app開發前需要考慮三個(gè)方面：技術、産品、運營三大(dà)塊，圖1展示了(le)這(zhè)三大(dà)塊内容之間的(de)關系，我們可(kě)以看到開始的(de)第一步和(hé)結束的(de)第七步都是運營，即運營是這(zhè)三者中的(de)推動者，并需要對(duì)結果負責。

圖1：技術、産品和(hé)運營之間的(de)關系

1、運營的(de)維度

适合大(dà)部分(fēn)運營工作的(de)三個(gè)指标就是拉新、留存和(hé)促活，這(zhè)也(yě)構成了(le)運營的(de)三大(dà)維

·拉新

所謂拉新，就是爲你的(de)産品帶來(lái)新用(yòng)戶。帶來(lái)新用(yòng)戶的(de)手段和(hé)途徑多(duō)種多(duō)樣，可(kě)以是策劃和(hé)制造一個(gè)具有傳播性的(de)話(huà)題和(hé)事件，可(kě)以是投放廣告，可(kě)以是在站内做(zuò)個(gè)活動，還(hái)可(kě)以使用(yòng)時(shí)下(xià)流行的(de)微博、微信等工具。在拉新的(de)層面上，一個(gè)運營可(kě)能會涉及以上各種手段中的(de)一種或多(duō)種。

·留存

所謂留存，就是要通(tōng)過各種運營手段确保用(yòng)戶被拉到你的(de)産品上之後，最終願意留下(xià)來(lái)跟你一起玩。留存所對(duì)應的(de)指标叫作留存率，進一步還(hái)可(kě)以再細分(fēn)爲次日留存、7日留存等。

·促活

最後是促活，即促進用(yòng)戶活躍，就是讓你的(de)用(yòng)戶願意更頻(pín)繁、更開心的(de)使用(yòng)我們的(de)服務。讓用(yòng)戶願意頻(pín)繁與我們的(de)服務發生連接關系，通(tōng)過數據分(fēn)析用(yòng)戶喜好，抓住其痛點并增加黏性，可(kě)以采用(yòng)等級設置、激勵體系等手段增加長(cháng)期活躍性。

2、運營的(de)活動

運營活動與一個(gè)産品的(de)生命周期密切相關，産品生命周期就是産品從進入市場(chǎng)到退出市場(chǎng)所經曆的(de)市場(chǎng)生命循環過程。典型的(de)産品生命周期包括引入期、成長(cháng)期、成熟期、衰退期等階段，對(duì)于技術、産品和(hé)運營而言，意味著(zhe)技術和(hé)産品創新在不同階段所應該采用(yòng)的(de)策略也(yě)應有所不同。

人(rén)們在試用(yòng)新産品的(de)态度上有明(míng)顯的(de)差别，每一産品領域都有先驅和(hé)早期采用(yòng)者，在他(tā)們之後，越來(lái)越多(duō)的(de)消費者開始采用(yòng)該創新産品，産品銷售達到高(gāo)峰；當不采用(yòng)該産品的(de)消費者所剩無幾時(shí)，銷售額開始降低。同時(shí)，該理(lǐ)論把人(rén)群劃分(fēn)接關系，通(tōng)過數據分(fēn)析用(yòng)戶喜好，抓住其痛點并增加黏性，可(kě)以采用(yòng)等級設置、激勵體系等手段增加長(cháng)期活躍性。人(rén)群劃分(fēn)爲創新者（Innovator）、早期使用(yòng)者（Early Adopters）、早期大(dà)衆（Early Majority）、晚期大(dà)衆（Late Majority）和(hé)落伍者（Laggards）等五類。圖2展示了(le)技術創新擴展曲線，該曲線又叫S曲線

圖2： 技術創新擴散曲線

對(duì)于創新者和(hé)早期采納者，在運營模式上應該尋找種子用(yòng)戶，培養産品氛圍并确定産品的(de)整體定位。當技術創新擴散曲線逐步上升到頂部，可(kě)以規模化(huà)增長(cháng)點，并通(tōng)過熱(rè)點營銷結合傳統媒體渠道加大(dà)産品傳播力度。而針對(duì)晚期用(yòng)戶和(hé)落伍者，則應對(duì)用(yòng)戶進行活躍度引導，并設法對(duì)産品進行變現，并努力孵化(huà)新産品。

3、運營與數據

互聯網産品的(de)一大(dà)特定就是變化(huà)快(kuài)，爲什(shén)麽要快(kuài)，是因爲有數據在驅動。數據就是運營的(de)武器，通(tōng)過數據不斷獲取新需求并調整産品業務功能，從而提高(gāo)轉化(huà)率。數據客觀反映出一款産品當前的(de)所處階段，如果産品在某一個(gè)階段表現異常，數據也(yě)可(kě)以告訴你問題出在哪裏。

對(duì)于數據分(fēn)析最基本的(de)兩個(gè)概念是維度和(hé)度量。度量就是具體的(de)數據指标，它通(tōng)常表現爲某個(gè)量化(huà)的(de)數據值。而維度則是去看待這(zhè)些指标的(de)不同角度。舉例來(lái)說，一個(gè)面向患者的(de)健康管理(lǐ)APP的(de)DAU（Daily Active User，日活躍用(yòng)戶數量）是一個(gè)典型的(de)數據指标，而我們去看待它的(de)時(shí)候，可(kě)以從日期的(de)維度去看，以便評估一周或一個(gè)月(yuè)内哪幾天流量偏高(gāo)或偏低，是否存在規律；也(yě)可(kě)以從24小時(shí)時(shí)間劃分(fēn)的(de)維度去看，以評估每天在不同時(shí)間段的(de)流量分(fēn)布情況；還(hái)可(kě)以從地域的(de)維度去看，了(le)解不同地區(qū)的(de)用(yòng)戶訪問使用(yòng)APP的(de)習(xí)慣和(hé)情況是否存在差異。

運營數據通(tōng)常以圖表等可(kě)視化(huà)方式進行展現。對(duì)于運營數據，一是判斷數據是否有一些需要注意的(de)異常情況，如果出現異常數據，一定要分(fēn)析原因；二是爲了(le)給自己的(de)運營工作找到一些方向性的(de)指導。如果在某個(gè)時(shí)間點DAU達到頂峰，那麽我們就要分(fēn)析是否是開展了(le)某項活動達成了(le)這(zhè)個(gè)結果，如果是，那麽後續應該加強這(zhè)類活動的(de)推廣力度。而在另外的(de)時(shí)間點上DAU數據可(kě)能出現明(míng)顯的(de)下(xià)滑後又反彈到正常水(shuǐ)平，這(zhè)就需要我們分(fēn)析導緻這(zhè)天數據大(dà)幅下(xià)降的(de)根本原因，以防同樣的(de)狀況再次發生