数据分析中的abc分析怎么做_abtest数据分析

1.数据分析入门经典书籍推荐

2.起步型B端产品如何开启运营工作，成功切入市场？

3.做运营5年了，写一点感想，给新人十点建议

4.产品运营 | 常用的数据获取方式及特征

5.从销量公式说开去，交易类产品运营如何着手？

6.运营岗面试之7个基础问题（附答案）+运营必备4大核心能力

7.什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能？

在日本那么多的大企业当中，我算是对乐天很敬而远之的，因为曾经有过几段不太美好的体验。

首先，乐天市场的页面实在丑出了人神共愤的境界，打开网页之后分分钟都想要关闭的节奏。搜索筛选功能难懂到极点，宝贝页面更是简直了！下个单会有一堆邮件！所以，我一般都用亚马逊网购。虽然亚马逊也没有好到哪里去。。。

然后，曾经申请乐天的，结果被拒了。虽然归根结底这不是乐天的原因，但是好歹号称“门槛最低”的，发卡自然应该豪爽一些才对吧。

最后，乐天的邮件实在是神烦，比雅虎都烦。我一定是勾选了什么不该勾选的项目，不过我实在没有勇气打开页面去找出那个勾勾然后取消掉，直接拉了黑名单。

这次“好不容易”联系到了这位在乐天工作的同学，本来有打算认真做好公司调查，呈上一次有深度的访谈，但是依旧陷入了“神烦”的无底洞。

给大家看一张乐天集团的服务全图。（截的）

Get到我的点了吧 - -|||||

所以，我决定这次的访谈就不要有什么深度了。

我懒，我处女座，什么理由都可以，这次访谈的主题就是肤浅的知乎体了。

严 浩

乐天数据工程师

这是他的Timeline

2014年3月 南京航空航天大学计算机学院硕士毕业

2014年9月 入职日本乐天株式会社Data Science Department

照例还是ChitChat一小段。我跟严浩同学也是在南大外面的咖啡馆里认识的，就见过那一次，老正经的面试了。后来我为他申报了乐天，但是简历没有通过。再后来他自己去乐天官了简历，拿到了offer。对，你没有看错，就是这样子。为这事儿，我还专门写过邮件给boss，结果当然是不了了之，我把严同学从我的推荐人列表里删除，Done。一句话总结一下，乐天的上有全球招聘的入口，不用经过任何中介就可以自己去投。Good Luck。

大家好，我叫严浩。现在是日本乐天株式会社的数据工程师。

性别男，爱足球，特别爱长泽雅美、新垣结衣、广末凉子。|(￣3￣)|

双鱼boy，喜欢旅行，去那些远离城市的小镇子。曾经去过长野县的上高地，毕生难忘。

乐天是个非常大的公司。。。

//See (;?_?)

不同部门，team，工作氛围差别很大。

就我个人来说，我感觉可以打8分。

//怕领导骄傲一定要少打2分！

乐天有自己的社员食堂。三餐免费吃喝。

各国的菜式都有。当然日系为主，也会有麻婆豆腐、饺子、烧卖之类的中华料理。基本款的鱼类，猪排，荞麦面，咖喱，意面每天都供应。

刚去的时候觉得新鲜，可以打8分，吃多了感觉种类虽多，味道其实蛮单一。还是十分想念我大中华料理T T。

食堂在公司9层和22层，楼下就是多摩川，还可以直接看到富士山。风景一流。

我自己也做饭，下碗面，炒个菜，复杂了也不会整，能吃就行。

平时还会去跟同事聚餐什么的，一个月2、3次，花销不大。

总之，吃方面没有特别担心过。

所有的办公桌都是可升降的。也就是随时可以站着工作或者开会。

电脑配置也都不错，显示器可以随便申请。

我有一个台式机，另外申请了一台Mac Pro。平时基本我只用Mac，把台式机的显示器连起来作为双屏显示。

//貌似有点普通。。

大楼里有，针灸，理发，健身，超市。

很遗憾这些都要给钱才能享用。不过价格会比外面的便宜。

没有传说中的游戏房,,?,,，不过健身房里面可以运动、洗澡、睡觉。

我在的部门叫Data science department。

主要负责数据科学平台的构建，以及数据分析。

技术用的比较杂。开发语言用ja，python，ruby，scala等，data science相关会用hadoop，hive，spark，teradata等平台。大部分还是主流的方案。

不过，我觉得乐天在数据技术上还需要多多努力(＞＜)。

大部分组用敏捷开发的流程。

sprint为单位，每周有planning meeting，列出下一周的task，评估，task拆分成0.5-1天的工作量。

每天早晨会有短会分享前一天的工作以及今日。

每个sprint结束会有一个会议汇报上周的工作进展以及KPT小贴士

公司规定的工作时间是9:00-17:30。也有弹性工作的部门。

加班多少还是看个人。release的时候当然会加班多一点。理论上是40小时以外有加班费。不过需要申请(◎_◎;)，而且我们组没有人申请这些，即使有人常年加班到10点，也不会去申请加班费。周末出勤需要申请，会有1.5倍工资。

manager一般是最忙的。组员的话主要看output，不会太care你的工作方式。

我们部门上班按理说是不允许迟到的，但迟到了说一声也没问题。下班就是不早退就可以。

//这个真没有(T▽T)

我们部门交流的话是英文为主，日文、中文为辅。

英文交流是没有障碍的，会议，邮件也都是英文。

英文为官方语言。乐天外国人很多。当然英语化比例、外国人比例，不同部门差别也很大。

日本人的英语还OK吗(／。＼)？

很多日本人有海外留学背景，他们的英语非常native！！

还有一些日本人说的很流利，但是满嘴日本口音（ TДT）。

除了日式和普通的英音，美音，乐天还可以听到法味，德味，俄味，还有咖喱味(つд?)

我现在已经可以说一口流利的日式英语。

//觉得自己萌萌哒( ?_?)

