「拉新周报」拉新计划书

本篇文章给大家谈谈拉新周报，以及拉新计划书对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、哪个程序能做早安晚安签？
• 2、业绩分析报告属于什么类型的分析报告
• 3、社群运营如何才能更加高效呢？
• 4、隐性高并发跨团队联合项目管理实战分享
• 5、『运营』如何做数据分析
• 6、管理中，运营和运行的区别

哪个程序能做早安晚安签？

早晚安签到打卡小程序的设计与开发

随着人们生活水平的逐渐提高，生活节奏不断加快，人们越来越追求健康的生活模式，也逐渐追求保持良好的生活习惯。在这个过程中，骑行、跑步、健身、运动、减肥、变美、学习、早晚安等签到打卡小程序也越来越受欢迎。

打卡类的小程序开发被定位于习惯培养的小程序中，用户可以进入小程序参加打卡签到、用户PK、分发奖金、分享动态等。这类小程序不仅督促用户保持健康的生活习惯，同时可以对接流量主，获得广告收益。并且这类小程序属于吸粉裂变型社交工具，拥有三大属性助力粉丝深度运营：吸粉、社交、裂变。

下面我们看看早晚安签到打卡类小程序具体开发哪些功能：

一、签到首页

首页支持早安打卡、晚安打卡，另外首页会有天气功能、根据地区切换时间功能。可以设置打卡时间、打卡提醒时间及文案。用户可以按照自己喜欢的模板，选取不同的背景图、祝福语等，每天坚持打卡的用户完成平台任务可以获得积分奖励，积分可以累计在积分商城里兑换其他产品。

二、我的世界

用来打造自己想要的平台的样子，包括文字、图案、背景的设置，海报全方位DIY、海报分类管理、海报元素自定义、修改海报文字、添加图片/logo、打造专属海报样式，也可以自己制作手账，可以记录每天的心情或者是日记。在这里可以有一个专属自己的小小空间。

三、数据统计

用来统计用户每日打卡数据、打卡排名、积分记录、补签标识等，可以生成数据日历、最近7天统计图、最近30天统计图、周报月报等。在这里，用户可以更加清晰的制定自己的打卡计划和了解自己的打卡记录和生活作息情况。

四、好友动态

在这里可以邀请添加好友，分享自己的动态也可以查看好友的动态，可以有好友打卡提醒、好友点赞且通知、提醒好友打卡、评论好友动态等功能。不仅可以拉新组成自己线上的朋友圈，也可以和朋友或者相同爱好的人一起互动监督。

五、积分功能

在这里可以查看自己的积分明细、平台积分规则等。最主要通过打卡引入积分功能，用户通过打卡等平台任务获得积分，然后可以使用积分在积分商城兑换商品或者是商品代金券等。

六、流量功能

当积累一定的粉丝，可以申请流量主，完成流量变现；也可以将用户引流到公众号平台；也可以上架商品。最常见的变现功能有两种，第一种是开通用户开通vip功能；第二种是通过和其他企业商家合作，在平台接入广告等。

业绩分析报告属于什么类型的分析报告

数据分析报告有哪些类型？

1、日常工作类报告

此类数据报告一般以日报、周报、月报、季报、年报的形式，定期地对某一个业务场景进行数据分析为主。主要是反映日常业务计划执行情况，活动、拉新、渠道等不同维度反应业务目前现状的数据支撑、并分析某原因的一种分析报告。

主要特点：具备一定的时效性、涵盖核心指标、反映业务情况、快速出具结果。

这类分析要求做数据分析的人员要贴合业务场景，搭建起来符合业务场景的指标体系，以实现对业务人员在从事业务活动中的数据支撑，才能帮助决策者掌握业务线的最新动态。

例如：公司的日常运营报告、日常销售报告、产品运营周报等。此类报告通常是对业务数据的日常展现，本周的销售额是多少、平均每天的用户流失是多少，同比环比增长多少等，这种报告主要描绘发生了什么事情、为什么发生，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来会发生什么，给出可行性建议，不求最深但求最全。

