内容是用户和产品之间的桥梁和纽带。运营需要了解各个平台的特点，用数据分析做好运营。本文作者总结并分享了内容运营中具体数据决策的八个场景，供大家参考。
最近在知乎刷了一些所谓的“数据驱动运营”的文章嗯，不知道怎么说。感觉大部分都不实用。除了“请听下回分解”关于卖课卖产品的文章，就是“理论上应该是这样”的“理想状态”方法论。但还是有一些启示，结合我之前工作中的几个例子可以总结出来。
一、以结果倒推过程
实例1
我在第一家公司的时候做过这样一个项目，在不同的产品详情页中填充某个渠道下的UGC内容，以此来提升渠道的CTR。
当时的做法是抓取竞品对应渠道的数据，看每个关键词的点击量(因为爬不上曝光数，所以不能直接看点击率)，然后根据竞品不同关键词的点击分布比例，将对应的产品倒入包含这些关键词的内容中。
总体思路可以概括为：既然目标是点击，那就先搞清楚点击结果是什么样的(可以指竞品，但不仅限数据决策于竞品)，然后根据点击结果的内在规数据决策系统2律(分布比例、不同商品的差异等)重构内容。)数据决策系统2按照映射的方式。
二、铺开面筛选结果
实例2
上家公司团队刚组建的时候，前期有一个动作，小组里几个运营人员每大数据决策人做5-6种内容形式，总共有20多种。一段时间后，大家就知道什么内容ROI高了。
这里给当时的领导点个赞。事后我觉得这样做最大的意义不是搞清楚要做什么，而是平衡团队中每个人的不同想法。当时组里每个人的工作数据决策系统2方向都不一样，有行政调，公关调，编辑调，市场调。不评价任何人的想法，给一个共同的跑道自由奔跑。
延伸2
这些“头条”渠道(即一些自媒体内容)中有一个猜想，当前文章处于一种状态，极有可能是数据(点击、评论等)较好的老祖宗。)在第一数据决策系统2批实验内容“展开它们的枝叶”。也就是一开始不用花一点时间去思考文章的哪些内容类别会符合大数据决策需求，只要广撒网然后筛选就可以了。
当然，这是以前提为条件的：
该含量成本数据决策低，可大力检测；
不影响品牌定位和用户体验等。所以在例2中，因为钱，内容调性的约束等。我们的实验内容无法完全数据决策铺开，分散程度比较高。
三、汇总历史找到规律
这一点几乎被绝大多数运营所用。“无非是复盘和分类的总结。”否则做了下面两个例子我觉得没那么简单。
实例3
我在上家公司做了数据决策系统2一个短期分析，想看看不同题目的时效性如何。简单来说，就是将之前的内容进行分类，总结每个类别点击率的趋势，并区分趋势的拐点。以后类似内容的推荐时间会遵循之前数据决策系统2的规律。这样可以最大化推荐流量，减少浪费。数据决策
当然过程不止那么简单，需要分成几个大数据决策小组来总结，去除市场的影响，去除偶然性等等。但是这个过程属于讨论如何做数据分析的范围，而不是如何驱动运营大数据决策。
实例4
非常类似于例3。我们需要做一个分析，看看每种类型的内容每天适合汇集多少。简单来说，按照最重要的两个分类维度来看历史内容的累积流量。更多的流量会增加池条目的数量，而更少的流量会减少池条目的数量。(3是需求分析的及时性，4是需求分析的比例)
之所以没有那么简单，是因为在分析过程中有一个“笼子”，是根据推荐系统的推荐机制来分析的。换句数据决策话说，分析的过程就是找出h的过程
e_nav_3" class="nav-poin数据决策t">四数据决策系统2、量化一个长链条的事情两个典型的例数据决策子，一个是各种’转化漏斗’，一个是各种’传播模型’。不过，两种都是基于产品层面的动作，而不是数据决策内容本身。基于内容暂时还没找到合数据决策适的例子。
五、量化一个具有两面性的事情
举个简单的例子，很多APP都有开屏广告，一般3-5秒。但这个广告一般是会对APP的新用户留存，使用时长有影响的，但不放这个广告，影响赚钱。这时，A数据决策系统2PP开屏广告是显然要通过数据量化收益和损失的。
具体大数据决策做法不详细说了，毕竟是别人的项目，没亲自做过也只知道个大概。简单大数据决策说2方面：
- 价值归一，计算单用户留存等于（等价）赚多少钱，再比较单用户加载（点击）广告赚多少数据决策钱。
- 区分用户，找到看广告也能留下来的用户和看广告就留不下来的用户。
六、给项目定一个数据决策合理的目标
这两天前前前领导写了篇文章，讲了讲是他之前怎么给项目定目标。我大致翻译一下（顺带夹杂上我的私货）
- 前提1：大多数绝对值数据参考性不如相对值数据，比如：“社区”板块，这个社区的每天新增内容量的参考性不如新增内容量/DAU。这点大家估计都能认同；
- 前提2：平台数据参考性不如用户行数据决策为数据，比如：社区有多少新增内容参考性不大数据决策如用户有多少点击；
- 前提3：用户短线行为数据不如用户长线行为数据决策数据，比如这个社区每天有多少用户点击内容不如这个社区30日留存数据；
不过，具体使用哪个维度的数据来定目标要看项目发展阶段，团队风格，公司考核体系等等。
另外，关于如果设定项目目标，可以单独开一篇文章来写了，这里不过多的数据决策说了。
七、提供以另一种视角
我们每个人都知道自己在想什么，但无法知道他人（群体）在想什么。这时候数据遍提供了大数据决策另一个视角，利用用户的数据观测用户的想法。
实例5
在大数据决策第一家公司有过这么个项目，为了让自媒体数据决策作者保持活跃，每天导出他们贡献的内容数和收获的浏览数，增长的粉丝数。（前提，当时作者端还没有数据观测后台）这样，就能每天看到那些人获得了正向的反数据决策系统2馈（多发多得），哪些人获得了负向大数据决策的反馈（多发少得），以及那些人因为正反馈更积极了（增加产出），哪些人因为负反馈而消极了（大数据决策减少产出）。
这时候再按照以上分类在合适的时间采用不同话术维数据决策系统2度沟通，事半功倍。
八、多维度筛选，精准的投入
实例6
在实习的时候有过另一个项目，提高一个新社区的互动数据。当时做了个简单粗暴的数据是把主端对应板块的高互动内容搬过来，同样的用户群体，互动喜数据决策系统2好大数据决策是相似的。（前提哈，同样的用户群体，需要按照板块来筛选，不然的话不一定多有效）
延伸6
这几天赋闲在家疯狂刷虎扑，发现一个有意思的事情。有很多搬运的抖音小视频数据决策系统2，还挺符合虎扑用户喜好的。但细一想，虎扑的内容推荐是和字节一起做的，这样这个事情就比较简单了。
比如，拿着虎扑的用户画像数据，去抖音匹配同样的一批用户的高互动内容，直接输出过来；或者，识别一下哪些抖音APP用户同时装了虎大数据决策扑APP，把内容输出过来数据决策。
实例和延伸是同样的道理，前面进行多维度内容数据筛选，这样投入就精准的多了。