这是因为在乐天上开店，所有商品页面都需要商家自己设计！！！

乐天有个些基本组件。但是内容页面大部分需要自己定义。

商家大部分都是自学html，然后去写。去书店经常会看到一些教你如何在乐天上开店的图书。。。

业余水平确实无法保证效果。如上(／。＼)

有些比较奇葩的商家，他们觉得很多制作很长的页面，才能吸引到顾客，因此一个商品页面，滚了几十屏下去还没有找到购买按钮。True Story！(／。＼)

当然，乐天也意识到这个问题了。//被吐槽太多了吧。。。

现在在做一些努力在改变这种情况。例如，做一些aest，用数据说话，帮助商家优化界面。或者提供一些简单的模版。

有些商家还是设计得不错的嘛。

乐天有自己的全球招聘网站，随时投。英文的。

://global.rakuten/corp/careers/engineering/#rd

按照是否应届分为new grad和mid career。没有日语要求。

流程一般是：

网上申请->简历筛选->网上面试->面试1->..->面试n（轮数不定）->最终审核

一般是global hr把简历给到各个部门，由部门筛选简历，安排网络笔试面试，决定。

面试根据面试官不同，而有不同的偏好。而且会根据简历的内容询问你的技术以及个人经历的细节。我当时着重问了ja，linux方面的东西，例如sed，awk的用法等。蛮普通的技术面，感觉相比国内互联网公司面试，询问的更基本，更中规中矩一点。

还是给公司打个广告好了。||||||

乐天的大楼叫CRIMSON HOUSE。

1-27楼全是乐天的办公室，再往上就是东急的酒店咯

有很多美女，当然都是“别的部门的女生”。那真的很美！！欢迎各位加入我大乐天！

完

关于笔者Charlize。半专业HR。专门为日本公司搜罗国内顶尖人才出国工作。

数据分析入门经典书籍推荐

之前在朋友圈看过一篇文章叫做《不要错把平台当能力》，导致很多人出来喷这篇文章，于是很多人认同一个观点叫做《年轻的时候平台就是能力》，平台跟能力哪个更重要？我认为其实还是能力更重要吧，毕竟能力是根本而平台是选择，如果没有能力自然也就没有办法进入优秀的平台，进入优秀的平台也是为了更快地提升自己。

那么，如果在年轻的时候，如果能够具备去大公司与创业公司的能力，应该选择哪个呢？如果是我，我会选择大公司。

我身边有很多人没有工作过就选择了创业，他们中现在很多人都做得风生水起的，如果他们一开始去了大公司的话，兴许没有现在的发展。选择创业是一种风险非常高的做法，而且机会成本极高，同时创业也需要很好的运气、机遇、实力以及天分。大部分人都无法具备创造性解决问题的能力以及比较强的领导力。

我身边的人大致有四种：1、直接创业，2、大公司工作然后创业，3、去大公司工作，4、去创业公司。直接创业的，基本上是2012年之前的，甚至有些学长还没有毕业就已经休学了，公司估值现在超过了十亿。2014年的时候也是一次创业机会，那个时候赶上了资本的风口，然后基本都已经了。毕业三年之内选择创业的，有很多都是在大公司工作过：慧牛理财创始人曲丁学长，一开始是美团外卖的高级产品经理，然后辞职之后创立在哪学，然后又创立慧牛理财；keep联合创始人解盼鹏学长以前在腾讯做iOS开发。去大公司工作的，有的在百度工作不到两年已经从P3升到了P6，在小米工作不到两年做到了产品线负责人，在深信服工作不到两年做到了销售团队小的leader，而选择创业公司的，他们中有些本身可以去比较大的平台，结果选择了创业公司，然后现在依然是在做一些很琐碎的事情。

当然在创业公司的，肯定也有发展的比较好的，比如一开始选择豌豆荚这种小而美的创业公司，谷歌范儿十足的创业公司，创始人本身背景比较强。但是大部分的创业公司都是比较混乱的，学到的东西，接触的自然是非常有限的。所谓的小公司做事情不按套路不容易思维固化，被所谓的做的事情多成长快，实际上都是忽悠人的。如果在豌豆荚、知乎这种小公司（当然现在也不小了）里面，成长自然是比较快的，毕竟你的工作有人认可，而且身边的同事水平都比较不错；而如果在混乱的小公司里面，本身创始人或者是领导的格局比较小，渐渐地自己的视野也会受限，而且自己的努力也会经常被人否定，那这样的话不如去大公司。

在大公司工作，在很多人看来是一种当螺丝钉的做法，实则不然，在互联网行业的大公司接触到的东西远比小公司接触到的多。在所有创业公司里面，一般做得比较强的独角兽，大都是来自Google、Facebook或者是BAT、网易等等公司，为什么大公司优势这么大呢？

更专业的做事方式

我个人曾经在快速起步的独角兽公司饿了么实习过，然后在一家VR创业公司工作过，目前在国内某排名前五的互金公司，也算得上是大公司吧，对比这三家公司就会发现，饿了么那个时候虽然不专业，但是效率非常高，而且以解决问题为主导；VR创业公司做事效率不高，而且不专业；目前在我司，做事效率比较高，流程与解决问题为导向，然后做事情比较专业。

好的平台通常已经较成熟，不仅有一套成熟的培训体系，在工作方法上也有一套完整的方法论，可以帮助自己建立好的工作习惯和工作思维。观察身边在工作方法上自成体系的人，如果他恰好还很年轻，十有八九是在行业知名公司混过。

现在已经不是野路子的时代了，未来的小公司要做大，就要有专业的做事方法，而很多经验只有在大公司才能够接触得到，比如数据分析、ABtest，小公司几乎没有这个成本来做这些。

当一个行业从完全竞争进入到垄断时期，那么需要的就不是走野路子的人，而是专业的人；需要的不是能从零到一的人，而是能从一到十的人。当别人都已经避开了所有的坑，而你还要去踩一遍，按照别人走过的路再去摸索一条路，兴许摸索出来的路会比前人的更好，但是这个过程成本太高了。

