如何讲项目从运营，产品，技术三个维度的详细剖析

项目总体步骤项目背景广播电视智能机顶盒覆盖率超过80%，覆盖数千万用户。我们的产品是基于广播电视内网的智能机顶盒在线超市业务。以新零售为出发点，用户在家用机顶盒下单，在社区附近超市配送，双十二需要提前备货。因此，库存商品的类别是否准确，将直接影响本次活动的成败。企业希望预测某些商品的需求，并提前备货，运营部门需要线上线下合作做好这项活动。除了提前了解不同产品客户的需求外，最重要的是做出准确的推荐，让用户购买他们不想购买但真正需要的东西。第一步：运营部任务线下运营规划：线下运营的主要流程是先推出线下推广计划，然后市场部与之前合作过的超市协商推广细节，让他们提供现场支持和优惠券支持，确定具体的推广地点和时间，然后进入社区找到社区物业或社区委员会协商社区推广时间和地点，因为这是一个政府项目，所以社区委员会积极响应，这次活动相对顺利。在后期，我们让当地推送团队带来易拉宝和DM订单，同时进入社区和周边超市进行推广和预热。因为本文主要是为了解释在线操作，所以我不会在这里详细描述离线操作。我将发送后续文章，并逐步带您进行推送。在线新媒体运营计划：至于在线新媒体运营部分，这里简要介绍，主要渠道是当地主要垂直领域的“我们媒体”、硬报纸、当地电视媒体报道等。在线产品运营规划案例：这次我们主要谈谈在线产品运营。只有老板才能得到这个项目的需求。如果我们想做双12，销售额应该翻倍。我们应该找到资源，协调和思考计划。运营工作就是这样。一开始，我们不能开始。我们不知道先做什么，然后再做什么，那么你需要有一种强烈的目标感。当你感到困惑时，想想源头。我为什么要做这项活动，所以在线操作的第一步是基础数据分析，所以有些人会说，如果是冷启动阶段，没有数据怎么办，当然，还有其他渠道可以做数据分析，我会说，首先看下面的图片，这是双11期间的销售数据。1、首先，本次活动的目的1：双12拉新、促活、消费转化。1、首先分析本次活动的目的1:双12拉新，促进活动，转化消费。目的2:商家想预测需要增加库存量的商品。目的3：通过问卷进行数据埋藏，记录用户维度，建立用户肖像，用相关算法挖掘用户数据，准确推荐，提高非预期消费比例。基于这三个目的，我们不仅要进行同比环比数据比较，还要关注双11期间的数据。上图是双11期间背景统计数据。最后，我们从数据中分析了几种购买频率较高的商品，发现米粉油等刚性需求产品的购买频率最高，其次是饮料，因此，这些产品主要涉及调查问卷的维度。基于这些维度，我们正在进行深度数据挖掘。2、要有一个稳定、执行力强的团队 ，团队协调也是运营产品，让新媒体和推广进来，否则你甚至没有问卷，推广热身，你的投资将被浪费。事实上，产品和运营部门之间的主要矛盾是工作内容的边界相对模糊。事实上，一些产品的工作与运营提出的建议是分不开的，甚至一些运营商也必须为产品撰写需求文件。所以后期会出现一种现象，显然是运营商输出的价值结果，产品经理邀请老板奖励，说产品创意是他自己想出来的，会让运营商非常不舒服，后期直接导致产品缺乏创意，如何达到良好的运营效果？因此，更可靠的解决方案是统一的团队KPI、运营、产品、技术三个部门KPI相互关联、利益共同体、过度、信用是谁，各部门主管是项目需求的唯一出入口，项目主管的核心作用是降低团队内部和团队之间的沟通成本，克服项目中的问题。我相信每个人都遇到过那种你问他，显然不明白也假装蔑视回答，或者直接给你一个QQ号码或手机号码让你沟通，实际上增加了大量的沟通成本，导致项目成本过高，团队离职率上升。有了强大的团队，下面是设计产品的时候了。3、产品设计理念是做H5问卷H5问卷最大的好处是多平台适应，开发周期短，开发成本低，非常适合在线和离线多渠道推广活动，有些人会说这和一般问卷没有区别，常见的问卷是这种形式，只是让用户做一些选择，实际上问卷背后是用户肖像，这是一个大话题，那些常见的问卷缺乏用户参与感，一个非常简单的例子，当你删除计算机软件他会问你为什么删除，有多少人会真正根据自己的意愿选择，直接点击右上角关闭按钮，归根结底，问卷缺乏参与感，操作的根源是控制人性，那些操作l大咖啡非常了解用户心理学，所以基于用户思维有两个问题需要解决：问题1：如何解决问卷调查参与问题，所以我如何解决以前的问卷没有参与问题，非常简单，十秒倒计时回答，让用户有紧迫感，用户不知道背后有几个问题，总是觉得下次是红包，所以会结束，但不建议太多，大概10–只需选择15个选项，以确保用户能够在1分钟内选择。问题2：如何解决用户身份和奖品绑定步骤，所谓的用户身份绑定步骤太深，是指通常做问卷调查涉及奖品，需要绑定奖品和用户，常见的做法是在问卷调查前或最后一步，让用户通过短信验证码绑定手机号码登录，用户需要操作的流程是 输入手机号码，点击发送验证码——>点击短信推送进入短信细节——>背下验证码——>返回问卷调查页面——>输入验证码，点击确定。