建立好的闭环需要工具、方法论、团队思维的支撑

第一，达成共识:不要把用户关在笼子里，不要把数据放在地下。这张图反映了一些企业的真实情况。当企业做出决策时，不同的角色可以指出不同的方向。虽然企业文化一直在宣传“以客户为中心，以数据说话”，但当它真正着陆时，它往往与地下的数据和用户数据分离，用户被关在笼子里。不同于产品经营者的日常工作目标，产品经营者主要围绕产品生命周期制定产品策略，促进产品迭代；运营商围绕用户组进行有目的的组织和管理，以增加用户粘性、用户贡献和用户忠诚度。从合作和效率的角度来看，要创造产品和运营这两个角色的闭环，首先要抛开思维差异，换位合作，这两个角色要有统一的共识。数据是最好的“巴别塔”，统一共识的最佳统一语言。通过建立从数据到行为模型和指标系统，数据分析师扮演粘合剂的角色，帮助用共同语言更好地连接产品所有者和运营商。2、产品人：从运营角度思考，注重全景漏斗和运营效率。在产品人与运营商达成统一共识的基础上，产品人应从运营角度考虑产品设计，从全景漏斗角度考虑，注重运营效率。从操作的角度考虑产品设计。产品人的思维不再仅仅从痛点和问题出发，而是将用户分组，如老用户、新用户、不同地区的用户、不同场景的用户等。基于这些层次的深入思考，如何让不同的用户感受到差异化的服务。在这些细分的背后，是一个生动、个性化的场景，每个场景都包含了产品改进和数据改进的机会。思考全景漏斗下图是一种具有社会属性的健身工具产品。产品包括培训、电子商务、内容、社交网络、应用等分类内容。每个内容都有一个独立的漏斗。然而，在用户使用过程中，它不是完成a漏斗和B漏斗的过程，而是与各种内容重复纠缠的过程。产品人在思考产品时要有操作思维，动态看用户在产品中的流通。考虑到产品的运行效率，一个产品甚至一个公司都可以被视为有机效率的“机器”。通过正反馈，“机器”可以持续运行并不断调整。与操作相比，产品本身是静态的。为了衡量产品的运行效率，我们应该动态地考虑产品的运行情况。每个产品都应定义其运行效率的第一个指标，或能够评估整体运行情况的相对动态北极星指标，如定义运行效率=日常活动*激活率*共享率*累乘（1 △激活率）（1 △共享率)可以表达产品的运行效率和改进效果。根据指标反馈到操作优化，然后从操作优化的结果内化到产品迭代。三、运营商:从产品的角度思考运营商要从产品的角度思考运营问题，考虑如何使运营人工化，尽可能实现机器化。在用户群中找到产品机会，在日常运营中找到“知识”，内化到产品中，从而实现自我成长的闭环，使运营工作更加简单。因为操作手段一般比较动态，但是日常生活中有很多工作可以概括为自动化和机械化的“套路”，这是产品化的机会。Uber的自增长闭环显示了产品是如何循环的，表面上看起来像是操作，但实际上每个环节都可以转化为产品。4、行业实践共享：闭环是一个逐步迭代的系统工程，实现产品智能驱动产品和运营闭环，可分为几个层次：实现规则可描述的分组运营；实现复杂规则和策略的分组运营；实现个性化模块、推送和推荐；通过机器完全取代手动操作。由行为和用户价值标签驱动的分组操作是一种相对传统的精细操作模式。我们通过用户属性筛选出具有不同特征的用户，即通过其行为和行为特征（运营商理解的标签），使运营商能够在此基础上实现精细运营。例如，向不同标签的内容平台用户推送应用程序信息，并发送站内信息。这是直销银行分组经营的案例。通过绑定卡开户、客户存款、投资和财务管理、生活支付等行为进行分组管理，包括高净值客户群、预警流失用户群。接下来，可以对这两个群体进行精细操作，将高净值客户群推送到CRM，进行召回或刺激购买；推送中心可以召回流失预警用户，避免流失。图中零售银行分组经营案例实时个性化Push、在做push的过程中，我们思考如何使push更高效，转化率更高？如图所示，一家以色列公司试图根据当前场景、状态、设备类型等，收集用户行为过程中的一些行为数据。例如，在一个流行的食谱应用程序中，当消费者走进超市时，他们会使用这个食谱应用程序，因为他们必须根据食谱购买食材。当消费者根据食谱准备食物时，他们通常会把手机放在厨房的桌子上，可能会继续搜索和浏览；当手机静止时，他们大多躺在床上学习不同的食谱。通过实时收集当前设备和用户的状态，判断用户是走路、躺着还是手机，判断用户的场景，并打出相应的分数。分数将反映在当前状态下，应该推送什么样的模块和内容。高分(用户沉浸度最好)是用户转化率最高的时候，与用户沟通(推送)是最合适的时候。个性化推荐个性化推荐服务的本质是产品适应无数细分场景和市场。在创新方面，个性化推荐的作用较小，对保留和转化的作用较大。个性化推荐的目的是让你尽可能多地触摸天花板，天花板早在你选择进入市场时就已经决定了。个性化推荐被证明是一种有效改善用户保留和用户体验的方法。Bot！Bot！通过Bot操作和Bot产品，用系统思维代替人工操作方法，从而提高操作效率。A公司是海外网上购物的APP。在美国，电子商务市场相对稳定，第二天行业基准线保留30% ，平均转化率在2%以上。企业如何突破行业基准线？如何真正改善转型？一般来说，A公司从价值链中寻找改进的机会，看看哪些点可以减少人，哪些点可以提高效率；从日常工作，从产品订单到仓库，到仓库的整个过程，找到机器而不是劳动力。具体来说，通过类别运营、流量运营、减少物流劳动力、减少劳动力订单。例如，传统的订单流程是，用户下单后，电子商务平台需要代表他们下单，并在代表他们下单的地方将货物送回仓库，这消耗了更多的人力。A公司制造物流软件机器人，用户在美国直接购买网站上生成用户，下订单并返回公司；例如，在内容方面，内容机器人可以根据节日、类别、用户自动组织活动内容，包括标题、图片、推荐产品等，将运营与产品相结合，节省更多成本。综上所述，建立良好的闭环没有灵丹妙药，需要工具、方法论和团队思维的支持。在工具方面，工具包括行为分析工具、操作支持系统、用户生命周期管理、用户标签和肖像系统，实现系统管理用户生命周期，实现机器而不是劳动力，更精细的操作；在方法论上，构建指标系统和行为标签，描述不同的用户群体，实现更精细的操作和产品增长；团队思维，构建问题驱动的企业文化，以数据为工具，让数据说话，分析师在这个过程中充电也起到粘合剂的作用。简而言之，数据驱动产品和闭环操作是公司的持续过程，没有工具或方法论可以立即依靠复合团队 有效工具 方法论。

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