更专业的技能

在上一家公司工作了半年多，我选择了跳槽到现在公司，回想起当初做项目，很少搭建测试环境，产品经理参与验收的也非常少；之前写过的文档被产品部门作为模板，而来到这边之后测试跟技术都说我的文档不够详细；产品开发的流程之前完全没有，现在有非常详细的流程来保证产品的质量；之前对接的部门非常少，现在我需要对接大数据中心、需要对接业务、对接测试、还需要对接支付以及商城，以及需要对接各大合作公司调试接口；以前的时候做移动端从来不考虑用户使用场景分析、竞品分析，更多的是几个同事拿竞品各种乱抄；以前的时候后台做得很烂，现在有反复不断的业务逻辑梳理，以及需求评审来保证后台的需求。

在专业技能方面，大公司往往比大多数小公司优秀很多，比如阿里出身的程序员平均技能上优于大部分创业公司，当年创业的合伙人如今在百度做某条产品线的产品负责人，他的成长速度比大多数的出身于创业公司的人的速度要快很多。

因为在大公司有更专业的流程、更牛的同事有领导、有专业的技能沉淀、还有培训体系以及更高强度的压力，所以会逼迫人快速成长。

更大的格局

我们总是按照自己的理解去做事情，认为自己所想所做所见的就是合理的，如坐井观天，却不知道自己已经陷入了认知局限的小圈子。只有不断接触更牛的人，更专业更大的的平台，才能够不断打破自己的认知界限，不断扩大自己的眼界，让自己少走弯路更快地成长。

大公司的牛人比较多，这样子可以让自己快速成长，虽然自己在一家大公司里面显得微不足道，但是能够见识更大的世面，这样子做事格局就可以增大很多，小公司的人见到的东西比较少，往往格局会比较小。

决定认知层次的，一是取决于所站的位置，拥有的；二是取决于你身边人的认知层次。一个好的平台，增长见识，更能带给自己优秀的同事、领导以及客户。

更好的培训体系

业内专家带来更多的内部培训以及内部资料，这个是小公司没办法提供的。而且公司会鼓励所有的员工进行内部交流与分享，让从事不同岗位接触不同业务的人坐在一起进行交流，互相学习与提升。

更多的

朋友A在国内某知名通信公司做销售，现在已经做成了销售团队的一个小的leader，销售提成也是在逐步提升。平台的背景能够让他轻而易举地获得很多，通过这些让自己的业绩快速提升，而这些在小公司很难获得。很多人说离开了平台也会消失，实际上离开之后只会消失一部分，而且如果是去了更大的平台之后原本的客户关系可能会牢固。

他这种做法就属于“借船出海”而不是“造船出海”了，借助公司的平台来实现自己的目标，通过现有的来扩大自己的实力，进而可以轻松撬动更多的，让自己拥有更多的优势。

更高的起点

当我再次选择跳槽的时候，这三家公司中，现有公司是最好的背书。现在的互联网已经到了稳定期了，大家都追求专业化，起点高对于跳槽来说优势非常大，小公司出身跳槽简历都容易直接被刷。

有人说“别错把平台当本事”，也有人说“平台就是本事”。这两种观点的错误之处在于，前者彻底否定平台价值，而后者把个人价值完全等同于平台价值。于是，信奉前者观点的人，过于夸大个人能力的作用，有点盲目的个人英雄崇拜主义；而信奉后者观点的人，沦为彻底的“唯平台论者”。

毕业三年内，在能够选择创业公司与大公司的时候还是要选择大公司。

用大公司来给自己做背书，通过这种加杠杆的方式来不断撬动更多，对于现在的互联网时代来说应该是一种更好的有利于自己的方式了。

如果自己的职业生涯经历中没有几个大公司为自己做背书，那么自己的职业生涯可能就没有太多的闪光点，未来在选择职业的时候基本上只能继续选择小公司了。而且从大公司出身的去小公司可以得到更丰厚的报酬，品牌自然是有溢价的，大公司出身会为未来增添更多的筹码。

更好的与待遇

这个就不多说了，从薪资与上，大公司会比很多创业公司要好很多。

起步型B端产品如何开启运营工作，成功切入市场？

1、《MySQL必知必会》

推荐理由：

这本书把SQL写的非常简单，SQL确实也很简单，其实?pandas?就已可以实现很多数据管理的工作，而了解 SQL 的意义在于融入到实际的数据使用的场景。

比如企业的数据，多是以数据库的形式存储起来的，那么如果你需要去调用你需要的那部分数据，那么 SQL 就是必须的技能。如果你在最开始就想用公司的数据来练习，那么你可以把这本书的阅读放到最前面。

内容解析：

书中应该重点掌握的一些点：

SELECT语句：让你能够去提取你需要的那部分数据；

DELETE和UPDATE：知道怎么实现数据的增、删、改；

数据过滤：where、and、or、通配符等过滤方式；

数据的汇总和分组、数据库连接：应对更加复杂的数据和相关联的数据；

子查询：查询中的查询。

2、《深入浅出统计学》

推荐理由：

把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，非常非常基础的统计书，适合任何一个没有基础的小白，文科生也能看懂，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。

内容解析：

这本书包括：信息可视化、概率计算、几何分布、二项分布及泊松分布、正态分布、统计抽样、置信区 间的构建、设检验、卡方分布、相关与回归，所有知识点都有练习，读起来轻松有趣。

另外，书中提到的一些案例，比如提升化妆品销量、分析星巴克销量、生产线最优解、网站ABtest、竞品分析、薪资预测等等，看起来很简单，但其实都是工作最常见的一些分析场景。这对数据思维的养成，非常有帮助。