2、专题分析类报告

此类分析报告一般没有固定的时间周期，会有大方向的目标，即对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告。主要是为决策者制定某项策略、解决某个问题提供决策参考和依据。

主要特点：内容单一，重点突出，集中精力解决主要的问题。

包括对问题的具体描述、原因分析和提出可行的解决办法。这类分析要求做数据分析的人员需要对业务有深入的认识和了解、有较强的数据思维能力、数据敏感度，通过专题分析深入分析，挖掘问题，往往对业务的增长产生意向不到的促进效果。

例如：销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析、提升用户转化率分析等，此类报告通常需要将现有的数据分析及挖掘方法应用于实际数据中，通过数据分析不断尝试、总结、提炼，具体问题具体分析。

3、综合研究类报告

此类分析报告一般是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。主要是从宏观角度反映指标之间关系，并站在全局高度反映总体特征，做出总体评价。

主要特点：分析维度较为全面，系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。例如：人口普查报告、某企业运营分析报告等。

4、小结

总之，不同的业务场景，数据分析报告的类型也会略有不同，其实际工作中还有很多类型的报告，如竞品分析报告、行业报告、各类研究数据报告等等。

一份高质量的数据分析报告，需要一个数据分析人员根据自己的实际业务场景，且运用自己技能以及方法论，针对性发现问题、分析问题、解决相问题，在此过程中不断地总结反馈优化，逐步形成自己的方法论和撰写技巧，而这将是一个长期训练和学习的过程。

最后，如果此时你是数据/产品/运营人员，推荐使用识微互动这款免费的数据追踪分析工具，它是专为企业市场营销打造的，只需安装一行代码，即可追踪多种转化数据和转化渠道，自动整合数据分析报告，帮助企业提升客户转化率，降低获客成本。

数据分析报告有哪些类型？_市场运营 | 识微互动

社群运营如何才能更加高效呢？

可 以使用微友助手进行辅助运营。

第一部入群

第二部群规则

没有规矩不成方圆，群规则是社群运营的核心要素。入群的欢迎语就应该把群规则说清楚。

每进来一个新成员，小助理都会自动艾特该成员，发出你提前设置的欢迎语和群规则。当然，这个部分也可以设置关键词回复，可告知用户：回复什么关键词，可了解什么内容。

第三部处理违规

这是一定不可避免的，违规的人员必须及时踢出去。微友助手可以在一个群里设置多个管理员，我那几个熟悉的热心小伙伴，也可以帮我踢出违规人员了。

第四部，定时群发

读书群每天晚上十一点都有提醒大家读书的消息。我用微友助手设置了每天23点定时群发以下内容，小助理勤勤恳恳，从来没有懈怠过！

第五部，.数据分析

每次的周会都要交出本周社群的数据，进来多少人、退出多少人、哪个时段哪个话题大家讨论得最积极。

微友助手帮了我大忙，每天都会实时生成数据，还可以选择统计时段的数据。周报做起来更容易了~

第六部智能聊天

社群运营必须要有感情交互。在我的读书群里，除了交流读书，大家还喜欢一起调戏小助理。她真的很机智，偶尔把人怼得无fuck可说

隐性高并发跨团队联合项目管理实战分享

一、What

跨团队联合项目管理：顾名思义，是管理一个两支（或两支以上）的团队共同完成的项目，其中，各方并无特别明显主导与配合的角色之分。

同时，补充两个较生词汇：高并发和隐性。

高并发：在服务器后台，我们常用qps（每秒访问次数）来反映服务请求并发数的多寡，同理，当同一时段中项目总数量（尤其是与人数的比例）超出某阈值时，我们称之为高并发；

