作為數據產品經理，接觸最多的業務方莫過于是運營人員，不管是搭建標簽體系，還是日常的數據分析、數據數據產品，歸根到底都是希望能夠為洞察用戶、產品等相關的實體，從而實現精細化運營。因而在搭建標簽體系的時候，最為重要的一點就是從運營的角度出發，思考如何能夠提升運營效率，為運營提供便捷性的工具。《運營之光》這本書講述了運營相關的知識，希望通過對此書的學習，能夠較好的理解運營的工作，能站在運營的角度去實施數據產品的工作，做出更多有業務應用性和價值性的東西，同時結合在精細化運營過程中需要的策略分析和推薦方法，提煉一些個人覺得值得思考的信息點

一個優秀的運營，應該可以熟練掌握很多“杠桿點”，以便更好地給用戶創造短期價值，借此撬動更多長期價值的確立

1、運營工作的很大一個組成部分就是如何通過不斷思考、判斷和執行，找到投入產出比較優的路徑和方法，來獲得你想要的結果。
2、一般，我們可以把用戶分為新用戶、老用戶、會員用戶、超級用戶和流失用戶。在不同的用戶生命周期，用戶運營的核心目標都是不一樣的。比如，從新用戶到老用戶，我們關注的是新用戶首購的轉化；從老用戶到會員用戶，我們關注的是通過推動老用戶不斷地復購來建立忠誠度；從會員用戶到超級用戶，我們關注的是提升用戶對品牌的認知和價值共鳴；對于流失用戶，我們關注的是用戶召回
3、推薦的關鍵點：優質，即時，相關，多樣
一般推薦需要加入置頂規則，沉底規則
推薦的前提：信息過載，比如對一個新的短視頻業務，現在短視頻的量太少，不存在用戶看不完的情況，則無需用推薦
4、推薦策略劃分：
通用策略：
①過濾策略:過濾掉含有A的內容
②排序策略:內容B對全體用戶加權50%
③打散規則:連續五條內容中最多出現兩條C的內容
④規則優先級:各規則之間可能互斥，要明確之間的優先級，規則沖突情況下的邏輯
垂類策略：
①定義:某個策略覆蓋的人群不是百分之百，比如針對于地活躍用戶的分析
②垂類策略力度更大，可能會超過產品限制，比如在ABT時直接把某個功能模塊下架，在發推是一天發兩條
③用戶生命周期的加持影響力度會更大，比如針對不同生命周期的同功能策略用戶，策略都是不一樣的
5、推薦的規則
推薦的彈藥，用戶行為數據，顯示反饋，比如明確表示出喜歡，隱式反饋，比如頁面瀏覽行為，曝光。正反饋和負反饋
①基于用戶協同推薦，找到相似用戶，在找到相視用戶的物品集合，推薦用戶沒用過的物品
②基于物品協同推薦，通過用戶的行為數據，計算物品相似度進行推薦，而不是物品間的相似度
6、運營當中的社區必要性
論壇管理，引導產生興趣，興趣催生話題，話題集中討論，信息聚合用戶
7、不同階段的策略運營方式也不同
短視頻和直播的推薦可以相互借鑒，在不同階段，當下最缺少的東西不同，會采取不用的策略，對于PGC產品而言，在早期最缺少的是內容量，需要的是作者和優質內容，對于專業作者，差別也很明晰，有利益驅動型，影響力驅動型，興趣驅動型
①利益驅動型，是理性自然人，策略到有效的延時很短，一般采用不同的分流
②興趣驅動型，對其中的優質內容才有運營資源和推薦的傾斜
影響力驅動型，給予特權功能和外顯社交資本
8、推薦的可信度優化
①好的推薦系統不僅僅能夠準確預測用戶的行為，而且能夠擴展用戶的視野，幫助用戶發現那些他們可能會感興趣，但卻不那么容易發現的東西
②舉例：豆瓣標簽云，給用戶推薦標簽，并推薦標簽下面的內容，推薦程度越高，標簽字體越大，實現內容推薦可解釋性，同時提高推薦結果的多樣性，還提高了用戶的聯想性，讓用戶進行很多的內容回憶和內容消費
9、商品的熱度評價方法
①物品平均在線天數 如果一個物品在某天被至少一個用戶產生過行為，就定義該物品在這一天在線
②商品時效性：相隔T天系統物品流行度向量的平均相似度 取系統中相鄰T 天的兩天，分別計算這兩天的物品流行度，從而得到兩個流行度向量。然后，計算這兩個向量的余弦相似度，如果相似度大，說明系統的物品在相隔T 天的時間內沒有發生大的變化，從而說明系統的時效性不強，物品的平均在線時間較長。
10、商品推薦評估指：準確度、覆蓋度、新穎度、驚喜度、信任度、透明度等。
推薦算法的評估：準確率，召回率，覆蓋率，流行度、新穎度
11、內容運營中的眾包=》眾包：就是你無須參與到具體的內容生產過程中，只需要明確內容邊界和規則，維系好一個氛圍和環境，然后讓大家都到這個好的環境中來貢獻內容，最后你再從中篩選出你認為更優質的內容。
12、推薦的人工干預意義=》推薦人工干預：短期的干預是應該逐步被長期的機制所替換的。規則就像打補丁，短期打補丁能夠遮住窟窿，但長期補丁疊補丁這衣服就沒法穿了。太多的規則系統會嚴重增加系統的復雜度，降低可理解性。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《运营之光》《策略产品经理》《推荐系统实践》读书笔记随笔的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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