总的来说，这本书很难让你掌握数据分析技术，但它会大大降低你之后学习的一些阻力，过一遍即可。

做运营5年了，写一点感想，给新人十点建议

本次直播我们到快牛智营运营总监@张沐老师，其有着7年产品运营实操经验；曾从0到1的全方位搭建产品运营体系，深知不同类型产品各个阶段的运营要点，是都是产品经理等社区的专栏作家。本文直播内容整理，内容有删改。目前在一家营销Marketing的SaaS创业公司做跨境，之前是在腾讯，有着7年的产品运营实操经验。本次分享主要分为三部分：第一部分是B端产品什么时候需要开始运营？第二部分是本土产品要如何精细化选择合适的运营方式？第三部分是B端运营人员要如何与产品合理配合？小思考：B端产品如何做GoToMarket？第一，为什么建议B端团队重运营？第二，运营团队什么时候介入合适？比如在各种决策之间需要做最优决策；如何考察运营人员是否有发挥自身价值等。第三，如何寻找SaaS的优质客户？需要根据产品筛选目标客户，切忌拍脑袋决定，这会导致把大批投进去后却没有效果。第四，运营人员如何获得突破性的长大？如果以后想独立自主负责某块业务，需要具备哪些能力，现阶段需要怎么准备？一、B端产品需要什么时候开始运营？上图是借鉴比较经典的行业模型总结出来的双漏斗模型，因为B端业务大多数情况都依赖于续费，SaaS也不例外，所以有言曰：SaaS的本质在于续费。而国内大多数的B端公司，大客户都占据其50%以上的收入，甚至有的占据了90%以上，所以如果不依赖大客户传播和维护，当大客户流失时对公司的影响就很大，比如2021年时的双减影响。如上图所示，漏斗模型前端偏重从获客到转化的环节，后端则倾向从客户引进到维系，最后续费的环节。对前端而言，首先需要在不同渠道投放广告获取线索，然后通过销售联系筛选出商机，最后到客户成交。把活跃客户放在成交客户后，是因为国内的市场环境，很多公司都是在签完合同后，才可以让客户使用产品，所以会出现合同签完，客户却不会使用产品的情况，而客户如果在成交后却不活跃，来年大概率都不会续费，也不会去买其它的增值服务；所以只有当客户把产品用好，产品解决了其业务问题，才能发生增购和续费行为，客户才会把产品推荐给其他朋友。有些公司会在网站上做一个转介绍的独立页面，吸引客户把产品介绍给其他人从而获得佣金，但在国内的政策环境下，该发生的概率很低，因为大多数客户都不会把用得不好的产品介绍给别人，所以只有当客户真正用好产品、认可产品和产品服务体系时，才会把产品介绍给别人。思考1：作为一家公司的老板或事业部负责人，当需要开展新业务时，应该在什么时候招募运营人员？答案是在产品立项时就需要招募运营人员，但在现实中，会遇到老板不批准的情况，因为其认为在初期招募运营人员没有意义，产品没有上线，还要发工资。由上图可知，在产品立项时就招募运营人员，原因主要有两个：第一，在这时招运营人员，可以让其在产品研发初期就开始做调研、了解用户和市场，从而提高效率，但现在企业常见的状态是等产品上线后再去招运营人员。第二，运营人员如在前期就跟团队磨合好，后期再去开展工作时就变得容易很多，不会出现事情做一半，运营人员再开始学习、了解产品背景等，这样会耗费更多时间。从老板角度出发，这时候招聘运营人员，对其本身的能力要求也较高，因为这时还没有产品，只是在售卖概念/原型，需要运营人员能清楚地跟客户传达产品的概念，所以这时招募运营人员也不是件简单的事情；从员工角度出发，也不建议在这时进入到团队，因为这种团队有极高的不确定性，无论是大厂还是小厂，都有可能项目做着就没有了。二、本土产品如何精细化选择合适的运营方式？思考2：产品初期的运营目的是什么？如果有经历过从0到1或创业阶段，会发现产品初期的坑有很多，其中种草和吸粉只是一种手段，最重要的是传播产品价值，在此阶段最主要的问题是产品和市场的匹配度，需要清楚所造的产品是否对用户有价值？用户能否买单？这些都要在产品初期就去验证。这时也无需去做调研问用户是否会购买产品，因为这时大多数用户都会表明产品上线后会购买，但等产品真正上线后，却不会购买。所以此阶段要拉齐认知，通过市场对产品核心功能的反应，验证产品对用户是否有价值。广告是很多老板眼中的法宝，认为投了广告后就会有大量用户进来购买产品，广告方式在以前互联网较不发达时，还是比较有效的；但如今随着互联网的快速发展，这种方式除了成本高以外，还存在转化率低等问题，特别对于B端产品，广告一般只能做品牌曝光，如果做转化效果会很差，可能最终连广告成本都无法收回来。也有很多老板想不花钱就获取到用户，认为通过创建自媒体账号或网站一样可以引来免费流量，从而获得转化，但现在，在百度随便搜索一个词，排在前面的几乎都是其自身的广告，很难有第三方平台的信息，再加上私域概念的普及，所以投广告就能有用户购买产品的逻辑已行不通。综上，总结出一句话：用户在哪里，运营就去哪里。不要严格区分线上和线下，因为有时候在线上投广告只有流量却不能转化，还不及在线下搞活动带来的收益大，这时只需要认准最终目标是把产品卖出去赚钱并打磨好产品，过程中无论用线上SEM、抖音、公众号等方式，还是用线下活动等方式都不重要，只要可以渗入到用户群体，把产品成功推出去，各种渠道都需要去尝试，才能知道哪个效果最好，不能只局限于中间的某个手段。运营的核心目标是把产品卖出去并让用户用起来，而不是卖出去后，用户用不起来，这样会影响续费率，而在此过程中会涉及到很多工作，比如广告投放、获客数据、转化率、线上/线下活动等，有时用户会提一些当前产品不支持或不在规划范围内的需求该如何处理等。因为前期的SaaS都很难用，需要经过逐渐磨合，才能让产品变得更好，用户用得更顺手，所以用户在前期会有很多问题，这些问题该由谁解答？是否能把用户服务好等，都是需要面临的问题。如果这时有区分以上问题属于售前或售后负责，而不属于运营管的想法，就会离自己负责一条业务线的目标越来越远。推产品时避免不了要选择渠道，而选择渠道主要有三种方法：第一，经验复用，即自己或公司内部操作过渠道，对此类产品有自己的判断，可以列出可用的渠道，并能预估渠道投出去的ROI等。第二，头脑风暴，即和团队成员、相关同事一起进行内部讨论，汇集大家的想法，并收集渠道的list，这时需注意的是只讨论渠道名称，不讨论渠道的好坏。第三，用户调研，因为用户在哪里，渠道就在哪里，需要根据用户的属性选择合适的渠道。这时需要找用户深度聊，而不是发调研问卷，因为调研问卷的问题都已经过筛选，导致用户在选择上有很大的偏差性，所以如果前期已有一定的用户基础，可以找用户深度聊。第四，调查竞品渠道，这时不要选一些头部公司，因为头部公司都比较有钱，可以在知乎、抖音、公众号等各个渠道投放，更建议选一些刚起步两三年的竞品公司调查，在此过程中，需要结合当前产品和公司阶段，从中筛选合适的渠道。不管通过以上何种方式获取信息，都需要跟用户进行深度聊，其中需要注意不能直接问用户自己想要的信息，而是需要通过用户以往做过的事情判断其想要的东西，即跟AI算法一样，拿到原有数据，再训练出模型，最终做出新预测。选择渠道后还需对用户行为路径进行分析，用户路径地图主要分为三个阶段：一是售前阶段，是指在销售之前发生的行为；二是售中阶段，是指在销售过程中发生的行为；三是售后阶段，是指在销售后发生的行为。其中，用户培育行为很重要，可以把低价值用户培育成高价值用户，而培育效果是有周期而不是立竿见影的，一般都需要明年或后年才能看到收益。在上述阶段中有四个关键节点：一是上网搜索，代表广告触达的情况，是否有触达到用户。二是线索留资，代表网站做的怎么样，因为B端获客的线索主要靠网站，所以网站一定要用心做，建议可以参考海外的SaaS产品网站，借鉴它们的交互体验。三是需求沟通和产品演示，这两点需要准备很多素材，特别是产品演示，比如通用方案、专业性方案、行业解决方案等，在此阶段都需要准备好。四是客户成功，此岗位专门负责客户维护，而不是客情关系维护，客情关系维护主要靠销售，客户业务维护靠客户成功。但国内很多企业的客户成功岗位都做成了客服去解答客户问题，而且通常客户在问问题时都得不到想要的答案。这点可以参考国外的SaaS公司，比如某次给海外公司发了一封邮件，是有关对其公司产品功能不合理的建议，如果是国内公司收到邮件后通常会回复“非常感谢您的建议，问题已记录”然后就没有下文；但这家海外公司在当天就回复了一封长邮件，里面不仅有对建议的认可和反思，还录了，告之原型图和产品接下来的做法，把问题解决。早期做数据分析时主要靠猜测，比如做用户增长实验会依赖很多设，如上图左侧所示，第一步的转化率是85%，第二步是63%，第三步是19%，从第二步到第三步损失将近44%，这时就需要思考原因，而思考原因时通常是大家一起讨论，猜测是哪里不合理，做的不细的人会用ABTest方式去验证，做的比较细的人会对这44%的用户人群进行调研。这里推荐一个产品：UserView，该产品可以对用户行为轨迹进行录像，比如当发现注册率不好时，就可以通过该产品看出问题在哪里。如何迭代产品功能三、B端运营人员如何与产品合理配合？在接下来的部分，张沐老师详细讲解了如何迭代产品功能以及B端运营人员要如何和产品合理配合。四、十一月直播回顾本次会员直播课程，张沐老师为我们详细讲解了起步型的B端产品要如何开启运营工作，成功切入市场，希望大家都能有所收获~每周三/四晚上8点，起点课堂会员平台都会一线的互联网产品、运营实战派专家，与大家分享最新的产品行业动态、运营玩法和干货知识。每个月的会员直播都有月度主题，每周直播围绕月度主题展开。十一月主题如下：