隐性：说白了，就是老大当下并不那么关心的项目。

二、Why

1、新的挑战

从上表可见，隐性高并发跨团队联合项目管理，面临了诸多因素的管理困境，是跨团队的、高并发的、隐性所可能带来的项目管理难题的合集。

2、新形势

互联网行业发展迅猛，竞争异常激烈，不进则退。这几年，我们很多产品都在大跨步前进，追赶细分领域的行业第一，除了常规的版本日常发版外，各种跨公司跨事业部的重点重大战役没少打，跨团队联合项目的总数随时间整体呈上升趋势（暂无数据支撑）。其中，高并发以及隐性高并发作为跨团队联合项目管理的子类（或子类的子类），总数也必须在快速增长，不容小觑。

3、if not, then...

如果对于隐性高并发跨团队联合项目，不给予足够甚至针对性的重视，会导致一系列问题：

 若仅是一般跨团队联合项目，所带来的问题不在这里展开，暂略；

 若同时是高并发的，如得不到应有重视，很可能会造成人力匮乏，捉襟见肘，团队混乱，切换浪费较为普遍；

 若同时是隐性的，如得不到应有重视，很可能会士气起落，人员归属感弱、进出频繁，若该项目是大项目/项目集的一部分，则很可能在项目后期成为总项目的最长路径。

三、How

1、实战案例

实例一：百度糯米白条项目

这是典型的显性跨团队联合项目，因为是白条支付功能实现是公司级的重大决策，该项目一旦实现糯米将成为第一家支持白条支付的O2O产品（超越美团），百度金融也将迎来一拨值得期待的授信、用信用户，钱包也将获得一些拉新用户。在此背景下，三大产品线背靠三大体系，采用了最紧密的协作方式，开展联合项目管理，诸如沟通地图、日报、周报等，糯米侧的项目工作早在2016年春节就全部结束；

实例二：百度糯米交易中心的不到十人，却同时承载着约50个项目；

这是个隐性高并发跨团队联合项目。在实例中，因为交易中心处于整个糯米技术架构的中心，所以交易中心的几乎所有项目都是跨团队联合项目。目前所有项目是整合在一起以一个大站会进行的，整体的项目打包是经过立项审核的，但因为项目数量太多，即使人均仅负责一个项目，依然有5-6个项目/人，所以，对于每一位具体的RD工程师，都有可能有若干条隐性高并发项目风险埋伏在前面。作为项目负责人，我们应该怎么帮助团队尽可能降低这类风险呢？

2、如何做

以下，结合案例经验，附上一些方法心得：

1）别挑活、Keep hands dirty

不仅对自己，包括对项目组成员，必须树立这种意识。只要项目有业务收益，应该有人做，这是我们做不做该项目的标准。至于干活为了抢功，为了表现，那就赶紧滚到火星上去吧。

所以，端正心态，让团队投入到事情本身，这是非常重要的基础。

2）保持对项目价值（是否应该是隐性）的察觉

有时，被忽略是一种错误；有时，被忽略，在那时那刻，就是对的。作为项目管理者，当我们遇到是前者时，责无旁贷，需要争取老大对该项目的重视，升级该项目为显性项目。这时，争取来的一次机会，比如项目汇报、原型演示，甚至电梯演讲，都可能是项目的转折点。

所以，保持对项目价值的察觉，及时争取老大对项目的重视，是非常重要的方法。

3）风险管理的分阶段不同策略

在多项目并发前期时，，显性项目容易获得资源，容易得到启动，这时，隐性项目一般还未启动，或暂时pending在某一步骤，以低级别风险存在着。随著多项目的整体推进，尤其是进去项目中后期时，这时，显性项目逐个完成或者某显性项目的往下开展会依赖于某些隐性项目。这时，隐性项目的关注度会逐步凸显，同时，隐性项目在开头和结尾时，还有可能会被拿掉，所以，这时的风险管理，必须首先确认下，这个项目是否确定要做。

