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　　5.给出价格最低保证　　消费者总nutaku绅士游戏网站想货比三家，中国社科网上购物中消费者更容易在最后一秒因为价格而跑到别的电商比比。

我始终相信做得好网站运营的人，院报告显你也一定做好的其他平台的内容运营。二、示5A景网站运营的工作内容内容也都是以网站平台为基础进行的，示5A景包nutaku绅士游戏网站括内容输出、活动策划、内容合作和流量数据分析，主要目的还是提升网站流量和维系用户，我总结的工作内容大概如下：1.制定网站内容输出计划，完成内容编辑计划，并保证内容输出质量。

1.了解行业做网站运营前，区社会责你必须要了解整个行业，区社会责掌握行业的发展动向，目标要跟着行业的发展去走，搞懂整个行业知识，这样制定的目标和计划才能更清晰更准确。5.负责网站流量统计、任待提升汇总、整理分析，对发现的问题及时记录、反馈、追踪。网站运营工作也比较复杂，中国社科涉及的内容比较多，中国社科互联nutaku绅士游戏网站网运营学堂（www.yunyingxuetang.com）讲的不一定全面，这些工作技能是个人认为比较有必要的，可以帮助网站更好的提升流量和用户，希望能够对大家做运营有些启发就足够了。页面内容版块包括：院报告显活动标题（跨年盛典）+活动时间（12.31-1.2）+活动奖品（三件套）+活动参与方式（报名就送）+活动流程（线上报名-线下领取）+活动参与条件（仅限新用户）等，院报告显每块尽量内容简洁，逻辑清楚，参与条件当然越简单越好。5.数据分析能力目前很多网站统计工具可以查看网站数据，示5A景包括百度统计、示5A景站长统计、51统计，需要整理每日的访问人数、访问量、每日top10关键词等数据，总结分析进入网站的关键词信息和浏览数据，用数据分析网站的运营状况，分析网站需要进一步加强哪方面的内容加强。

4.网站优化知识网站优化被更多人熟知的还是：区社会责内容为王，区社会责外链为皇，但远远不止这些，在保证内容和网站结构的基础上多建设网站内外链，合理布局网站结构，优化网站代码和关键词分布，最大化的便于搜索引擎抓取。6.合作谈判能力有时需要和别的网站合作换量、任待提升互换资源等，任待提升都需要一定的沟通谈判能力，还要明确自己的目的和手上的资源，想清楚自己需要什么样的资源，而且能够要到什么样的资源，希望能够在博弈中尽可能的要到自己的资源，达到自己的目的。 H5响应式建站案例-星巴克一般建站系统与自助建站系统：中国社科说起建站系统，我想给大多数人最大的印象就是cms系统了。

一般常见的H5工具有：院报告显TwitterBootstrap、SproutCore、Foundation、Ionic等。制作响应式网站在较早之前是个繁琐复杂的事情，示5A景但是现在响应式建站系统的出现，让响应式建设变得简单在这些策略都明确后就整合成了一套方案，区社会责当然还会涉及过预算控成本。不过大家的感知里都会有类似的部分，任待提升运营太大了，运营又太细了，运营什么都会，但运营又什么都不会。

我觉得这都是片面的，我认可的是运营就是经营，但这同样是个很大的词，而经营就是得用心、用脑慢慢去做的一件事。“运营”是个动词还是名词，TA是个岗位还是工作职能?我想每个人对“运营”的描述都是不一样的。

3、核心指标与相关关系前面说到数据分析的重要性，其实刚进公司时，我连PV、UV是什么都不知道，但现在我了解了运营工作相关的几个核心业绩指标：流量(PV、UV)、转化、留存、复购。那什么样的人适合做运营?在我这个段位，我还不知道。但按让专业的人做专业的事来说，运营又什么都不会，只会提需求，提需求，提需求。(2)资源把控：活动、频道都是资源位，资源是有限的，就会出现竞争，资源的管理就需要立规则，不然就会有人问上资源位的标准是什么，为什么他能上我不行。

影响用户复购的因素就更多了，营销策略运用是否得当，产品上是否有对应功能引导，以及商品本身是否足够打动用户再次购买。(4)沟通：做运营常常会觉得我今天好忙但好像啥都没完成，很多的时候都在撕逼扯皮，哦，不，辩论探讨中。做事情是要先思考，但不要纠结在选择，如果实在想不清楚也不用纠结，先去做，试试看，或许就有思路了。四、后续这一篇，我写了大概5000多字吧，是对自己半年多的review，不写完我都不知道自己能扯这么多。

所以心要大，皮要糙，话要好好讲。数据分析真的非常重要，从哪几个角度分析，需要哪些指标，不同指标间如何横向纵向对比分析，数据的变化代表什么，背后的原因是什么，有哪些改进的举措。

(5)杂事：说运营琐碎，就是因为安排好以上几大块工作外，还要自己默默低头审商品、做图片、编页面、营销后台人肉操作甚至采购发货等。而对于一个固定的频道则更偏向于产品运营，除了按节奏稳步进行与活动类似的工作外，更重要的是每日的数据分析，从各项指标的变化去分析问题，得出优化方案，进行第二版、第三版等有规划的优化改进。

