编辑导语：随着互联网行业的快速发展，运营岗位是每个公司不可或缺的岗位。在这个岗位上需要做什么，如何让自己更顺利的工作，都是有一定技巧的。本文总结了操作流程和规范，希望对你有所帮助。

相信很多从事运营的同学在工作的过程中都会遇到自己的想法和方案。实施检查后，效果不理想，工作效率低，方案内容质量不高，缺乏数据支持和依据。根据我的思考和经验，我认为要改变这种情况，需要从制定可操作的工作流程和工作规范入手。

00-1010一种科学的工作方法和管理方法，可以有效提高组织的工作效率，增强组织成员的工作意识和规范意识，增强个人的能力认知。一切工作都要按照流程来，形成组织共识，尽量避免决策失误和拍脑袋做事的思维。

下面，我根据个人工作经验，给大家分享一下运营工作流程(如下图)。

00-1010预警和监控数据指标之前，我们需要梳理一下运营需要的数据指标，用哪些指标，看哪些指标，哪些是核心指标，哪些是二级指标，哪些是过程指标等等。有了完善的数据指标体系，才能做好指标的预警和监测，才能发现问题和异常数据。

00-1010首先，数据分析没有作用。无论是数据分析师、用户运营还是活动运营，都可以自己做某个话题的数据分析。在目前的运营中，数据分析能力是必备技能之一，良好的数据思维是必要条件。数据分析不是盲目的分析，也不是一两句话就能形成一份数据分析报告。需要从事件中分析题目的过程数据指标、相关性指标、结果指标、过程指标。我们需要知道为什么以及如何做好数据分析。以数据驱动业务为目标，做好数据分析可以分为五个方面：

1)数据收集和规划：根据运营需求，为业务场景设计指标体系和事件嵌入点，通过数据分析，收集缺失数据，优化不可用的数据指标、事件和属性。

2)异常数据分析：根据数据指标因果关系、数据表现特征、数据指标细分进行分析。比如某天网约车订单量减少了。根据因果关系，我们需要看乘客数据和司机数据。根据经验，首先要看的是订单取消率。如果订单取消率比较高，那就要看司机数据了。是因为接单司机减少，活跃司机少吗？还要看哪些城市减少了司机，那个标签上的司机减少了。如果订单取消率低，那么我们就需要看乘客数据，是否下单的乘客减少了，活跃的乘客减少了，任何标签上的乘客减少了。常用的数据分析方法有因果分析、鱼骨分析、事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、区间分析、用户路径分析、行为分析、用户生命周期价值分析、属性分析等。

3)产品迭代效果分析：一般来说，产品迭代效果分析可以分为量和转化两个评估方向。比如注册两个不同的信息流广告，发送到登陆页面，看哪个效果更好。首先，在同一个渠道，同一个环境，同一个人群中，我们不仅要看信息流广告的曝光、点击、注册，还要看广告的曝光点击转化率、注册转化率。

4)分析业务增长的突破点：首先明确目标，确定目标的关键指标，然后找到影响目标/关键指标的关键因素，然后分析原因，最后优化方案。比如目标是100W日活用户，日活关键指标包括留存率、新用户注册量、影响这一关键指标的因素、分层标签的有价值用户留存率、导入期用户留存率、成长期用户留存率、成熟期用户留存率、各城市维度新注册用户、推荐注册用户等。针对这些关键因素，应建立相应的数据预警监测。在分析原因时，需要看数据指标周期性波动、上升或下降的原因，并给出优化建议。最后，运营生会输出相应的优化方案。

5)分析方法论沉淀：基于分析报告，输出更通用的分析思路和方法以及实现规范，形成数据分析知识库，供内部重用。

00-1010做数据分析前，要明确分析题目、目的、背景，有效输出分析报告。不同的主题应选择不同类型的分析报告模板，分析报告应根据读者的不同具有可读性。常用的分析报告有三种：日常数据分析报告、专题分析报告和研究分析报告。工作中主要使用前两种分析报告。下面主要说明这两种数据分析报告的特点。

日常数据分析报告要求时效性高，包含核心指标，反映业务数据的变化和影响因素，要求能够快速获得分析结果。

论。此类报告一般以日报、周报、月报、季报、年度报告的形式呈现，日常数据分析报告可以借助智能预警分析快速定位异常、发现问题，找到关键因素。例如下单量指标下降明显，那么我们借助智能预警分析，从数据监控中直接找到是哪些关联指标或者哪些维度、哪些群体用户影响了下单量的降低。

专题分析报告的特点是明确分析对象/主题，深度分析，找到影响业务突破的关键性问题或方向。例如以用户增长为主题的分析，那么分析报告中应该包含所有与用户相关的所有指标（用户拉新、用户留存、用户活跃、用户转化、用户流失等），对其进行数据分析，并得出结论和建议。

数据分析报告应该包含的内容有：

分析背景、分析目的、可视化数据报表、注明数据来源、报告结论、建议。

五、评估数据分析报告

在评估数据分析报告的时候，分析报告中所涉及到的内容强相关的组织，管理人员一定要参加，这样做是为了再次复核报告内容是否存在主观判断、结论等因素给强相关部门带来不必要的麻烦，其次是复核是否存在遗漏的分析因素或者内容，比方说外部因素、天气、地域、新冠疫情等，最后是吸收分析报告的总结建议。