所以，在项目的不同阶段，主动采用不同的风险管理策略，是种常用的方法。

4）接受可能失败的勇气

如前所述，跨团队联合项目管理是件难事，而隐性高并发跨团队联合项目管理则是件难上加难的事情。虽然世上无难事，只要有心人，但是难易还是客观存在在那里。项目的失败有很多中原因，比如，铁三角被打破后难以再平衡，项目最后时刻关键干系人跳出来否决了项目成果，也包括咱们这里所说的隐性高并发，因为没人没关注，最终活活饿死，甚至还包括项目做的很漂亮，但是上线后数据不理想，深层次暴露出业务战略出了问题等。

所以，管理无定式，没有绝对包治百病且立竿见影的方法。尽人力，听天命，成败好好总结，不断改进，不怕输，不怕败，这是最终极的方法。

『运营』如何做数据分析

数据分析因人而异，但目的都是为了 指导决策路径 ，经常与做决策的工具方法共同使用，因此在做数据分析前明确本次目的会事半功倍。而确认需求-收集数据-分析数据-确认有效性-改进迭代是其相对完整的闭环。

指导决策，而具体说来分四种： 监控、评估、预研、收集。

监控即日常对数据的监控与把控，一名优秀的数据分析师可以从一点点数据异常和拐点中判断出大盘趋势以及当前游戏的状态，防范于未然之中。而平时的日报、周报、月报就是辅佐来做这些事情的：

-日报观测单日情况，用来识别是否出现重大的运营状况，通常采用环比和同比两种手段，不过要去除节日噪点。

-周报观测每周整体情况，主要关注为整体趋势和环比。需要注意的点两端和拐点，要将前后数据连接起来观察。平均DAU、PU和ARPU是重点关注指标。

-月报关注是整体的数据的变化，它与当月天数及节日的特殊性有关联。需要关注的仍然是趋势，此时趋势走向很重要，决定后面的研发计划方向。

评估指的是用数据复盘开发，一般来说是基于某个版本、活动或系统做大盘分析，在产品初期打磨时也用于去分析问题帮助产品进行打磨。

常用的手法一般是自上而下法，进行层层拆解。即从某个大数据的变动开始分析，慢慢向下进行渗透，最终定位关键点。除此之外会做一些常规性的检测，来协助判断效果，如收入评定（瞬时与长期），活跃评定（瞬时与长期），新进玩家与流失玩家数量和分层比例，玩家口碑，游戏行为如登陆次数在线时长等。

最后这三项很重要，大多数游戏及其容易忽略的，而累积起来很容易造成大的运营事故。

在此之上也可以做更为细致的拆分，还原系统里的成功之匙，为经验的积累提供正向累加。

又称为数据挖掘，一般指的是用数据指导开发，带着问题去分析，概念上比较容易和评估进行混淆，工作上又和用户研究有些重叠。评估是指基于结果去做分析指导改进，预研是基于现成数据去评估是否要做某些新的内容。

比如说现在的游戏时间达到了2小时，我希望提高到3个小时会不会产生什么影响；再比如说我现在要做个消耗活动，那么需要做的额度在多少。基于以上内容对整个游戏进行全方位的衡量与评估。

再比如说，现在银币产出过多，要做一个消耗银币的功能，那么这个银币消耗的范围要做多少，就需要进行预研评估了。

这是一般数据分析人员很少去做的事情，它相当于数据分析师的一个资料库，也可以称之为弹药库。使得分析师可以将标准线不断的进行调整，不断建立新的模型来帮助自己进行更精准的分析，来大幅省人力的成本。

在整体过程中，将会不断出现新的模型更精准的数据来指导数据开发，如过去常见的ARPU、LTV分别指导不同的发行模型。而近几年在端游页游比较火的FRD模型也开始出现了。

