运营的本质，机制要以增长为目标，诊断树~

2023-07-26 21:03 作者:八戒自由自在 0人读过 | 我要投稿

给之前的经典运营案例做个模型，已知数据，20多家媒体1000万用户覆盖的投放，最后付费10万＋，环节按，打开海报、扫码、付费、诱导分享、重复一轮，重复二轮，重复三轮

3万人打开，这个是初始设定数据，跟投放范围关系不大，估计是各项比例定下来之后，以最后扫码数据10万＋调出来的初始值——当初在比亚迪时做家庭储能投资回报的时候就试过这种，动一个基础数字结果就会大变，各种试就为了调一个各项看起来都还算合理的值。。。

目标人群——韭菜么。。。40%，这其中60%会扫码，7200

付费刺激做的比较好，70%付费，5000

转发有人付费返40%费用，假设80%转发，4000

第二轮，这比例，扫码24%、付费70%、转发80%，累积1.4万付费，1.1万转发

第三轮，4万付费，3万转发，第四轮，10万＋付费，8万＋转发

整个运营周期4轮，反馈的是运营穿透力和运营转化力

这个转化率的假设吧，是基于实际结果的，本来就是非常成功的案例，转化率和穿透力实际就很强，没有什么虚高的，那之前做投资回报的表格其实是也是一种运营，是真正的假设，这几年才有真实数据来验证

一个虚拟模型有什么用，专业人士总想从行业最佳实践里面找到自己能用的复刻、超越的底层逻辑——口香糖里找到宇宙奥秘

首先，这个模型里面，调整每个环节的转换比例，看对结果的影响是多大

比如，打开海报的人里面，目标群体——韭菜比例没有40%，砍半的话，那后面所有的数据都砍半，最后的付费是5万＋，转发是4万＋

那就要去验证更多的自媒体，看其用户跟自己的目标群体匹配度有多大，建流量库的时候，会试不同的流量池，流量池本身流量级别不同，流量池中自己目标群体占比多大，这样就有了一个底层数据库，那以后再做运营广告投放的时候，就会精准了~就可以测算预估结果了，数据是可以帮企业做决策的

那如果是另外一个数据比例调整，转发，代表的是运营穿透力，如果转发率砍半——大家都佛系不在意转发返钱，那么最后的结果是1/4，而不是砍半，最后付费2.5万＋，转发2万＋

首先，想从数学角度来看下为什么结果变成1/4

但问题是，我笔算了一下，感觉不太对。。。首先，初始打开3万的时候，是5k付费，第二轮的初始打开是多少呢？最多4k啊，因为转发就这么些，中间环节总的是16%的转化付费，第二轮下来就只有0.64k的付费了，怎么可能到第三轮的时候累计能有1.4万付费呢？

这个模型肯定那里的算法设错了，或者说4k的转发人群，每人转发了10个人，这个打开数据拉倒了4万，然后第二轮的付费是6.4k，这样累计下来的付费是1.04万，第二轮的付费人群转发是5k，每人转发10人，把初始打开数据拉到了5万，这样才会数字变大，但是，就算这变大，也不可能把总数变成10万，因为第二轮的累计付费，跟二轮付费人群转发，不是一回事，不是拿累计付费人群算转发的，而是二轮付费人才转发

总而言之，这个模型缺了个数据，并且，还是有问题

模型有问题很正常，拉数据拉算法，很容易搞晕。。。