评估数据分析报告常要考虑的因素有：阅读对象、内容可读性、数据是否准确、数据指标是否完整、关联指标是否完整、分析维度是否考虑完善、内外部因素是否考虑到位、结论是否客观科学、建议是否合理等等。

六、列运营计划

组长一般为某运营小组负责人，会根据评估过后的数据分析报告中的结论和建议列出运营计划清单列表，描述清楚工作方向，并录入系统指派人员安排工作。

运营计划是指以数据分析报告的总结和建议作为背景，通过运营手段解决某些存在的问题或者目标而创建的待安排的运营任务清单。例如分析师提出两点结论，一是用户在看到价格后下单转化较低的结论，二是微信小程序新注册用户复购转化对比app新注册用户复购转化较低。

那么用户运营组长收到此结论后会在OA系统录入两条任务计划，指派某同学负责此任务，并写明工作方向，比如用户在看到价格后下单转化较低的思考方向有对比竞品价格是否调整价格、对此环节流失用户发放优惠券再看转化。

七、输出运营方案、活动方案的思路

运营方案的思路、活动方案的思路等一般为思维脑图的形式呈现，方便大家阅读理解，当然也可以是其他形式。思路往往是针对某单个运营计划、运营方案而给出的解决方案的思路，是为了改善提高某项或者多项指标效果而提出的解决思路。例如某运营计划的目标是提升产品的付费转化，那运营方案的思路可能是通过发放优惠券、降低价格、优化详情页等等。

那么活动方案的思路以围绕发放优惠券为主，发放对象是谁、优惠券的使用有哪些规则、活动在哪些城市执行、执行细节、活动核心数据指标有哪些等等。

八、运营方案内容

在明确了运营方案的思路后，接下来重点就是运营方案落地的细节完善，一份完整的运营方案内容框架主要包括以下几个方面：

九、评审运营方案

在评估运营方案的时候，管理者一般要从以下几个维度进行评估。

十、活动复盘报告

十一、评估活动复盘报告

在评估活动复盘报告前应将文档发给参与评估的人提前阅读消化内容，参与者通常为活动方案所涉及到的相关部门以及营销考核部门。评估主要以活动投入产出的实际达成情况和目标完成情况、成本等方面判断活动是否OK，有没有必要继续做，需不需要优化目标、方案内容，吸收建议等等。

十二、优化活动方案、运营方案

根据数据分析及反馈优化迭代活动方案和运营方案，形成数据驱动运营闭环。

十三、外部资源协作

外部资源可以视为运营价值链的一个环节，无论是技术部门还是产品都将为运营方案的落地实施创造价值。

十四、评估产品设计思路和产品需求文档

输出产品设计思路是为了更好的理解运营侧提出的需求、分析需求，以技术的视角刨析如何将需求实现变成产品，同时也让运营侧更加清晰的理解产品是如何实现需求的，设计思路大致流程是否满足需求。而产品需求文档更客观的体现了产品的实现逻辑和规则，直观的反映了产品实现后的高保真原型图体验。

运营侧在评审时更多的要考虑产品的实现逻辑是否符合需求、流程是否合理、规则是否完善，异常场景是否有考虑到、产品交互体验是否合理等等。

十五、监控功能使用情况（数据指标）

通过数据进行监控功能使用情况，能有效的帮助运营了解功能在使用过程中所呈现的效果，哪些环节需要优化，哪些元素不太友好，哪个交互设计不合理等等。

十六、产品功能使用报告

十七、评估产品功能使用报告

评估产品功能使用报告主要关注数据分析的结论是否合理，有无从量级和转化等多方面客观反应问题。

十八、优化产品功能及运营方案

根据数据分析及反馈优化迭代相应功能和运营方案，形成数据驱动运营闭环。

有些团队可能不太在意这些细节和流程、规范，认为这些太过于形式化，太占用时间影响效率而忽略了这些，其实不然，我们试想一下，假如一个团队疯狂的输出各种活动和新增各种功能，但最后做出来的活动、功能用户参与度不高、使用率极低，十个活动九个差，而一个具有数据共识、讲究规范流程的团队，虽然输出量上少了一些，但成功的案例更多，这是不是体现了高质量、高效率呢。

工作流程并非一成不变，可适当根据运营方案、活动方案所涉及内容的多少而简化流程，提高工作效率。制定工作规范也并非生搬硬套，而是帮助组织成员时刻提醒自己，自我检验方案内容是否考虑完善、是否有依据、是否合理，形成组织思想共识、默契，从而产出高效率和高质量的方案。

提升运营组织工作效率是一项综合管理能力，运营工作流程只是管理科学中的一种方式，管理本是一门专业，需要花心思、精力去琢磨思考、学习，类似的方式还有很多，需要组织领导具有正确、科学的认知方法，以及认知传递给组员，让大家产生共识和意识。

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