在滴滴實習2個月，把數據、運營、產品都跑了一遍。

滴滴出行

用戶增長運營是什麼？ 做什麼？

首先，要先明確什麼是運營，怎麼做用戶增長。 關於這兩個問題，我想引用下業內人士的觀點。

運營是通過使用者、內容、品牌等運營方式，傳遞產品價值、打造內容生態、創造新玩法，將產品和使用者更好連接，達到產品最終目的。
——韓敘

"成長駭客"是以數據驅動行銷、以市場指導產品，通過技術手段貫徹增長目標的一群人。 這就需要他們既瞭解技術，寫得了代碼;又能瞭解人性，能捕捉使用者的心理感受和真實需求;最重要的是，他們經常能突發奇想，發揮創意，大開腦洞，以小的投入獲取較多的使用者和收入。
——《成長駭客》

在我看來，用戶增長運營，就是通過業務梳理，拆解出增長點與增長公式，並通過實驗測試與數據分析，驅動產品的快速反覆運算，找到增長方向，為使用者傳遞產品價值，實現產品增長目標。

在滴滴，我所在的市內增長組，會以專案FT的形式，聯合產品、BI、研發等部門共同協作，通過AB測試與數據敏捷分析等方法，來指導業務發展，從而快速反覆運算產品，實現增長目標。 為了實現用戶增長，除了要深入瞭解業務、在產品的全流程中拆解增長公式、尋找增長空間，還需要不斷學習，通過新維度找到新的增長方向。

為什麼需要用戶增長運營？ 在這個移動互聯網流量紅利不再，連線下流量都處於火熱爭奪中的現在，更需要通過精細化運營來實現產品增長目標。

比如對於電商運營，如果將企業營收指標拆解為流量*轉化率*客單價，那麼傳統運營的主要抓手是管道運營，去拉更多的流量，通過品類運營的各種資源與工具的熟練運用，去提升轉化與客單價。 而用戶增長的思路，可能會更多的根據管道的具體數據情況，對應的進行使用者群的劃分與運營方式的探索，通過數據驅動，針對不同使用者匹配不同運營策略，實現增長指標。

優秀的運營都是節奏大師，知道什麼時候該在幾個增長指標之間調兵遣將，不會把單一指標快用"死"了才找援兵。 譬如Facebook讓AD LOAD休息了好幾個季度，直到Instagram開始大規模商業化，才重新啟動這個指標。

如上文所說，用戶增長的最終目標，是找到每一個可能的增長點，梳理出產品的增長公式，並根據增長需求對增長指標進行合理調配均衡，找到恰當的增長節奏，甚至通過挖掘新的增長點，重寫產品的增長公式。

"運營是個筐，啥都往裡裝"

說到運營，似乎門檻不高，卻有著紛繁複雜的職能種類：使用者運營、內容運營、活動運營、內容運營、社區運營、電商運營、渠道運營、新媒體運營... 甚至連具體的崗位，不同公司不同階段的工作內容，也不盡相同。

比如我所在的滴滴順風車的用戶增長運營，按大類應當屬於用戶運營。 由於面對億級使用者，更偏向於策略性運營，根據使用者屬性劃分相應的使用者組，並制定相應的策略以實現拉新、啟動、留存、轉化等等。 而新媒體運營，在滴滴就屬於市場部門的工作。

所以，面對龐大複雜的運營體系，相比於急於求成做"全棧運營"，我更傾向於從使用者增長運營的角度深度切入，試圖在實踐中總結出一套適用於自己的運營方法論，並試圖應用到擴展到其他運營領域中，逐漸向真正的"全棧運營"邁進。

運營和產品崗之間，並不一定"涇渭分明"

在滴滴順風車的使用者增長運營組，對於車主日這樣的運營活動，專案的前期調研與規劃、活動模式策劃、專案節點的劃分與推進、完成後的數據分析與優化反覆運算，都是運營的工作。

本來以為不需要畫原型，但實際上，為了和市場、產品、設計，溝通策劃的活動，除了基礎的活動流程和原型，連異常流程都進行了梳理，再細化點就可以看做PRD了。

在這裡，可以深度參與業務，通過使用者群劃分細化運營策略，通過AB測試的數據分析來驗證各種業務方向上可能的增長點，並根據實驗結論指導業務決策。 在我看來，這種利用數據做出決策的寶貴機會，對業務理解的加深和個人成長的促進是無價的。

產品經理和運營間為什麼「水火不容」？

在這邊和產品提需求時，還是比較順暢的。 但在實際的溝通中，也體會到了為什麼運營和產品經理之間，可能存在溝通不暢的問題。

對一次大型活動，運營的側重點更傾向於從活動目標開始拆解，明確在流程每個環節中要達到的指標。

比如對於活躍車主增長的指標，可以拆解為：
"活躍車主增長=新車主活躍增長+老車主活躍增長"

老車主活躍增長又可以拆解為：
"老車主活躍增長=活躍車主留存提升+沉默車主啟動"

對沉默車主啟動的動作又可以拆解為目標用戶選取，選擇使用者觸達文案觸達方式，引導觸達后轉化等流程，並把增長指標劃分到每一個具體環節，關注觸達率、點擊率、轉化率等多重指標，通過不斷試驗尋找增長空間。

同樣對於一次大型活動，產品經理可能更關注需求的邏輯，是否真正滿足了使用者在使用場景下的需求，需求的邏輯與細節是否明確可實現。 因為產品經理也需要注重功能開發的投入產出比，可能就會拒掉一些相對收益不夠高的運營需求。

