今天讲的内容主要结合用户运营，期望通过我的推荐对大伙的具体工作有肯定启发，也期望能记住一些关键字。
一、 怎么样分解“运营职能”
第一，第一个词就是分解。怎么样通过分解解决KPI？这个KPI就是怎么样低本钱来提高用户活跃。
那样如何完成指标？第一要知晓运营在做什么。
1、要做好内容运营。内容运营是产量和用户流量的问题，不一样网站不一样商品的需要也不同。产量主要来自明星企业和热点企业，而用户流量主要通过用户的浏览量、转发量和互动量来统计。
2、用户运营。用户运营主要针对用户活跃，这里包括两块，新增和留存。
3、商品运营。商品运营更关心商品指标，比方说商品有多少人使用，产生多少成效转化，与多少项目营收。比方说王者荣耀提供优惠英雄，还提供英雄体验卡。商品经理在做优化时，有一天英雄体验卡，还有三天和七天的。在做用户投递时，运营要和商品小伙伴一块儿做。
4、新型运营，这里指新媒体运营。以微信平台为例，做的事就是内容的浏览量，这是产量和用户流量的问题。浏览将来产生的新粉关注量，产生购买行为的转化量。
二、 怎么样分解“活跃用户”
“活跃用户”包括用户新增和用户留存。
1、用户新增
新增用户从什么地方来？有非常多，比方说PC端、app端和新媒体等。但对运营人来讲，做用户运营需要学会途径是次要的，重点需要学会办法——漏斗模型。平台产生多少用户流量、带来多少点击，其中多少是新用户注册，这里通过优化，来提高用户点击率和注册率，最后减少本钱。
2、用户留存
用户留存，包括召回用户和老用户。召回用户要看为何来和如何来。有些老用户可能会主动回到平台，举例，春运期间用12306抢火车票，输完验证码发现没票了，第二天还要接着来。为何大多数商品没那样强势？这个时候该怎么样召回用户？这就是今天的主题，低本钱召回用户。
三、 怎么样分解召回过程
1、用户为何来？
这里我建议做归因解析。
第一是求职刚需。这种类型用户有两种，一个是主动求职，数据表现是短期内有频繁登录，有常常投递和常常浏览。偶尔产生投递，这是是筹备跳槽，但这个职位只有一部分满足需要。这两类用户都是比较受青睐的。
第二是职场常识。可能需要一些求职方法，比方说简历如何写，如何和HR交流，这种类型用户的浏览行为主如果学生用户比较多，这是他们的需要。另外是职业技术需要，这是自我提高。
第三是职场资讯方面。主要分三部分，一个是薪酬解析，比方说一线城市的运营岗薪酬和二三线城市薪酬对比。第二是需要动态解析，比方说各个城市有什么人才动态。第三是职业咨询，一个是评测，了解岗位前对岗位的评价怎么样，与转型咨询。
2、用户如何来？
无非是站内和站外。站内比方说短信、EDM、push等，站外是广告成效和用户推荐。
其实用户产生注册行为，会附带老用户的召回。比方说做SEM有时做到1：3的召回，这是注册的附带成效。还有用户推荐，内容特别好的时候会产生推荐的附带成效。还有活动，可能有刺激类或者红包类的活动，当然这种类型活动涉及花费，可以先以站内触达为主。
那样，怎么样触达用户？需要把用户的触达方法进行细分，做场景设计。
设计场景分现有方法和新增场景。现有是HR邀约投递简历和主动投递反馈。除去这两个，新增场景有四个：第一是职位推荐，针对主动求职用户；第二是职位头条，针对筹备跳槽用户；第三是HR查询，针对市场动态需要用户；第四是职场策略，找求职方法的用户。
（1）职位推荐——基本思路
做了新增场景之后，会有一个基本的思路。比方说做用户召回有一个循环，从用户投递—投递职位—采集职位和意愿—平台做算法加权—匹配用户，职位推荐。
（2）职位推荐——具体流程
在做步骤时，第一需要了解，基本思路是先有求职行为，然后做用户过滤。已经有意向的用户做匹配，就需要采集用户的意愿，采集将来再对应职位匹配，然后形成列表推荐给用户，以此形成用户循环。
假如用户没行为如何解决？根据其他三个场景，去匹配场景做召回。如此把用户循环完成，就基本完成职位推荐的步骤。
（3）职位推荐——实行步骤
步骤做好了，怎么样实行？第一天要采集用户数据，采集用户的投递行为，包括职位信息和意愿等。第二天做算法推荐，通过push、短信、EDM、微信等触达用户。第三天进行用户跟进，有投递行为的用户继续进行算法匹配，为投递用户匹配其他场景。第四和第三天同样，逐步循环，把召回变成循环往复的步骤。
职位推荐——人工验证
平台往往开发一个功能时，技术会需要一些数据的支持。这个数据如何来？需要做人工验证。
第一，整理算法。把用户规则做具体书面上的呈现，拟定用户筛选规则和职位匹配规则。第二，提取数据。与数据部门合作，提取一个周期内符合规则的用户，匹配相对应的职位信息。第三，文案触达。对应用户的ID或联系方法，与用户对应职位，这个时候要做最后验证。验证文案要多套文案进行对比，同时做EDM和App的触达，把用户分成十批分别去验证。
（4）职位推荐——意愿采集
没求职意愿的用户，可以发“名企直通车”。因为已经注册，仅需填写感兴趣的行业和公司、所在职位，平台就可以采集用户的意愿状况。
（5）职位推荐——落地页面
有了意愿将来，可以发职位的落地页，用户会产生投递行为。用户打开页面进入职位详细情况看具体信息，如此人工验证基本完成。
（6）职位推荐——交叉验证
这些做完将来需要做成效验证。从图上来看，文案12345的发送，整个数据曲线几乎相同，这说明这些用户对于匹配行为的认同程度相同。假如产生交错或者不太平衡，这个数据就没办法作为参照。
（7）职位推荐——验证成效
在成效验证中，大圈里是所有些目的用户，这是整体目的。第二是触达用户，触达是最后多少信息发到用户手里，无论是EDM还是Push类都没办法达成100%触达， 86.4%的用户是收到触达消息，其中26.1%被召回，最后19.5%是投递用户。
有四分之一被召回，五分之一产生投递行为。通过如此的验证数据向商品部门证明，这个事情可不可行。所以运营和商品不分家，运营需要和商品打好交道。
所有步骤达成将来，需要做最后一步——成效解析。完成了KPI指标，这个步骤才彻底解决了低本钱提高用户活跃的问题，就是通过召回。
最后，天下大事必做于细，天下难事必做于易。一个运营人做一件事情，有一个大指标。这个大指标首要条件下需要不断分解指标，细化成明确可实行的具体细则指标，才知晓大家干什么KPI。通过持续的分解和优化，最后帮运营人不断提升自己的运营工作能力。
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