在帝都大厂搬砖，身边也有做产品运营的朋友，就简单说下我接触过的产品运营要求
其实这点就直接对照想去公司的 JD 来看就好，基本上大差不差，可能会因为公司业务不同有细微差别。下面是某乎和头条两家的产品运营 JD，可以看出两者有很多相似点，基本工作内容可以概括为以下几点：
这样拆下来，产品运营需要的能力就很明确了：
用户行为分析是对用户在产品上的产生的行为及行为背后的数据进行分析，通过构建用户行为模型和用户画像，来改变产品决策，实现精细化运营，指导业务增长。
具体来看，用户行为分析需要跟踪的数据概括来说就是：Who(谁)、When(在什么时间)、Where(在哪里)、What(做了什么行为)、Why(目的是什么)、How(通过什么方式)，How much (用了多长时间、花了多少钱)。
假设在用户注册环节上进行数据埋点，有多少人完成了注册、哪些页面跳出率最高、监控用户什么时间、在什么样设备、什么样的机型进行注册，完成注册之后浏览了什么页面，每个页面停留了多长时间等一系列行为。采集这些用户行为数据，进行分析，进而找到每个环节可优化点，提升产品转化效率。
但要注意的是：
用户行为分析不是形式化，不是为了分析而分析，哪怕是核心用户提出的需求，也要通过数据来验证，任何人都无法代表真正的用户；
用户的需求是变的，不能太过于依赖过往的经验，过往的经验不可靠，只有数据最可靠。
所以用户行为分析要以用户体验为核心，以数据为导向。但是吧，很多人觉得会用 sql python 跑个数=会数据分析了，其实充其量就是个数据搬运工具人，可替代性太强了。作为产品运营，想要会数据分析，还是要懂数据逻辑，除了基本的分析模型，还要必须得会用户数据挖掘和分析，了解每个指标背后的意义是啥，反映了啥趋势，如何提炼迭代策略。这些都是在实打实的业务场景+系统学习中才能习得的。
考虑到实际需求，知乎知学堂联系了资源，搞了个数据分析入门免费课，请来了前 IBM 数据大佬，结合互联网经典案例，理解起来几乎没有门槛，听完高低能具备相当于阿里 P6 或 P7 级别产品/运营专家的数据理解+数据分析+数据应用能力，并熟知+理解互联网/科技公司内的绝大多数常见「数据赋能业务」的场景、思路和可能性。需要的小伙伴建议试试，薅下羊毛了解下数据分析的基本方法论再系统学习。
产品功能的迭代一定是围绕用户体验进行产品升级，目的是为了留住老用户和吸引新用户。一般来说，产品迭代主要有 5 个层面：战略层、范围层、结构层、框架层和感知层。
战略层：也就是这个产品设计出来的基本目的的更新。以微信为例，一开始微信设计出来只是单纯的通信 app，但到后来逐渐具备社交，生活等一系列综合功能，微信的基本目的也一再更新以跟上用户需求的变化。
范围层：就是圈定功能的范围，哪些事情产品可以做到，哪些做不到。怎样才能在过程中能迫使产品运营去考虑潜在的冲突和产品中粗略的功能设计，确定了现在能解决什么，以后能解决什么。
而只有当产品范围被定义了，才能当集中当前优势资源满足最主要的功能迭代，可以先让这个版本成为启动的基础，在下一个版本进行完善，形成一个不断循环的开发过程。
结构层：把功能和信息进行结构化的归纳组合，确定与交互中的呈现是什么样的。比如美团可以点外卖可以买药可以叫车，那这些功能比重应该如何分配用户体验才最优？美团一开始也没有买药叫车的功能，这些功能的新增不是简单叠加完就算了，而是要不断找到更优的方法进行组合，不然功能太难找，整个用户体验会被拉下来。
框架层：这层简单说就是让用户能直观知道产品都有什么功能。比如微信界面的发现就是一个归纳的功能组合，其中的朋友圈、扫一扫等次级归纳组合的外显/分布/结构的组合都是框架层面的。框架层的迭代，相对来说是结构层的延伸，但是比结构层更细化，更复杂。
感知层：主要解决产品外显如何满足用户的使用习惯和预期。除了 UI 等视觉效果，功能按钮的交互和反馈也属于这层。这一层的迭代重心是用户侧，如何方便感知，如何引导用户操作，都是与用户的习惯和潜意识在互动。但由于过于容易带入个人习惯，这层的变化反而不是很容易感知到。
这里并不是说要去具体执行渠道投放，更多是对渠道和产品的适配性分析和效果跟踪。如何追踪渠道，如何衡量渠道投放效果，反过来指导和迭代下一轮投放。渠道投放出去后映射到产品最后发生购买的整个过程。懂得渠道运营效果衡量的核心指标，拿数据去归因。一般来说，归因模型必须清晰展示：
哪些营销渠道促成了转化？
各渠道的贡献率分别是多少？
通过哪些用户行为路径产生的转化？
如何组合不同渠道获取更高的价值？
对于产品来说，用户通过什么渠道进入产品，是每一位产品都必须搞清楚的问题，而渠道归因成为了数据分析的重要方法。常见的归因模型有：最后互动归因模型、最初互动归因模型、线性归因模型、时间衰退归因模型、基于位置的归因模型、自定义模型等。
每种模型各有优缺点，比如最后互动模型虽然比较容易追踪和实施，且在数据分析方面不易发生错误，可以分析出直接转化的渠道。但忽略了前期渠道的影响，无法衡量其他间接渠道的贡献，导致忽略中间促进转化的渠道。所以更适合转化路径少、周期短的业务，比如限时促销这样的。具体使用哪种模型需要产品运营结合产品本身和业务需求综合判断，要对全流程有体系化认知。
总之，以上 3 种能力都需要你清晰的理解了产品内部的「业务数据」都有哪些+理解了它们之间的关系，你才有机会使用好它们，也才能站在「数据」的角度跟不同协作方进行对话，不断完善产品。
但是吧，大部分 1-5 年经验的运营、产品等从业者，在工作中都会遇到如下这些有关于「数据应用+数据分析」的困境：
这里建议系统学习下数据分析的思维+工具，前者帮你搞定逻辑上，后者帮你提升效率。我个人推荐知乎知学堂的数据分析入门课程，老师曾是 IBM 的数据分析师，并和阿里、谷歌、滴滴等公司的资深数据专家合作，课程从基础讲起，针对性引入了多达数十个数据应用+实践案例，用案例讲知识点，结合大厂一线业务案例，能够深入浅出的讲明白那些数据分析理论是如何运用在业务里，而且还有实操大厂项目的指导，帮助运营新人更好提升数据应用+实战能力，成为名副其实的「业务数据专家」：
总之，数据分析绝不是说会用个 python，sql 跑个数就完了，就像会用笔不代表能写文章一样，如何从海量数据中找出规律，得出结论归根结底还是得看数据思维。技能、到方法论再到战略思维的转变升华，就是一个小白到高手的转变过程，也是必经之路。有人只用了 2 年，而有的人却用了 5 年甚至更久，这中间差的不是天赋，而是持续学习+输入。
要摆脱 80% 的打杂现状，成为行业内 20% 的高手，修炼好自身内功心法，才是最有效的，共勉。
目前，该付费内容的完整版仅支持在 App 中查看
