pv拉新的简单介绍
今天给各位分享pv拉新的知识，其中也会对进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
- 1、从PV、成交额和uv中看出运营是否正常
- 2、公司的“运营人员”具体负责哪些部分？难度高不高？
- 3、年底活动扎堆，如何用数据指标来提升活动效果！
- 4、运营的拉新引流转化是什么
- 5、互联网运营人需要掌握哪些数据分析方法？
从PV、成交额和uv中看出运营是否正常
可以看出。
运营可以从广义和狭义两方面来理解，狭义的运营通常就是指用户运营、新媒体运营、社群运营、内容运营等多个细分领域的运营，这些运营都是围绕用户的用户行为采用相应的手段来实现用户的拉新、留存、激活和转化等目的，这些运营往往又会有很多相交的地方，这就引出广义定义的运营，广义的运营通常是指任何以服务用户行为为目的的一系列行为、方法和手段。
运营的目的就是围绕用户行为做出引导行为，并及时根据用户的反馈调整运营动作，促使用户和产品之间形成正相关，使得用户用户自己产品的行为越来越舒服和流畅，从而达到黏住用户的目的，这样就会使我们的产品同其他同类产品产生差异，从而从众多产品中间脱颖而出，成为强者。
公司的“运营人员”具体负责哪些部分？难度高不高？
在大部分运营人眼中，运营就是脏活、累活、脑力活，繁琐，很容易陷入没有头绪的状况。那一名优秀的运营人员是如何高效完成一天的运营工作的呢？
产品不同、产品阶段不同、运营团队的配置不同，运营岗位的差异会导致大家日常的工作会不一样；这里说一下通行的日常工作是什么。
01
信息积累
无论做何种运营，信息的积累一定要够。建议下载各种新闻类APP，供上班阅读，对于大部分人而言，这种阅读方式只需让你建立印象，速读或者标题阅读均可。
目标：以获取信息为主，如投融资消息、热点事件、热门话题；如果能在此基础上面冒出一些想法是最好的。
推荐软件：Pocket，比如你用馒头商学院、36Kr、知乎日报、今日头条、朋友圈等客户端看咨询时；如果碰到有价值，需要深度阅读的内容，把它一键保存到Pocket里，Pocket价值在于稍后阅读，避免深入到某一条有价值的信心里面，扰乱了阅读节奏；或者是工作节奏。在不同设备上均能保存或者阅读。
另外，这个软件对于时间管理其实非常有帮助。
02
目标梳理
▌（1）统计各项数据整理目标，并做适度的分析
例如：
内容运营：看看UV、PV或者是网页价值（即昨天上线内容对最终目标（目标包括注册，下单，PV超过10等等）实现的做贡献价值是多大）
用户运营：看看新用户注册转化率，新用户数，活跃用户数，流失用户数，用户订单，等指标
推广运营：看看各渠道过来的流量、以及流量的质量（如停留时间，访问区域，等等）
▌（2）推荐工具
Excel：依据这些数据，比对与已有的目标及计划的差距；并做新的调整，整理新的思路；明天今天的目标，然后制定新的计划；
用思维导图整理一下新的想法，做一下发散性的思考，整理思路的工具：思维导图，我常用的是MindMaple；
如果已经是管理者，或者工作当中，协调的角色已经占很大的部分，建议使用：Omnifocus：Omnifocus的价值再于跟将项目跟人联系起来，能进行工作预测，制定定时间点，同时能标明优先级，明确每一个项目负责人及完成时间点或者是不同阶段的时间点；对于团队管理或者工作协调价值更大；
▌（3）优先级排序
重要/不重要紧急不紧急进行区分，这个可以在印象笔记里记录，也可以在上面的Omnifocus里记录
其实对于大部分运营而言，进步的核心就再于这半个小时，需要解决的问题非常多：
昨天的数据表现如何，如果没有数据反馈，定性的指标有没有？如果不通知怎么看数据，学学GA，百度统计，CNZZ，不同的岗位应该看什么指标上面也有大致的介绍。
如果暂时无法定性判断，用一定的逻辑去判断，运营工作讲究的就是“一切看数据，没有数据看逻辑，没有逻辑看经验”，用一定的逻辑去描述之后，然后记下问题向领导请教！当已有的核心数据已了然于心，思考一下现有的数据指标是否合理，关联的数据指标是什么，如何能提升。
如果现有的目标跟计划有差别，思考一下定计划的逻辑与实际运营的情况作比对，把其中的经验用于下一次的计划制定；紧接着就是寻找新的解决方案。
▌（4）一切从源头开始分析
内容运营：目标通常是PV/UV，两者的变化趋势是什么？UV不变或提高，但是PV在降低；查看一下各主要页面的退出率及跳出率，以确认内容质量是否有问题；查看一下，各推门内容，推荐内容的点击分布，看是否推荐机制需要改善；等等。不断寻找原因；如果是UV降低，PV再发生变化，通常情况可能是内容整理质量在下降，如果UV降低，PV增加，有可能是内容吸引力增加，但是内容面对的用户群再变窄；
