如何写网站运营方案？

时间：2022-08-30 23:51:01 | 来源：网站运营

时间：2022-08-30 23:51:01 来源：网站运营

最近在微信“网站运营108将”上活跃，也有好多人问我怎么撰写一份运营方案，我一一回答，感觉忙不过来，正好上上周末我在家做了一份数据运营方案（网站优化方向），所以我打算用亲身实战的经验来通俗化说一下：我是怎么搞网站运营优化方案的。


业务旺季来了，领导说：韩利呀，这个核心业务的数据运营你来做吧，尽快出一份网站运营优化方案。我欣然应诺（嘻嘻，我的工作态度一直鲜活，来了新活，总是特别兴奋，一来自己平时靠个人站琢磨的东西终于又可以及锋一试了；二来刚刚转型做职业社交业务，由此一役，更能总结到不少运营知识了）


那么，我该从何入手呢：按惯例，肯定是从数据下手，去发现网站本身的问题。往期经验，数据我一直认为有三大来源：网站监测工具的点击流数据丶日志数据和体验数据。前两个数据来源不用赘述，凡是做运营的童鞋都知道。体验数据是什么呢？体验数据，就是你自身作为一个用户，带着用户的任务目标去体验你即将运营的网站的各个业务流丶交互细节，发现问题；当然，锦上添花的事情，你还可以体验下竞争对手的网站。某种情况下，竞争对手的体验数据的说服力胜过网站监测工具和日志数据带来的说服力。当你真正基于自己真实体验而发现网站大问题时，领导和业务相关人员也就无话可说了。往期经历告诉我：网站日志数据和网站监测工具的点击流数据因为数据监测方法不同丶指标定义不同丶个人数据分析经验多寡会造成很多费舌扯皮的事。毕竟你给业务相关人员（比如产品经理丶算法丶BD）指手画脚，说三道四人家心理肯定不愿意。尤其是一个单位牛人如麻的时候，谁都不愿意承认错误。


一丶确定KBR，并分解之


在天极的时候，宋星经常来给我们内训，那时候我跟他学了一套网站分析思路：


确定你的KPI>>>找到影响你的KPI的驱动因素（全局驱动+局部驱动）>>>分析网站及业务模块，发现问题>>>测试改进问题（渠道+产品）>>>改进前后比照，应用效果好的优化。然后不断循环此运营逻辑。


图示如下：



所以，我根据招聘业务的关键KBR做了一番思考，最终决定攻占<简历投递量>这个指标，将它翻倍（定目标的时候，我总是缺乏理性，一般都会把领导吓一跳，当然我一般都完不成自己定的目标，但是，你懂的。目标本来就不是拿来完成的，而是用来激励自己和团队成员的，所以有时候我经常发现因为领导离业务较远，所以定的目标都很武断时，很多员工都会说，这个领导真二，拍下脑袋目标就定了）


定义了KBR后，接下来分解它，找到全局驱动因素和局部驱动因素，如下图，我将驱动因素和指标直接挂靠在一张图上，这样比较醒目(标黄部分为全局驱动因素):



二丶理清业务逻辑，寻找分析数据源


确定好了KBR，并分解了KBR，我决定从关键驱动因素转化率入手去发现问题。转化率是一改定全局的指标。因为对业务流程还不是很熟悉，我拿出了500小号作为体验用户来进行深入体验，最后总结了网站的关键业务流程图：



业务流程理顺了，正当我准备从数据部门提供的数据平台寻找分析源数据的时候，不幸的收到了一封邮件，大意是数据迁徙到了新的平台，原有平台不再提供服务。然后我登陆新的平台，发现我要分析的业务项目的数据全部没有了。我就问数据部的负责人，负责人说迁徙的数据都是根据相关业务同事日常点击排行靠前的规则迁移的，鉴于你负责的业务模块的数据已经好久都没有被查看过，所以就没有迁徙，接下来他还训斥了我一吨：这么重要的业务你以前为啥不看数据呢！


我晕，我刚接手这个业务呀，不过人家说的对，为啥没看数据呢。我说：以后我会看的，能否迁徙下？然后数据部的产品经理说：原平台的这个项目报表是按照当时的业务口径跑的，目前因为新增加了wap/app/微信端等移动端的流量渠道和平台，建议基于现有业务重新整理报表需求。我一想也是，正好借此自我定义一些指标。但是凭空又多出来一项任务：业务数据报表需求整理。


领导可不管这些，催着我写业务运营方案，这时候我想到了网站数据监测工具。原来是用GA监测的（我太喜欢GA了，尤其是与Googletag Manager工具的配合使用），但是因为GA访问不稳定的原因，领导近期改用了百度统计。不是十分强大，我心想，只有自己多费点心了。


三，确定关键优化指标一：关键流程转化率


我决定先从转化率下手分析。我最喜欢的流程转化率，经过研究，我发现业务流程分三块：注册流程丶简历创建流程丶投递流程。我决定先搞投递流程的数据，这个最核心。打开百度，没有做转化路径配置，于是配置上，但是领导急着要方案，等有说服力的数据产生的时候会耽误方案进度。于是我从受访页面下手，下载到本地，来个excel笨方法梳理（这个真心累，先得把各url分组归类），忙活了一个晚上，终于弄出了第一个报表：