产品运营 | 常用的数据获取方式及特征

呼呼，今天又一次是自由身了，从上家签了协议离职，脱身算起来，今年已经是做运营的第六个年头了，写一点感想吧，希望对看见的有缘人有一点用刚入行的产品运营总会发现自己这也不会，那也不会，每次接到指标任务都抓瞎，迷茫之余总是临时百度看看怎么办，然后感觉自己会了行了就开始干，然后发现未预料到的问题接二连三到来，为什么会这样呢？给新入行的新人做一下讲解吧一、新入行的运营新人，一定会要先有运营的底层逻辑所谓的底层逻辑，即要了解产品运营到底是做什么的，那么产品运营是做什么的呢？说到运营，什么是运营呢，不同人有不同的看法，我看法是，运营就是依据你所处的情况，运用所能调用的，通过一些列的行为，维持产品的正常运作，创造价值的过程。二、要建立框架性思维既然知道了运营到底是干什么的，那么维持产品和运作，并创造价值，需要用什么手段、方法和策略呢？如果你只是简单的想到什么就做什么，那么很遗憾这就很容易陷入一个之前说的情况，事情只做了表面，成功了不知道为什么这么好，失败了不知道为什么这么差，这时候就必须建立了一套框架性思维了，什么是框架性思维呢？就是你接到一个指标，一个任务的时候，有一套完整清晰且标准化的逻辑链路和方法论，依照这套框架去执行，可以实现思路清晰，执行顺畅，风险可控，结果可期。三、请勿碎片化学习说到框架性思维，这个就必须要进行系统性的学习后才可以掌控，这里给到的第三个建议就是不要碎片化学习，不是说遇到问题不能去临时性地去专业网站里找答案，而是要先系统地了解你所要进行的事项后，再去寻找答案与思路，那么最后的结果就会显著提升。四、拿不定注意时，一定要学会ABtest所谓ABtest其实就是控制其余条件相同，只有一个变量变化，让依据测试数据得出结论的测试，ABtest思维可以运营在多种的运营场景中，比如要你出一个海报文案，但是你拿不定主义时，可以写两版或多版的文案，然后做成海报各发送给10位以上的用户或内部。五、一定要要进行复盘复盘简单来说，就是把你每次做完一个任务或一个活动的起因经过结果和反思说清楚，要不断的根据结果去优化下一次的运营方式，每次进步一点点，就是你最大的杀器。六、一定要对数据敏感，学会做简单的数据分析，不要靠猜简单的数据分析并不很难，比如最近的日活越来越差了，或者营收变少了，这是一眼就能看出来的，但是如果依据结果去推导原因，很容易陷入思维定式和误区，做数据分析时，一定要将整条业务线上的所有数据调取出来，然后查看最先出问题的那个步骤的数据，不要靠猜，否则最后的结论一定和实际南辕北辙。七、你的任何一次付出都要做好展示身为一名产品运营，在每一次的运营工作中，会积累诸多的经验、数据、结论等等，将这些成果汇总并展示出来，比如在周会上通过ppt完整地将自己负责的板块和数据通过图形化展现出来，将让你在领导和同事眼中获得不一样的位置，让你在今后的工作中受益良多。八、学好文案、office、沟通技巧是每个好运营的基本功产品运营也是职场人，而任何一个职场人，想要发展好，文案、office、沟通这三大基本功缺一不可，文案能让你应付大部分的文字工作，office是所有工作的基础，良好的沟通能让你更高效，想做一名有前途的产品运营，先把这三大基本功练好吧。九、要有自己的一套长大路径，拒绝被动长大有一句话不知道你们是否听过，有的人工作十年还是毫无长大，那是因为他把一年的经验，复用了九年。当然在互联网运营里，这个情况相对罕见，因为几个月不长大，你就和主流开始有差距了。只是大部分人都是被动式的长大，既被上司或工作施加压力时，或者遇到挫折时，才开始长大，反思自己的不足，这就是被动式长大。这个对你的职业生涯是十分有害的，因为第一这样的长大不可控，第二这样的长大十分低效，请尽早明确自己的方向，沿着这一路径，主动学习长大，这样才能尽快的成为独当一面的产品运营。十、选择比努力重要，不要被自己的认知局限框柱在选择大厂和小厂的问题上时，永远偏向于选择大厂，工资待遇还是其次，关键是给与你一个进入更高平台的机会，在大厂能建立的认知永远比小厂来得有高度，人永远也赚不到自己认知以外的钱，所以快速提升你的认知是你职业生涯中最关键的一环，特别是刚毕业1-3年的运营新人，前往不要因为一时的待遇这些短期利益，损害你的长期利益。

