你还记得前段时间朋友圈最火的一句话吗？“你的对手在看书，你的仇人在磨刀，你的闺蜜在减肥，隔壁老王在练腰，我们必须不断学习，否则我们将被学习者超越。”很多人看到这句话时，都一笑而过。

可是，你有想过吗？

你的竞争对手（直接、间接、潜在）都在努力学习中，你还有什么理由不学习呢？想超越他们，你就得不断地学习，不停的奋斗。

8月12-13日，起点学院-运营实战班又迎来了一批“爱学习”的同学。

课程导师：

Rainbow博士，腾讯产品总监，天天P图负责人，腾讯学院认证讲师。7年的腾讯产品规划/运营从业经验，曾负责过QQ空间、QQ相册、群相册等产品策划和产品运营工作，从零开始打造了腾讯明星产品天天P图APP，凭借“全民cos武媚娘”、“小学生证件照”等活动刷爆朋友圈，多次登上Appstore总榜第一。

温馨提示：

由于Rainbow老师的课程内容非常多，当中我会挑选几个章节内容去回顾讲解，其余章节内容就期待下回分解。

课程开始前，Rainbow老师就给大家讲了两天运营课程的目标和课程内容。

课程目标：

通过两天运营知识理论与方法论讲解、经典案例分析，强化大家对产品运营各项工作内容的理解，提升产品运营核心技能，培养大家在产品生命周期的不同阶段，针对不同的产品目标，合理运用各项知识和技能的能力。

课程内容：

两天课程内容主要是围绕以下几个章节展开的，授课形式以知识理论+方法论+案例+实战结合。

1. 产品运营概述
2. 产品生命周期中运营管理
3. 用户需求与数据分析
4. 渠道运营与用户运营
5. 内容运营与活动运营
6. 增值运营与品牌传播

Rainbow老师说，希望通过两天系统的学习，大家可以明确产品运营主要工作与分工，进行公司渠道管理，运营数据体系建设，掌握用户运营、内容运营、活动运营的套用方法，SNS病毒传播模型，产品生命周期中的运营管理，在实战中检验所学知识。

第一章 产品运营的概述

本章节，Rainbow老师分以下七个模块授课，主要是知识理论的讲解，告诉大家什么是产品运营？产品运营到底是做什么的？产品运营人员进阶之路？……

在这里，rainbow老师还推荐几本书和相关自媒体平台

• 书单：《影响力》《从零开始做运营》《高效能人士的七个习惯》《决策思维》《参与感》
• 自媒体：人人都是产品经理社区、36kr、虎嗅、最美应用、爱范儿、知乎、钛媒体、极客公园

第二章 产品生命周期中运营管理

Rainbow老师结合自己实际做过的案例，给大家深度剖析了产品生命周期中运营管理。他说：任何产品被运营的用户均存在生命周期，在运营的每个阶段，运营人员都要有目标，要以结果为导向。

运营人员明确自己的目标后，要深入考虑它是否是有价值、可量化、可执行，在选择方案时，要预估当中的投入产出，做效果评估，要学会用数据说话，衡量投入产出，最后在动态执行时，要根据效果与市场动态调整方案或重新选择方案等。

第三章 用户需求

用户需求是用户最表层的需要，我们需要去理解用户真实需求。相信大家都听过关于“需求”的经典案例：我需要一匹更快的马。深入调研发现用户需要“更快的马”真实用意是用更短的时间、更快地到达目的地。最后制造汽车去满足用户的需求。

从案例中，我们可以简单知道：要深入挖掘用户需求，辨别用户真伪需求，只有理解用户真实需求，才能更好地包装、宣传产品，理解用户需求是做好运营的基础。

通常产品运营通过以下几个维度包装产品？

在理解用户需求时，我们可以通过定性和定量的用户研究理解用户需求。定性研究方法有深度访谈、焦点小组、可用性测试、卡片分类、眼动测试、竞品对比等。

当中，Rainbow老师说：深度访谈通过邀请真实用户或潜在用户，使用产品或设计原型，对其在使用过程中的行为进行观察、记录、测量，了解用户对产品的需求和使用习惯，并以此作为产品设计的出发点。

定量研究主要是问卷调查、数据分析等，我们开展定量研究的目的是验证定性调研的结论。

所以，只有理解用户需求，抓住产品的核心功能，确定产品的主要运营任务，才能更有效地开展各项运营工作，提升投入产出。

第四章 数据分析

首先，讲解的是数据分析的主要流程，包含数据指标体系的建立、数据分析的各种方法、如何透过数据看本质、如何分析报告和推动解决问题。紧接着，Rainbow老师结合实际案例深入讲解了每个模块内容，我印象最深的是在讲搭建完整的数据统计体系时，特别提到的以下关于主要数据指标纬度。

• 用户大盘：总用户量，日新增、日活跃，月活跃，新用户、活跃留存、平均在线时长；
• 关键功能：各功能操作人数、次数，使用频次，使用时长；
• 页面访问：各个界面PV、UV，用户访问路径；
• 用户画像：用户基本属性组成情况，用户活跃度画像，新用户漏斗画像；

另外，Rainbow老师还额外补充了关于数据分析常见的误区

所以说，根据历史数据进行运营数据预测，掌握历史数据、从历史数据中归纳规律、通过规律反向进行数据预测、学会对数据进行拆解。另一方面是构建完整的产品数据模型、数据查询系统，因为数据分析可以帮助发现产品问题，规划产品功能，也可以帮助预测运营效果。

好啦~，本次的课程回顾到这里也就结束了，如果你还意犹未尽，敬请期待我的下回分解吧！

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