用户运营：拉新的数量跟拉新的成本在怎么变；除此之外的其它数据比如流失率及活跃度需要看趋势；拉新的数量增加OR减少，成本增加OR减少，又是四种不同的情况，需要一一分析，是流量质量降低，还是获取流量的成本变高，还是注册转化率再降低，在常规工作中，这些分析只需要对应相应的动作，比如投放、活动、营销、产品更改等；
推广运营：各渠道的流量变化趋势如何，之前作为主要流量来源的渠道现在的情况是怎么样，是一个渠道有问题，还是多个渠道都有问题，这些渠道最近大的变化是什么，异常动作有哪些；其次是流量质量的变化，当时的跳出率，停留时间等各项怎么变，以及滞后的统计留存率怎么在变，这样都需要分析；
这些数据，无论变好还是变坏，只要在意料之外，就要找准原因；
紧接着是想方法，这个方法，通过需要直接解决这个目标，比如内容是PV降低了，改推荐机制，优质内容筛选机制；拉新数量降低，拉新成本降低，增加流量需求；注册转化率降低，埋点监测；可能性成千上万种，遇到的问题越多，越有可能积累出经验；
▌（5）总结
数据在变化，需要聚焦到某个具体数值的变化；针对聚焦的问题，提设想罗列潜在问题-提出解决方案-问题不清楚的进行数据埋点再回收数据，清晰问题；大部分的时候，只需要针对最近特殊的动作进行跟踪分析，而不是每天都来一次，提高效率。
不断进行目标分解，制定新的计划；整月的目标分解到今天有哪些具体的事情，新的计划需要如何调整，不断更改。已有的指标指标一直在提高，能不能提出一些新的数据指标对自己有更高的要求。
年底活动扎堆，如何用数据指标来提升活动效果！
活动运营，是拉新促活的常用手段之一，好的创意活动投放到合适的渠道将带来强大传播效应。
如今讲究的是精细化运营，任何事情都要用数据说话。因此每一次活动，在活动筹备、活动上线、活动结束都应该关注各种数据指标。
一、优秀运营活动的必备要素
策划活动前一定要先明确做活动的目的是什么？是更偏重品牌传播，获取新用户？还是为了提升用户活跃，提高留存率？通过活动希望达到具体的效果是什么？因此在活动策划前，需要明确活动上线后的各种数据指标：
1、用户指标：活跃度、留存率、转化率、客单价、用户分布（各等级占比）、互动频率等。
2、渠道指标：渠道来源、渠道转化率、渠道成本等；
3、活动指标：活动成本、活动渠道来源、活动转化率、曝光数、新增用户等等；
4、活动预算预估
当然，不同行业不同业务对于活动希望达到的数据指标侧重也各不相同，从目前的互联网产品形态来说，可以将活动运营策划分为交易型促销活动和非交易型互动活动，这两种类型的产品所关注的数据指标是有比较大的区别：
1、交易型促销活动：电商类/互联网金融类产品
电商类产品关注的目标是：
①活动页面的UV/PV；
②营销转化：总交易额、完成购买行为的用户数、客单价；
③用户行为数据：浏览过哪些/哪类商品、被加入购物车的商品数量、从加入购物车到下单支付的转化率；
④如果是优惠券等类型活动，还需要关注优惠券的发放量、领取量以及销量等；
互联网金融类产品关注的是：新增用户数、用户获取成本、绑卡用户数、活跃数等；
2、非交易型互动活动：社交类、工具类、生活类产品
社交类产品：除了基本的活动数据指标外，还要针对自身产品的场景功能需求而制定数据，比如某酒店点评类产品，做活动的目的就是希望提高用户发布点评及图片的数量，那么就需要做好该部分的目标；
工具类产品关注的是：用户指标，包括用户量、活跃度、留存率、转化率等；
当活动运营者在明确了具体目标后，就会朝着完成一系列目标而进行活动内容的策划和活动上线后的执行。
二、活动上线期间
活动在线期间，最重要的工作就是监控活动是否能够正常运转起来，需要关注的指标包括：实时的活动UV/PV、不同渠道入口的流量、各时段新增用户数/活跃度/参与度、活动中奖率等。如发现活动出现问题应立刻分析原因，并果断提出相应的解决方法，确保活动正常进行。
“1周年”专题活动
以某在线教育类产品为例，在其1周年店庆活动中，针对互联网从业者，推送促销专题活动的PUSH，在活动上线1天后，发现转化率并未有明显提高，故可以将目标用户群扩大范围，比如将“大学毕业生”作为活动目标人群，继续观察转化效果，总之，在活动中实时观察数据波动情况，及时调整策略，让活动效果最大化。
三、活动结束后的复盘
活动结束后的复盘是非常重要的，通过活动数据复盘可以发现问题，总结规律经验，有助于运营在下次活动策划时少走很多弯路。
活动数据复盘需要与活动前期的目标预估进行对比才能反证出在活动预估时，我们的目标是太高了？还是过低了？这对今后每次活动的数据指标预估都将有所帮助。
活动数据复盘通常离不开以下指标：
1、活动的UV/PV和转化率：了解本次活动总的参与用户是多少？活动页面的打开率是多少，应用内各大投放位置的打开率；
2、活动在哪个时段打开率比较高：对比各时段的UV/PV，观察哪个时段的用户参与度比较高，用户比较活跃；再比较日常活跃度时段，观察是否有所出入；