从销量公式说开去，交易类产品运营如何着手？

? 提出任何一个产品的idea或者解决某个需求，都离不开用户，用户是需求之源，而了解用户的需求，提高使用体验的第一步，必定离不开对用户的研究。而与用户接触的过程就是需求集的过程。

首先最常见的就是直接面向用户的。例如，用户访谈，用户调研，用户的主动触达。CPO（call per order）是衡量一个电子商务网站流程是否合理，是否将服务贯彻全面的一个指标，CPO的降低将直接代表了运营策略的正确，可以逐渐推广学习。当然这些指标还有多种叫法，比如feedback，客服进线之类的。

? 这样直接面向用户的，对于客户的需求集虽然可以帮助我们直接定位到用户目前的需求，以及他们使用我们产品发现的badcase，可以帮助我们快速的止损，但是这种集方式，在整合用户的反馈，过滤清洗掉用户的无效需求的时候，必然将耗费大量人力，而对于互联网行业来说，这显然是不太划算的。

? 相对于典型的传统行业来说，互联网产品的研发生命周期更短，研发管理更精简。例如一款新型汽车的研发过程中，评审点是以百来计数的，而互联网行业的一个典型的产品研发，一般只有几十个不到的评审点。而且盈利模式也更为多元化。互联网、软件产品大多是为使用产品的终端用户所做，通常是面对的是海量的用户，所以就产生了下一种用户需求的数据获取方式“直接面向大数据”。

例如中常用的“埋点统计”，埋点是网站分析的一种常用的数据集方法，数据埋点是一种良好的私有化部署数据集方式，埋点统计的数据集，可以简化理解为对于某个操作的标记累加。用微博来理解，可以在用户对内容点赞的时候进行一个标记，再在用户对微博转发的时候进行一个标记，通过对两种数据指标的对比，根据两个数据的匹配度来判断出哪一中类型的优质内容的传播更广一点，用户群体更活跃。但“手动埋点”工程量极大，极容易出错误，对于工程师来说是个很难过的事情。

? 在运营策划中常用的方法的还有ABtest和灰度，根据数据来判断新策略是否值得深化推广。对同一个群体制定两种策略，通过两种策略的不同表现数据来对比判断哪个策略更优。例如B站为了让我们更好的投入内容中，可以根据使用的平均使用时长来判断哪种策略更好。A组用新策略，B组用旧策略，对于两种策略的平均使用时长数据的集，可以很明显的看出哪一种策略更为优化，而对于互联网软件行业这种DAU（日活跃用户数量）很大的产品。10%产出的数据就非常有代表性了，这10%就相当于与已经灰度上线了，找到了用户的核心需求，完成了新策略的灰度上线，再经过ABtest的数据，最后得到更好的一种策略，将10%进行逐步的放量，逐渐达到使用的覆盖率100%，最终实现整个策略的温水煮青蛙式上线，非常的稳定，这个过程可以称为灰度放量（阶段性放量）。