產品經理和運營如何高效溝通？

對於需求的邏輯性，無論是產品經理還是運營，對於使用者需求場景的敏感度與站在使用者角度思考的同理心，都是基礎條件。 並且運營作為離使用者最近的人，對於使用者需求的把控應當是更加精準的。 因此，在需求邏輯上，只要耐心溝通，明確使用者需求與具體場景，有數據作支撐，應該可以達成一致。

而對於需求的細節化，實際上與運營的精細化有著相同性，對於用戶我們會進行使用者分層並進行不同的動作，對於流程我們會進行拆解，在每個環節進行AB試驗與數據分析以找到增長方向。 那麼在給產品提需求時，也應當對於產品的細節進行明確，避免不必要的返工。 當然，對於細節的梳理應當是和產品一同完成的工作，對於從需求邏輯到產品邏輯的梳理，和提前排掉技術上的一些常見坑，產品經理會更加專業。

最後，對於投入產出比，可能是最見仁見智的問題。 對於運營，如果一個小的產品改動可以節省大量的運營精力，提高運營活動效果，當然會認為投入產出比很高，應該提高優先順序。 但對於產品經理，可能同時一起等待排期的會是大型版本需求，涉及全量用戶的體驗提升，自然要優先保證，相比下運營需求自然排不上優先順序。

那麼，面對這樣的認知差異，如何讓產品運營雙方的認知同步呢？ 最好的方法還是摒棄主觀的重要性判斷，用客觀的數據說話。

如何用數據說話？

根據項目的情況，可以分為以下幾種情況：

（1）有明確數據來證明

對已經上線的功能，可以根據已有的數據進行分析，證明需求的重要性。 比如隨著業務的發展，使用者群的擴大，原先制定的用戶運營策略可能已經不能適用於全量使用者，需要區分使用者群應用不同策略，這種情況下，可以對以前的數據進行分層分析。 當分層結果證明不同類型的用戶對於同一策略的接受度有明顯的分層時，產品也就自然需要進行相應的改動。

（2）有類似策略可參考

對於沒有明確數據的情況，為了客觀的說明問題，可以參照以往活動策略的數據進行預估。 比如根據以往活動的作弊攔截情況，說明本次活動防刷券反作弊策略的必要性。 有些數據還可以參考競品的情況，對於可以通過觀察競品數據評估效果的大規模的策略，也有一定的借鑒意義，但絕不是說因為競品上了某個策略就一定要追上，而是對產品使用者群分析驗證是用戶的真實需要后，參考數據進行效果預期。

（3）純新策略的MVP驗證

沒有使用過類似策略，連競品都沒有可以參考時怎麼辦？ 對於使用者增長運營來說，這是經常面臨的問題，為了避免浪費開發功能的人力物力，用比較傳統的方法做MVP實驗，手動完成預期中通過產品機制實現的功能，通過數據分析來決策功能的重要性是常見的方法。

比如對於沉默用戶的啟動，除了常見的定期活動觸達、獎勵觸達外，如果想通過生日觸達等情感化個體化的觸達方式提高啟動率，長期來看需要產品機制的支援。 但在需求驗證的階段，可以通過每天手動跑出一批生日用戶觸達的方式實現，有了一定量的數據做支撐，也就有可以驗證需求的重要性。

總 結

兩個月的實習下來，除了工作經驗上的積累，還有一些工作方法上的總結。

（1）從零開始的心態

不管之前積累了多少經驗，到一家新的公司，都應當有一種歸零心態，從頭開始。 如果用之前積累的舊思路，對著並不熟悉的新場景生搬硬套，難免遇到問題。 踏實的瞭解項目的目標、業務的現狀、工作的內容，這樣才能更好的融入新環境，找到新節奏。

（2）時間管理與執行力

作為運營，難免遇到並行任務多、項目對接人多、臨時插入工作多的問題。 如果不能高效管理時間，可能會造成忙了一天，但是專案並沒有推進的情況。

那麼，如何高效處理事物、提高執行力？

（1） 自我管理

可以每天工作前或者前一天工作后，提前梳理任務，安排完有具體時間點的會議討論后，按照重要緊急性安排工作優先順序。

（2） 專案管理

最重要的就是明確項目對接人和預估完成時間點;對於難以立即確定的專案，至少也要明確下一次溝通的時間，避免只能被動的接受通知的局面。

另外，更好的專案管理意識，是把每一項任務都看做一個自己主導的專案，去思考專案的目標、資源、方案、數據、進度...

（3） 向上管理

最基礎的向上管理就是站在上司的角度思考，瞭解上司的目標;需要上司決策時，提供上司最需要的訊息，尋求上司的資源;專案完成後彙報項目結果。

面對工作中的問題，要包裝成一個"產品"，輸出一個儘可能的結果，從問答題變成選擇題，從"這個事情我做不了"到"這個事情需要您決策一下方向，提供一下資源"，來降低上司的時間成本。

回歸主題，用戶增長運營和產品經理，雖然在具體工作上有著不同的側重，但對於基礎的產品感、運營技能和數據分析能力的要求，應該是共通的。 用實驗與數據驅動，進行產品反覆運算，實現用戶增長，也應當是大家的共同目標。

成長之路，與君共勉。

End.
作者：kuanso
來源：產品壹佰
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