分析的数据的方法过程，大致为三种类型：逻辑推导法、量化分析法、测试校验法。

使用的是逻辑的方式来进行，有自上而下法、系统关联法、核心指标法等。

自上而下法 ，从变化数据出发入手。一般用于品评估某次活动或系统的情况，具体的方法基于某次活动可能会影响的预定指标进行拆解，比如说新增的玩家会不会影响老玩家，新增玩家的质量如何等等。基于此不断进行拆解，细化到下层，最终得出相应的结论。类似于验证性因素分析/CFA的方法。

系统关联法 ，从具体系统开始入手，本质上类似于控制变量法。确认近期变动，如更新版本、政策变化、人群变化，从这些内容进行入手进行，寻找数据的变化，逐条筛查。

核心指标法 ，从结论数据入手，先确认目标指标的数据。确认有效目标，通过目标去量化各个环节的内容。比如说我们现在需要衡量好友拉新活动的效果，先定义指标为单位用户所消耗的成本，其余则有单位用户提供的数量，参与度等等。上层数据决定活动整体效果，下层数据决定可优化空间。

使用的是代入关键值的方式，一般有代入分析法、抽样调查法、调查问卷三种。

代入分析法， 因为数据分析的核心在于找到原因进而加以解决，并不仅仅是单纯的给出数据。因此细节的时候会使用代入法进行，来还原为什么这个位置出现的变化。

抽样调查法， 有的时候上述的方法都很难得出结论，因为涉及到的内容比较多。这时只能缩小范围，抽取典型用户进行验证。一般来说抽取在10~20人可以发现共性问题，在基于共性问题继续进行分析，最终比对数据变化的幅度达成结论。

调查问卷法 ，抽样调查法的扩展方式，采用调查问卷的方式定位玩家的属性并区分数据。

使用的是以立场去验证的思路，一般会经历版本的迭代来测试。具体也有ABTEST、控制变量法、定量测试法，其核心都是是变量的定位：ABTEST是直接在一次测试中对变量作出调整；控制变量则是对前一次进行校验分析；定量测试则是和前一次做对比并对某一种类型进行。

而数学归纳、线性规划、动态分布、傅里叶变化等则是更高阶需要使用的，更多针对大数据使用，合理引用数据方法会让分析速度事半功倍。

总之，依据不同的情况使用不同分析方式，最终都是为了相对准确的结果而服务。

整体完成后要再次校验确认其有效性，并且不断关注改进迭代。基本基于目的、来源、逻辑、循环再次进行确认。

-收集数据的目的是否明确，数据是否真实且充分，信息渠道是否可信畅通；

-基础数据是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致数据；

-数据分析方法是否合理，逻辑是否无误。是风险控制是否在可接受的范围，噪点的控制是否合理；

-方法模型对提升工作效率、准确性是否有提升，是否具有可传递性以及是否可以更快速解决问题。

数据分析是为决策服务的，因此不论什么样的方法及模型只要指导出准确的决策就是好的数据分析师。

记住两点：

1、埋点打桩是做不完的，考虑如何最大性能的去进行铺设。

2、无论新模型还是旧模型，核心是指导解决问题，更好的模型更有效率的解决问题。

管理中，运营和运行的区别

  运行与运营虽然都带有“运”字，但是运行是Windows的必要组成部分 运营是一种职业。

  运行是Windows的必要组成部分，可以简单理解为一个应用程序快速调用的组件。通过“运行”窗口，可以调用Windows中任何应用程序甚至DOS命令。在系统维护中使用较多。运行的是程序 、机器，多指非生命体开始工作，比如程序运行，说明程序启动了，火车运行到目的地，这是一个动词跑的意思。

  运营的是企业、单位，营是经营的意思，是相关人员参与、协调、劳动赚取利润的过程，是对运营过程的计划、组织、实施和控制，是与产品生产和服务创造密切相关的各项管理工作的总称。从另一个角度来讲，运营管理也可以指为对生产和提供公司主要的产品和服务的系统进行设计、运行、评价和改进的管理工作。

关于拉新周报和拉新计划书的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。