运营岗面试之7个基础问题（附答案）+运营必备4大核心能力

以下内容来自公司（C端交易类产品）内部培训的一部分。

面对人群：产品设计及各项目负责人及其他对运营感兴趣的同学

目的：都了解运营，让运营规范化流程化，不因人员变动受影响。

话不多说，从销量公式展开：

销量=支付人数*人均支付金额，支付人数=新支付用户数+老支付用户数

一个元素一个元素来，那么如何提升新支付用户数？

新支付用户数=广告曝光量*广告素材点击率%*注册比例%*下单率%*支付成功率%

需要关注的数据指标： 页面PV、UV、请求验证码手机号数、验证码成功下数、发送发比例、注册成功比例、停留时间、跳出率等

运营需要的技能： 小白用户思维、流程分析法、转化率-漏斗模型、数据分析ABtest、噱头包装、

公式里的因素如何影响相乘结果？

1、曝光量（PV、UV）

要更多的曝光渠道，我们有哪些渠道？每个渠道什么特点？如何维护（内容、频次）？评价标准？

2、广告素材点击率（点击数/曝光量UV）%：

什么样的素材容易点击？清晰、直接、钱多、美女、暗示……

点击广告以后的着陆页（PV、UV）一般是新手活动页面或者注册页面，如何设计更有效？

简单粗暴直接，按钮明显易点击

3、注册比例（注册人数/着陆页 uv）%：

梳理流程：请闭着眼睛说出来自己产品注册有几步，回忆每个步骤的页面及操作，需要多少步多少时间？（实际案例，某几个互金产品新手完成首次支付19~32步不等）

每日三省吾页面：流畅否？步骤流程最简单否？文字描述有疑问否？

哪些情况下会跑出分支？有哪些因素会影响用户不按照既定流程走？

4、下单率（下单人数/注册人数）%：

下单流程是否顺畅？提示充足吗？什么地方会卡壳？

5、支付成功率（支付成功订单数/下单数）%：

支付渠道？支付需要多少步？反应速度？各种限制条件？与当前订单的匹配程度，是否最优选择？

常见的坑

1、因未 登录/注册 导致流程中断，登录/注册 回来没有自动进行下一步，重点检查不同路径拉起 登录/注册等类似情况流程是否顺畅？

2、是不是每种情况的用户都照顾到了？是否忽略了一部分情况（号段、支付方式等限制导致异常）的用户呢？这些分支流程如何走？

3、上线新手活动没有覆盖到每个渠道，不同渠道的落地页及活动不匹配。

坑案例

1、某日，注册用户数/请求验证码手机号数 下降明显，经查发现是短信通道没有某个号段的号码；

2、短信通道没钱了，验证码停止了发送——关键通道三方合作要有相关监控数据报警

为什么要做新手活动？

1、产品功能和流程梳理和优化是为排除客观阻力，活动奖励增加主观意愿。

2、植入环节和流程，提升流程中的转化率

3、让用户快速熟悉和了解产品，完成关键（“魔法数字”）动作后，指标稳定，比如消费5次

4、为以后的运营埋点，

5、新手活动有哪些特点？

噱头大、埋伏时间长、有吸引力、有关键动作的引导……

练习作业：竞品2个+自家产品的新手从打开应用起到完成首笔支付的流程截图，每个步骤的数据标注上，仔细观察思考每个页面，列出可以优化的点或者疑惑的地方。

本次重点：

产品和运营要定期梳理新手流程，总会有惊喜。

产品和运营要定期梳理新手流程，总会有惊喜。

产品和运营要定期梳理新手流程，总会有惊喜。

梳理流程需要大量截图对比观察，可以用这个工具? s://.huiyizhuo/ ? 页面无限大，方便圈选批注。

说明：经验有自己的局限性，具体情况还得根据自家产品来定。

什么很多的面试要求上，都要求人员掌握数据分析的技能？

1.你认为什么是运营?

　●按岗位划分，可以分成产品运营、用户运营、内容运营、新媒体运营、活动运营、社群运营、数据运营等;●按职责划分，可以分成拉新、促活、留存、转化、裂变;综合来看，运营就是指对目标的动态管理。

　2.关于拉新，你知道哪些渠道?

　a.信息流投放，如百度微信微博抖音快手今日头条等;

　b.KOL广告，某个垂直领域内有话语权或者粉丝的人;

　c.新媒体运营，在合适的平台，如微信公众号、微博知乎抖音快手b站头条百家号等建立媒体矩阵;

　d.线下广告，包括广告牌、交通工具广告、广播和电视广告、杂志报纸等等.....e.地推，线下自主推广产品;

　f.商务BD，与其他公司进行合作。

　3.如何有效激活用户?

　首先，确定什么用户是你的优质用户，在数据里找到他们，看看他们共同的行为有哪些，分别对可能的“激活行为”进行测试，然后筛选出最有效的“激活行为”，最后面向所有新用户推行最有效的“激活行为。

　4.如何提升产品的留存率?

　可以从留存的定义、作用、用户流失的原因、提升留存率的方法和步骤等方面来回答。具体执行方面，第一步要抓取留存数据，然后计算留存率，迭代运营策略，然后进行ABtest,抓取和分析数据，根据数据迭代运营策略，提升留存率。

　5.如何提升产品的转化率?

　可以从产品定价、提升利润、提升销量三个方面来回答。首先，定价有许多方法，如差异定价、低价策略、高端定价策略、奢侈品定价策略等;

　其次，为了提升利润，可以按产品优势，提高单位定价，销售产品周边，重新包装产品，提升产品价值;提升销量的核心是提升用户的购买自愿，可以在产品描述上下功夫，如增加对比价格、提供赠品、将畅销品与滞销品捆绑销售。

　6、你觉得什么是互联网思维?

　①用户思维。互联网公司的产品都是为了满足用户需求，根据用户的需求去做产品。②迭代思维。互联网产品的特点之一就是快速迭代:快速开发、快速上线、小批测试、快速试错，根据反馈然后进行快速迭代调整。

　7、你认为运营的日常工作有哪些?①内容方面:内容的筛选以及文案的撰写;②数据分析:对数据进行分析，并利用数据优化运营方案;③活动规划:确立需要增长的指标，通过具体活动达到目的。

基础转行运营，需要具备哪些能力？

　运营工作太杂，应该朝哪些方向努力？

　运营小白一枚，怎么让自己变得更厉害？

　要回答以上问题，我认为做运营有以下4项核心能力是非常关键的?

　1、内容生产和运营

　其一，从平台角度看，不管是微博、微信、知乎、b站、小红书，还是抖音快手，平台都需要好的内容，用户感兴趣、用户觉得有用的内容。

　其二，从行业角度看，无论电商、教育、母婴、美妆还是实体餐饮等行业都一样，需要强大的内容制作能力。

　要生产好的内容，需要你至少有以下一个突出优势：懂用户、会玩创意、了解某个细分领域（如美妆/财经）、文字功底强、审美好

　2、活动策划及执行

　商家/平台需要利用一些特殊的节点做活动，来达到某些特定的目标，如提升销售额、增加用户体量等等，以电商行业为例：

　常规热点：春节、情人节、38节、618、双11、圣诞节等；

　自造节日：开学季、宠粉日、淘宝新势力周、拼多多百亿补贴等。

　再以女孩子常用的相机类举例，经常会推出一些有意思的贴纸、滤镜、风格等，就是为了增加用户的使用频次和使用时长，anyway，有用户才会有收入。

　3、数据分析能力

　无论是用户运营、新媒体运营，还是产品运营、活动运营等，数据分析能力都是必备能力，这是因为，运营是一个目标导向的工作，而这里的目标，很大一部分就是通过数据量化体现出来的。