想象一下，运营之琐碎也就是我常常暴走不想做运营的原因。另外两个重要指标是复购和留存，这两项是综合指标，涉及到的因素复杂多样，但也是衡量运营工作是否成功的关键指标。所以，我从用户、商家、商品、营销玩法几个角度思考，我能做什么。在这里我得出的经验就是当发现问题和执行目标的时候，多问一问“是什么?”和“为什么?”因为主管说高效的工作70%在思考，30%在执行。流量本身的质量、整个APP的定位和设计，每一步运营所呈现的内容都会是影响留存的因素，包括从转化和购买的情况也能间接体现留存情况，而一个APP只有做好留存，才能稳步长久运营起来。2、站在一定高度上，要有格局“你做的可是产品运营，运营的是啥?是整个APP呢，你要站在CEO的高度想问题。

但我觉得有几项特质是做好运营(前提是做好)必不可少的，足够细致、有耐性、爱思考、主观能动性强。细化来说还包括同一个页面，商品先后排序的调整优化。

阿里文化是狼性十足的文化，有些部分是我初出社会还不能接受消化的，但以下这些却是我最实在真切的感悟。流量到了客户端之后就涉及到进一步的分布和转化，各个入口的PV、UV是多少?转化率多少?转化通常分为浏览/点击转化和购买转化，通常用转化率或者是流失率来描述，流量呈倒三角逐步流失。

三、那些真切的感悟阿里系的公司传承了阿里的文化，我也有幸真切感受了一把，阿里文化里有不少的经典词汇，要性、owner意识、拥抱变化……还有好多我一下想不起来了。内容大致分为四种类型：一是营销方向的Banner、Push、短信文案，重在吸引用户点击;二是偏推荐方向的导购文案，深入挖掘商品或者服务者的特色，对内容包装和推广提高转化;三是规则说明型内容，活动的玩法、相关的标准和产品的功能说明，需要简单直接让用户明白;四是场景相关的软文，用故事、段子、话题、购物场景等方式引起用户兴趣，唤起用户需求。

半年多，我的第一份正式工作，996的正常工作时长，常常加班到十一二点，小伙伴一个个离开，鬼知道我是怎么坚持过来的，但是我坚持下来了。拿一个活动来说，简单说下流程：第一步：老板首先会跟你敲定KPI，包括但不限于日均或峰值订单数、客单价、ROI、留存等;第二步：拿到KPI首先做的就是策划方案想文案;第三步：如果有新的页面和产品需求，就画Demo理逻辑给到产品关联到设计和开发资源;第四步：同步定好招商的规则和目标给到行业同学;第五步：通常活动的owner也作为项目经理的角色，接下来就是跟进度→审质量→反馈，直到完成最后验收;第六步：活动上线后，需要实时关注各项数据指标，流量、转化、销量，对应到相应环节做优化，如文案、图片的优化、商品排序调整、红包发放监控等;第七步：活动结束后，保证恢复常态运营，接下来就是根据数据做复盘分析，提炼优缺点，为下一次活动赞经验。就像开车时，教练说眼睛看着最远的地方。所以，你想到了没有做到就不是你的!4、心要大，皮要糙很多同学会跟我一样，从小是乖乖女、好学生，其实受挫能力很差。

因为总是想太多，后来心态慢慢放平，都是为了工作，只是因为工作，角度不同而已。刚入职的时候，我觉得转手绘特别美，想做一个专题，当时被嘲笑品位低，就没有做，后来某一个同学做了这个，效果惊人，这就变成了一个最大的类目。

涉及工作就不说太具体了，差不多这个意思。)市场或者渠道部门负责引流，引流过程中的用户定位和引流手段会影响到流量的质量，以一定的成本引入质量越高数量越大的流量是市场和渠道部门的工作重点。

我分析的主要指标有点击、转化和订单，重点看呈漏斗型的逐层转化流失，分析原因并做进一步的运营手段和产品功能上的优化。这涉及到横向行业、品类维度的划分，和纵向的商家头部、腰部、尾部的分层。

一、什么是运营既然我写的是运营招数，按理来说首先要下定义，但我真的不知道。运营会什么，想创意、写文案、选商品、填页面、做推广、跟进度以及看数据，设计师资源不够自己上，前端资源不够自己切页面。首先如何让更多的用户进到频道内，这里能有什么功能引导，另外根据以往订单数据，商品品类、数量如何规划，采用什么营销手段怎么玩能够提供购买转化。因为我在用户运营部，所以我没有接触太多的BD、商家运营或类目运营的工作，不懂就没有发言权，所以容我只讲讲我做过的那些事。

活动结束后我超额完成了KPI，通过数据分析，复盘时总结了活动成功的关键因素，下次活动继续沿用，也发现了存在的问题，下次改进。这些都是运营要做的事，我涉猎的方面稍微广一些，细分来看，其实包含了三个岗位：内容运营、活动运营、产品运营，提炼这几个岗位的侧重点。

在这里我最要感谢的人是我的主管，没有她孜孜不倦的教诲就没有我的成长。总结来说，我的工作内容包含这几块：(1)内容产出：作为文案小公举，要做得了文艺青年也当得了滑稽逗逼，要走得了大气促销风，偶尔也要写羞羞荤段子。

还包括周报、月报，分析一整个阶段内的趋势变化。(3)数据分析：由于我主要负责独立频道，工作内容则更偏向产品运营，十分注重数据分析。