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前言
第一部分 内容运营
01 在腾讯两年,我学会了这15条内容运营干货
运营前需要做好5个准备
用好运营的3个工具
内容运营的4个环节
必须具备的3种能力
总结
02 内容运营,取标题的这6招你得会
第1招:不要故弄玄虚,坚决突出重点
第2招:熟悉又陌生,这才具有吸引力
第3招:数字能加分,善用符号和标点
第4招:有起有伏有转折,多点节奏感
第5招:少用名词、形容词,动词才是王道
第6招:扔点小bug,引起讨论的欲望
总结
03 3步策略做好内容管理
第1步:内容生产:源头活水
第2步:入库管理:管理海量内容的基建工程
第3步:内容推荐:用户喜欢与否,成败在此一举
实践案例:从QQ音乐看内容管理
总结
04 内容型产品运营的3个正确姿势
姿势1:增强内容竞争能力
姿势2:优化内容消费体验
姿势3:优质内容输出,丰富内容传播渠道,形成品牌优势
总结
05 运营如何高效地做竞品分析
明确运营竞品分析的目的
缩小运营竞品分析的方向
构建运营竞品分析的框架
梳理运营竞品分析的顺序
制作运营竞品分析表单
收集运营竞品分析的信息
撰写运营竞品分析的报告
总结
第二部分 产品营收
06 如何让用户掏钱?迅雷说服500万人付费的系统性思路
从免费到付费,用户转变身份会经历的7个阶段
说服会员付费的系统性思路和方法
总结
07 迅雷的会员“瓶颈”是如何破局的
第1招:向同行学习长处
第2招:从自己身上挑毛病
第3招:与用户交谈获得灵感
总结
08 小米卖流量包,9个月千万元流水是如何做到的
立项:基于使用场景做营收,而不只是打广告
选产品:误入歧途,试错试出了方向
产品接入:为了速度,打破流程和规则
反互联网思维的运营模式
中期运营:挖掘流量入口,提高订单转化率
“不可能完成的任务”:连续7个月保持20%+增长
几个小插曲
个人运营感受
总结
09 QQ会员让用户持续付费的秘密
忘记不要紧,我来提醒你——主动催费
专注于产品优势,并不断强化
以种子用户为基础,不断拓展服务
为长时间付费的用户提供更多服务
打击不按规则付费的用户
总结
10 优惠券类产品的设计和运营
优惠券产品的使用场景和设计方法
优惠券产品的运营策略
优惠产品的营收之道——用红包赚钱
总结
第三部分 渠道运营
11 渠道运营101
渠道之惑
推广之路
我眼中的渠道
3类主要的渠道
渠道运营的5个主要环节
渠道运营的4个关键点
给运营新人的3点建议
总结
12 如何通过数据评估渠道的用户质量
渠道的主流合作模式
评估渠道用户质量的4个指标
综合评估
总结
13 解App Store审核被拒的10大原因及应对策略
App Store的审核流程
被拒的常见10大原因及应对策略
联系苹果的3种有效途径
请遵循开发者审核指南
总结
第四部分 数据运营
14 11步构建产品数据运营体系——来自腾讯、YY语音和迅雷的实践
第1步:制订产品目标
第2步:定义产品数据指标
第3步:构建产品数据指标体系
第4步:提出产品数据需求
第5步:上报数据
第6~8步:数据采集与接入,存储,调度与运算
第9步:获取数据
第10步:观测和分析数据
第11步:产品评估与数据应用
总结
15 数据化运营的方法论体系
谁来做数据化运营(Who)
数据化运营的驱动力(Why)
数据化运营的目标和收益(What)
数据化运营的切入点(Where)
如何做数据化运营(How)
总结
16 让数据说话,别让经验带你掉“坑”里
当数据和经验相违背时,你会选择哪一个
案例分析:数据是如何改变过往经验的
总结
17 如何输出高质量的周期性数据报告
明确输出报告的目的
精准定位数据报告面向的目标人群和需求
数据报告的内容组织要点和方法
数据报告分析和撰写中的注意点
总结
18 数据运营的4个常见误区
我对数据运营的5点看法
DAU和MAU真的足够描述用户活跃度
提升用户操作频率等于提升产品健康度?
留存率对于每一个产品和产品阶段都是最重要的?
怎样制定KPI数值,才能对业务有正向影响
总结
19 电商的数据化运营体系构建
正确理解电商的商业模式
电商数据化运营体系的4个关键要素
电商数据化运营体系的核心“量”和“率”
电商数据化运营的4项核心逻辑
总结
20 电商的数据化管理与运营
电商数据的3类指标
市场数据分析
库存分析
总结
第五部分 运营思维
21 运营必备的3种核心思维
逻辑思维
水平思维
全局思维
总结
22 运营中的4个重要思维及其训练方法
什么是运营思维
运营工作中的4个重要思维
总结
23 做运营前必读的3个故事
NO.1:找对人
NO.2:运营规划
NO.3:团队管理
总结
24 初创企业做好运营应遵循的4个原则
人员配置原则:精简、效率、权责匹配
产品的研发、生产原则:只做20%的核心工作
市场营销原则:信任、放权、共享
鼓励创新原则:全员创新
总结
25 做好微信运营的“三板斧”
第一板斧:定位
第二板斧:运营
第三板斧:数据分析
总结
后记
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