：

1.运营是自上而下的推导、自下而上的调优并行的：自上而下的从总目标到局部目标，再自下而上的从局部目标到总目标，数据都发挥着指引和纠偏的作用。要注意的是，运营不是只在运营好的结论，坏的教训和经验是非常重要的，它能帮助我们不断形成自己的主线，得出策略不好的结论也是个好结论。大胆假设、小心验证、快速迭代、上下并行，能帮助我们更快的拿到结果。

2.运营是一个持续拆解和精细化的过程：运营手段的迭代，是不断需要更加深入的数据分析和洞察。通过对不同人群、不同环节、不同链路的细拆分析或同比，会帮助我们更清楚看到业务的变动趋势和走向，所以持续地数据分析非常重要。同时要注意的是，持续拆解和精细化最终的目标都是固化和产品化有效的运营策略。

第四步只是完成了运营策略的搭建，也许只能保障我们60分发挥，即大运营方向上符合商业逻辑和目标发展。但要实现业务的高增长，下一步一定是继续走向精细化，就是适配到不同用户群体、不同阶段需求、不同使用场景——更加精细化和差异化的运营策略。

运营走向精细化的必经之路是：产品运营->用户运营->场景运营，以往我们更多关注的是产品本身的运营，关注数据转化即可。随着业务瓶颈的进一步凸显，我们会发现运营的对标主体并不是产品，而是用户，毕竟产品不会自己创造价值，只有用户使用后才会产生价值，于是我们开始关注用户真实的需求和用户的满意度（NPS、转漏损）。最终一定会转变到更加贴近用户视角和场景需求适配的过程，也就是场景运营（更加关注用户在这个特定场景下的需求满足和使用顺滑）

1.产品运营阶段：关注产品链路的转化和漏损，做好产品的顺滑承接。根据用户在产品中的数据指标，关注核心转化，尝试不断降低不合理的跳失和漏损。这个阶段的优点是在单链路下可以发挥出极致效果，但太过于局部，无法作用于产品整体的体验评价（单个环节都很顺滑并不代表用户体验好，如下单要跳转10次，每次转化率都是99%，单环节效果不错，但最终在用户视角是很差的）

2.用户运营阶段：回归到用户的整体视角上，关注用户生命周期，做好用户分群的精细化分层。①回归到用户整体视角上的好处是，以往关注的更多是单环节的耗损，以用户视角出发我们能更好的还原出用户所面对的产品整体（比如用户下单需跳转10次，用户视角将帮我们更好的发现用户所面对的产品整体体验）；②建立用户在产品中的生命周期，这样做的好处是可以对当前用户群体做一个通用的层次区分，便于做一些简单的差异化运营（如在活跃用户内按照支付笔数，区分高活跃、中活跃、低活跃用户；或在低活跃用户中按照RFM，区分高价值、中价值、低价值用户），这个方法比前者要更加精细化，但还是没法精准的刻画同一分层用户的差异需求（如高活跃用户里，淘卖、跨境用户是有不同的下单行为和需求的）

3.场景运营阶段：精准匹配人、产品、场景，最终实现足够差异的精细化运营策略。这里就涉及到了前两种产品运营、用户运营的结合，我们需要先清晰地了解这个电商场景内的交易关系（买家、卖家、平台），通过买家、卖家的画像和需求刻画，以及在特定场景下的交易行为，做三边关系的撮合和匹配，这样的运营策略是立体化的。这里最重要的是关注买卖家对的撮合，无论是通过产品功能的迭代、权益的发放（账期、额度、权益等），最终目的都是实现买卖家的交易转化和扶持。

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