3、对比参与活动的新老用户：通过各渠道监控到的新老用户的分布情况，更进一步了解新老用户的喜好，对于此后的用户运营有非常大的价值；
通过点击分析，不仅可对比新老用户的行为差异，而且还可对比不同渠道来源、购买与未购买等不同用户群的行为差异，针对不同客群特点采取有针对的活动策略。
4、活动转化率：转化率是活动运营的重要指标之一，不同行业的转化率也各不相同；
电商类产品需要关注销售转化，看看参与活动的用户中有多少是在活动后完成支付的，有需要的还可根据数据分析出人均购买次数和订单金额；
对于拉新类活动来说，更关注注册转化率，看看这个活动为产品带来多少新增用户；
5、活动渠道投放转化：缺少渠道投放环节，活动效果也会大打折扣；
① 如果是针对产品内的用户进行活动运营，那么可通过消息推送、开屏、banner等位置进行投放，在活动结束后，针对各大活动投放位置，计算出相应的打开率和转化率等；
② 如果是在产品外做活动渠道投放，更多是为了用户拉新，那么需要计算出单个渠道投放的UV/PV/注册转化/一个新增用户的成本等；
针对用户获取的渠道来源，支持逐个渠道查看
6、活动预算：本次活动的花费，比如投放了多少优惠券/奖品，带来多少新用户，每个新用户的成本是多少；
7、活动分享：通过活动分享次数的分析，衡量活动传播的效果。
此外，对于一个短期活动来说，我们还有必要追踪活动结束后的结果型指标如何变化。最理想的情况是，一个活动结束后，结果型指标依然保持在活动时的优秀水准，也就意味着，一个短期活动带来了长期的正向效益，不能忽视有些运营活动带来的滞后效应和连带效应。
结果型指标VS 过程型指标
以电商类产品为例，某次促销活动，目的是提升A产品的销售业绩。
流量、点击量、收藏量就是过程型指标，销售额则是结果型指标。购买数和客单价，是用户购买过程中的指标，隶属整个转化漏斗，因此这两个指标是过程型指标；而“购买数×客单价=销售额”，则是结果型指标。
不同时期进行的相似活动甚至是相同活动，我们要做好活动数据的存档，来观察活动间的对比。许多探索性的活动，我们是有必要计划成系列活动以达到我们的实验目的的，比如价格探底测试，分阶段、分地域类型进行系列测试，从各次活动的数据存档中总结规律。
每一次的活动策划，从前期策划、活动上线以及活动后，都是需要用数据来支撑；有了数据目标，围绕目标进行活动策划；活动上线后，关注活动及时数据，确保活动正常运作；活动下线后，总结数据和经验。
运营的拉新引流转化是什么
①小公司或者创业公司常把用户运营理解为客服，因为这类公司用户体量较小，对用户运营的要求就是解决用户问题，围绕用户展开服务
②一些分类信息网站和社交类平台，比如说58同城、微博等这些公司需要用户运营具备一些商务和资源能力，尤其是到各个时间节点需要做一些热点事件，那时需要用户运营去对接一些KOL和相应的企业联合发起热点讨论和话题，利于事件的传播和扩散
③常规用户运营，一般用户运营这个岗位都是建立在互联网公司，比如某个APP或者平台，那这些软件和平台开发出来是需要用户下载使用，所以用户运营除了保证注册量，还要保证APP的日活、月活、PV、UV等一些数据，那用户运营就主要围绕拉新-留存-促活-转化。
④部分大公司是不需要做热点事件（比如视频网站）那他们的用户运营就需要对产品的用户做精细化运营，比如知道什么时候是下载高峰期，在线高峰期，注册高峰期，依据一些公司指定指标做用户分层，人群画像这些数据，方便后续优化调整和其他部门做数据参考
互联网运营人需要掌握哪些数据分析方法？
互联网运营需要掌握的数据分析方法有：细分分析、对比分析、漏斗分析、同期群分析、聚类分析、AB测试、埋点分析、来源分析、用户分析、表单分析等。
细分方法可以分为两类，一类逐步分析，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是维度交叉，如：来自付费SEM的新访客。
对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值，通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。
漏斗帮助我们解决两方面的问题：在一个过程中是否发生泄漏，如果有泄漏，我们能在漏斗中看到，并且能够通过进一步的分析堵住这个泄漏点;在一个过程中是否出现了其他不应该出现的过程，造成转化主进程收到损害。
同期群（cohort）分析在数据运营领域十分重要，互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较，来分析哪些因素影响用户的留存。
聚类分析具有简单，直观的特征，网站分析中的聚类主要分为：用户，页面或内容，来源。
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