　常见的通用数据指标如：UV、PV、DAU、ROI、GMV、转化率、留存率、流失率、复购率等。

　4、项目管理/统筹能力

　不管是大大小小的项目，自己负责的话，要如何做好规划、如何达成目标、如何协调和利用好，这都是非常关键的，也是可迁移到其他岗位的能力。

　搞清楚了需要具备的核心能力后，就可以根据自己的求职目标or职业规划，经常看看招聘岗位的jd，对应来提升自己啦～

什么是数据分析？数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。简单来说，就是通过数据解决任何业务问题。

一个业务人员最重要的能力不是你会什么技能，具备什么知识，而是能解决问题，解决问题的前提是发现问题，数据分析恰好可以完成发现问题解决问题的使命。

在日益研究的招聘环境下，不管你是正要进入互联网产品、运营等业务岗位的在校生，还是1-5 年经验的运营、产品、营销、新媒体等从业者，数据分析能力已经是用人单位对业务人员的重要考核点。

今年疫情影响下，相比传统金融行业求职的一片哀嚎，技术类起薪确实比较香，根据2019年首届数据科学理学硕士毕业生就业报告，毕业生平均薪资达到了27w，主要集中在互联网、金融科技、量化领域。

随着大数据技术逐渐渗透到各行各业，数据科学人才将迎来一波红利。而对于本科非理工背景，又想在工作中将业务和技术结合起来的同学来说，数据分析(包含大数据类)无疑是不错的选择。

今天就给大家分享一下几个热门行业数据分析岗位的基本情况：

互联网代表：阿里、腾讯、百度、京东、字节跳动、拼多多、滴滴、美团、shopee（新加坡) 等

1）难度系数：☆☆☆☆☆

2）技能要求：

给大家看看腾讯的数据分析岗位要求

结合之前的面试经验，互联网数据分析的技能包括：

a. 精通SQL，最好是Hive-sql

b. 熟悉统计学理论：统计性描述以及推断性统计，ABtest几乎是面试必考的了

c.机器学习，这部分也需要简单准备一下，像逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、xgboost等基础的机器模型，当然python的基础也是要会的

d.对业务的认知，数据分析最重要的目的是要支撑到业务的落地，因此对业务的认知才是数据分析的出发点，对于应届生来说，如果有实习经验那是最好的了，对业务思维的认知就会更加深刻，如果没有实习，那就得多了解一些理论知识了，比如产品领域的海盗模型、用户行为分析等，甚至可以用一些咨询case练习的结构化思维来强化这方面的分析能力

3）薪资水平

数据分析的薪资一般是介于产品岗和开发/算法岗之间，不同互联网公司的数分岗起薪在22w-30w+不等。

金融科技代表：中国银行、建设银行、工商银行、交通银行、招商银行、平安银行等技术类管培生招人，其科技子公司（如：建信金融科技）也招人

1）难度系数：☆☆☆，银行历年都是校招大户，这些年随着信息技术发展，金融科技相关专业的岗位开放如雨后春笋。当然，银行技术岗相对互联网的技术难度系数较低，之前有个段子来自某拿了建行科技类职位offer的同学，“笔试不会，面试吹水，就这么拿了offer"。如下是2019年春招建行的招聘，多地分行的“技术类专项人才”需求达到三位数。

好进 + 起薪不低 + 业绩压力小 + 失业风险低，它不香吗？

2）岗位要求：

以建行信科大数据方向岗位职责为例：

银行科技类岗位的技能主要有两个特点：

一是技能要求，部分数据岗更偏数据开发一些，日常工作可能和数据建设、数据平台打交道；

二是分配方式，可能会统招统分，例如数据岗可能不细分具体的数据岗位（如：数据开发/分析/挖掘等），进去之后可能会分配到业务部门，也可能分配到中后台部门。

3）薪资水平

这个和银行本身属性有关，国有银行的的金融科技岗起薪不算太高，但工作强度小、好（单位租房、交通补贴、餐饮补贴、不需要996等）；股份制银行的金融科技，如招银科技，工作强度不亚于互联网，当然薪资也不比互联网低。

券商基金代表：南方基金、嘉实基金、中金、九坤、宽德、一众券商等

在这个类别里主要有两类，一类是金融机构里的数据工程师，另一类是金融工程类。数据工程师做的事情跟传统的数据开发工程师相似，薪资也没有显著优势，所以这里就着重讲讲金融工程岗位。

1）难度，☆☆☆☆☆，金融工程岗位也是这几年的抢手货。之所以说数据分析和金融工程有关联，主要是目前的数据分析类专业一般是由理工学院和经管学院联合办学，学生对机器学习/深度学习以及金融知识都有所涉猎。而最近几年，使用人工智能进行量化因子挖掘以及选股策略构建在业界变得火热起来，无论是卖方还是买方都在进行这方面的尝试，因此数据科学专业的毕业生也有了进入量化领域的机会。但是难点在于，金融工程专业的毕业生在此方面也十分精通，且拥有更加全面的金融知识，因此竞争也是比较激烈。

2)岗位要求：

这是华夏基金的金融数据挖掘工程师岗位：

所需能力，主要是三点：

a.必须精通一门编程语言，Python/MATLAB/C++；

b.有金融数据分析的能力；

c. 熟练掌握统计模型及机器学习模型，懂原理、能调包实现，最好能建模

3）薪资水平

券商基金的薪资基本无上限，看个人绩效拿奖金，底薪大多20w上下

事业单位代表：上交所技术、深交所金融科技、深圳市/区及其研究院

1）难度：不太好评估，身边的样本较少，技术难度可能低于互联网，但是由于招聘名额也较少，所以实际竞争比其实不低，同时也会比较关注学历背景

2）薪资水平：基本和公务员齐平，一线城市的公务员和事业单位待遇都不低，加班和失业的机会也比较少，可以说是性价比较高的一份工作，不说了，就两个字，羡慕。