之前做过数据分析，每增加一个用户级别，用户流失率就会提高20%，也就是之前的问卷调查会损失80%以上的用户。然后我给你算一个账:如果你花1W元推，比如客户获取成本是2元，可以引流5000人参与问卷调查。以上四个步骤后，每步损失20%的用户，即最终损失5000*80%=4000人，也就是说真正的客户获取成本从2元增加到10元。如果你在这次活动中引流了1W人，你的老板会多花8W。100W人，现在看用户级别有多重要。所以要解决这个问题，尽量降低用户水平，可以在第一层解决，所以我使用服务器直接分配唯一的折扣代码和奖品绑定在后台，用户只需要点击保存折扣代码图片在最后一页，直接使用付款。解决这两个问题的方法如下图所示：4、运营产品规划交付审核，发布在线运营产品规划，UE和问卷调查需要收集用户标签，交付产品部门，你可以看到，运营部门实际上帮助产品做了部分工作，所以这就是我刚才说运营和产品工作内容边界模糊的原因。第二步：产品部任务1：、需求文档编制需求文档的原则是将操作部门的用户需求转化为技术可以理解的功能需求，从控制尺寸、组件颜色编号到每个功能的细节，甚至反映一些技术选择和数据交互策略，从而节省技术部门的沟通成本，因为项目主要与操作时间节点合作，适用于敏捷的开发方法，我直接整合需求文档和UE图，效果如下。2、产品文档交付技术部门，开发说“不可能”是真的吗？2、当产品文档交付给技术部门时，开发人员说“不可能”是真的吗？当需求文档与技术部门召开产品会议时，经常遇到的问题是技术部门会找各种借口说无法实现。最后，为了确保基本功能、产品妥协、及时上线和运营妥协，结果是我们只能一起为悲惨的PVUV买单，所以不要考虑奖金。真的不可能吗？技术部的人真的懒吗？真的是技术部的人多报工期吗？技术人员的性格和产品运营部门最大的区别是，一个想要一劳永逸，一个不断创造新的游戏玩法，不断改善用户体验，对于技术人员，他们认为最理想的系统是强大的，以后的产品运营部门提出任何需求，技术部门不需要更改代码，直接告诉他们如何在后台配置，对于产品运营商，每个活动都应该创新，不同，都要有新的数据埋点，所以上述矛盾就产生了，那么如何解决呢？第三步:技术部任务1、获取要求文件并分配任务。本问卷调查项目需要的技术岗位包括web前端、测试工程师、java后台工程师和项目经理。第三步:技术部任务1、获取要求文件并分配任务。本问卷调查项目需要使用的技术岗位包括web前端、测试工程师、java后台工程师和项目经理。这四个岗位的任务由项目经理根据需要分配到每个岗位，并根据时间进度安排。开发后，测试通过在线，项目迭代完成。项目经理任务：控制项目总体进度和成本，及时与其他部门沟通，编制接口文件，克服技术问题。java后台任务:完善接口文档，根据需求文档和接口文档构建后台数据库，实现接口功能和相关算法功能。web前端任务：调查问卷的页面效果与后台界面对接，适应不同的分辨率设备。测试任务：根据需要文档编写测试用例，测试整个项目的功能，做好适应测试和jmeter压力测试。2、关注关联算法，最初的人工智能，数据挖掘算法在线操作的本质之一是使用关联算法增加用户非理性购买概率，达到改善消费转型的效果，所以什么是关联算法，最简单的例子是，你去淘宝看包，然后页面拉到底部猜你喜欢，内容是根据关联算法计算，然后准确推给你，很多人说，我知道这被称为关联算法，但作为一个操作人员，如何使用关联算法，作为一个技术人员开发关联算法从哪里开始？下面拿出我用java实现的关联算法代码给大家参考。定义看起来很困惑，我翻译：支持：同时买衣服和裤子的订单数量÷总订单的数量（即看到有多少人同时购买衣服和裤子，除了衣服和裤子的支持）信心：购买衣服和裤子的订单数量÷买衣服的订单数(也就是说，在所有买衣服的订单中，有多少人还买了裤子，除此之外，结果是衣服和裤子的可信度)频繁收集:即提前设定最小支持度，如0.2，即20%，然后算法会一起计算所有订单，不断剪枝。所有支持度不小于最小支持度的项目都是频繁收集的目的，即从频繁收集中选择支持度和可信度较大的项目进行相关推荐。例如，我发现70%以上的人在所有订单中购买衣服后购买裤子，然后我将裤子推给所有打算购买衣服的用户，以提高消费转化率。因此，作为一名技术人员，我用Java实现了这个算法。这只是不直观的。看看代码操作效果。该活动获得了大约23000组有效的用户维度（数据库记录条数）。通过算法深度挖掘用户维度，计算出以下频繁收集的部分。可以看出，最后三组信誉超过80%，可用于相关推送。这是最初的人工智能数据挖掘算法。以上是本项目从运营、产品、技术三个维度的详细分析。经验还很浅，大家都可以阅读和指导。

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