來源|運營管理筆記 ID:weboper

作者|韓利

做運營年頭越長，就越沉穩，而極少去想一夜收割用戶的事了！因為神話畢竟需要沉重的成本代價！今年8月到12月份又到了校招旺季，2017應屆生開始走上求職之路。而我，經過2016應屆生的一年業務錘煉，基本掌控了校招規律，所以，本年度的校招，將是一場有策略、有規劃的運營。

今天我們要談的內容運營：如何掌控用戶對內容的偏好程度，就拿校招舉例。分上下兩篇。上篇以試錯數據為主，下篇以歷史數據為主。即如果你有足夠時間去收集數據，可以采取合理試錯的手段來掌控用戶的內容喜好；如果你的業務是急行軍，來不及制作試錯策略，則可以采用歷史數據來分析，進而達成業務目的。

我們來看一個系統性的案例。

我們的APP剛上線的時候，除了通過一些統計工具被動接收用戶反饋外，無法直接觸達用戶，比如我們有重大活動的通知、拉回沉默用戶、調研等等。所以我們的產品做了一個PUSH通知產品，我暫時稱之為求職小助手，它類似于app內置的公號。我會隔三差五的推送一些信息。

因為我們的文案水平經過長期的錘煉，已經有了很好的經驗。我就想，單靠文案的力量可能無法再拔高push的點擊率了，我是不是還有其他拔高業績的缺口沒有找到，思來想去，忽然想到，如果我知道用戶對push內容的喜好程度，然后去推送相關內容，是不是就能再提高一籌點擊率？

我的需求出來了：我渴望得到用戶對內容的偏好程度。

那么，我如何去洞察呢？我需要做一個試錯策略，我在運營工作中最喜歡的一個工作方法。

試錯是運營最靠譜的手段，是運營崗位之所以存在的核心。試錯最怕不合理，所以試錯策略很重要。

我的試錯策略，大家看這張表：

本數據為虛擬數據，僅做說明問題而用

簡單講解如下：

目標：試錯用戶在不同時間點對內容的偏好程度。我把目標放在了總結月度規律上了。如果你的業務也有規律可循，可以放在季度、甚至于周上。

確定參考指標：文案點擊率。如果用戶對內容的喜好有規律性，絕對是在某個時間點上有比較高的點擊率的。

敲定試錯變量是試錯策略之所以合理的關鍵節點，上表中標了橘黃色的字段為變量。關于運營變量的文章可在歷史記錄中查看文章：《如何快速從運行邁入運營崗》。

1、內容類型

要提前分類好。我試錯的是內容類型，而非單篇文章。什么是內容類型？比如門戶站的頻道，科技、娛樂、軍事、新聞等。我集中選出了7類內容。比如面試攻略、網申攻略、簡歷攻略等，提前規劃好，并合理安排到每周。按部就班的發布。比如，我每周一都發信息匯總貼，周二推簡歷攻略，周三推面試等等。

2、時間點

時間點，就是每天的固定時間去發，比如，我都選擇晚8點來發。至于這個時間點是怎么來的，我是調研得來的。我有一個測文案的微信號，因為我平時經常回答應屆生的問題，所以他們對我很好，我發一個調研貼問他們什么時間push信息給他們合適，他們80%都說晚7-9點。

3、客戶端類型

做過APP 通知產品的朋友都知道，iOS是統計不到接收數據的。我們為了更科學，只拿Android客戶端來測試。文案點擊率看點擊接收比，比看點擊下發比更靠譜一些。

4、用戶類型

即找誰試錯。這個很重要，我現在是知道，應屆生的用戶只要是push相關求職信息，大部分同學是不太嫌煩的。因為求職是剛需，如果求職成功了，他們大多都是關掉通知或卸載APP了。但是當時不知道，覺得push信息是很擾民的。所以，為了天天發信息不讓用戶投訴，我只選擇某一類特征的用戶，比如高活躍用戶，即那些當天有過登陸行為且有過投遞行為的用戶；或者沉默用戶，這樣能更減少騷擾，因為如果沉默用戶被我的push激活了，立即就歸到活躍池了，就不會接收到我的push了。而且，沉默用戶之所以沉默，有可能是沒了需求，如果他點擊了我的push，證明他是喜好我的內容的。正好符合我的試錯目的。

5、標題

大家都知道，Android的標題是可以自定義的，不像iOS，標題只能是品牌名。因為我的目的是試錯，不是為了拿點擊率的效果，所以我的標題不做自定義處理，直接寫品牌名。這樣更好控制一些。

6、PUSH文案

最難把控的一個變量。標題黨有最大的點擊效果，但是這屬于試錯的異常數據，我一定要保證文案水平在一個力度區間，才能合理的得出業務認知。這又涉及到一個文案力度的試錯策略。這個更復雜，今天不講。我在原來的微信和內容頻道的工作經驗中曾試錯總結過文案力度的大小，我知道哪些文案的力度高，哪些文案的力度低，因為是我親自操盤：我每天都在記錄數據，所以我能合理的知道每個文案的正常點擊水平。大家只要記住，文案力度是有等級的。本案例采取2級文案力度水平，正常情況下點擊率有2個點的浮動。

當然了，如果你沒有文案等級，也可以每個內容類型精編幾篇文章，然后從目標用戶細分上下功夫，比如取當日登陸用戶并設置過濾機制：每個用戶在試錯期間內只接收一次等。這樣你就可以給同一類型用戶固定push這些文章了。

7、數據質量

數據清洗時要重視。比如有時候發送通道不穩定，沒發送出去，或者統計錯誤，這些異常數據都要在清洗的時候排除出去。

這樣，我就敲定了7個影響我業務認知的變量。力爭得到合理科學的建議！

1年后，試錯結束，我開始總結規律。我透視出這樣一張表來：

本數據為虛擬數據，僅做說明問題而用

大家看出來了嗎？標粉色部分的內容類型絕對是當月最受歡迎的內容。那么，在下一年的某個月份，我加大用戶最喜好的內容力度，是不是就能拔高一籌業績呢。

這就是我的內容試錯策略。結論很簡單，過程很糾結。

當然了，我的這個試錯案例是長線作戰，因為我們是成熟期產品。如果你的產品是初創期或成長期，你可以選擇短線試錯，只要把控好兩點即可：

一，務必明確試錯目標，目標必須唯一化。因為試錯是為了得到業務認知，而不是為了試錯而試錯；

二、試錯一定要想辦法敲定影響你試錯結論的變量因素，力爭最小化的影響業務認知。

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