我这么一看，不禁心里一乐，因为问题一下就明晰了，好似领导故意送了一个便宜一样：漏水的地方太多了，不对，是太狠了。各节点流失的比例“高不可攀”。于是我赶紧将分析指导意义附在图下，鉴于业务秘密，就不放射出来了。其实一看就明白，只不过是措辞问题，写的婉转点而已。像“狠丶太”等描述性字眼就慎用，要不产品会生气滴。


接下来，我决定再佐证一下，这时候体验数据方法派上用场了，我想，是不是竞争对手的投递流程也是这么复杂呢，我决定从用户任务负荷上来佐证比较，结果如下：



乌卡卡，三大流程，用户完成任务用时和动作次数明显高于竞争对手，这可不是一个好现象，也侧面印证了上文说的流失率高的原因。招聘平台本就很多。用户为了投递一份简历而费时费力，转移平台的意愿就会很高。除非你的职位是独家发布。


然后我就按照第三个步骤一个指标一个指标的分析，最终完成了一份图文并茂的网站运营优化方案。当然，因为百度统计的功能有限，接下来我又撰写了网站数据需求方案，一共整理了12份报表。我发现，通过这12份报表完全可以理解优化网站关键业务，他们分别是：全局概览数据（给领导看的）丶流量来源渠道监测报表（监测BD业务水平和流量质量的）丶关键流程监测漏斗报表4份（一个全局漏斗丶3个关键业务流程报表）丶用户任务负荷报表（监测用户体验和交互设计）丶关键入口页面业务表现监测报表（页面文案丶交互功能和视觉表现）丶外围内容运营效率监测报表（导流内容组对关键业务的引导作用）丶用户价值监测报表（找到核心活跃用户，并做为运营化推广手段的节点）丶流失用户监测报表（找到并预警流失用户，提前做运营部署）丶职位当日保有量报表（基础信息业务必须保持恒定或提高）。


以上关于全局驱动因素丶局部驱动因素丶体验数据等都各举了一例。大家是否理解呢！



2014年10月19日附：有朋友在我的微信公众号coo108里留言说是否可以分享一下那12份报表。当然可以，只是这份报表比较草莽，如有辱视觉，见谅。分享如下：

校园招聘频道业务数据需求

需求方：韩利

A 校招全局指标概览

目的：校招业务各节点关键指标及各指标总体趋势
维度：日期
校招指标：校招UV、校招PV、PV/UV、新增校园版注册用户数、校园版创建简历达到投递标准用户数、校招投递简历用户数、被投递职位数、投递简历数、项目信息访问用户数、点击网申地址用户数
全站对比指标：校招UV全站占比、校招PV全站占比、校园版新增注册用户全站注册占比、校园版创建简历用户数全站创建简历占比、校招C2C职位投递数全站投递占比
校招UV分解：老用户、新注册用户数、未注册用户数
校招PV分解：老用户PV、新注册用户PV、未注册用户PV



B 流量来源渠道监测

目的：渠道流量质量监控、发现新渠道。
维度：日期
流量来源分类：①网站自有可控产品导流（网站非校招职位页、wap、自有app、推荐引擎、微信公众号、服务号、官方微博）②站外引入（含搜索引擎、站外链接、导航站) ③ 直接访问
指标：①流量数据（校招UV、老用户、新注册用户、未注册用户）②行为数据（校招PV、跳出率）③关键业务数据（注册用户数、创建简历用户数、投递简历用户数）

C 关键流程监测漏斗

目的：发现流失用户的节点并实时优化相关影响元素
维度：日期


1、C2C职位投递关键流程监测
基础指标：用户数
全局路径：进入c2c职位详情页用户数、点击申请职位按钮用户数、投递成功用户数、点击/详情页用户、成功/点击、总流失率
2、C2C职位投递路径分步监测-创建简历
基础指标：次数
图表类型：漏斗
前置条件：web端、已注册登陆但未创建简历用户，由详情页引入注册流程用户
路径：进入C2C职位详情页次数（url）>>>进入创建简历页次数（url）>>>①点击“导入A网站的简历”按钮次数 ②点击“导入B网站的简历”按钮次数 ③点击“暂不导入，手动填写简历”次数>>>①②点击登录并导入按钮次数 ③进入导入档案信息页次数（url）
3、C2C职位投递路径分步监测-投递简历
基础指标：次数
图表类型：漏斗
前置条件：web端访问、登陆用户且简历符合最低投递标准
路径：进入C2C职位详情页次数（url）>>>进入简历确认页次数（url）>>>进入邀请评价页次数（url）>>>进入投递成功页次数（url）
4、名企校招项目投递流程监测
基础指标：次数
图表类型：漏斗
前置条件：web端访问、已注册、未填写求职意愿用户
路径：进入项目详情页次数（url）>>>点击网申地址按钮次数>>>进入填写求职意愿页面次数（url）>>>点击填写求职意愿页面“完成”按钮次数

D 用户投递任务负荷及任务完成时间监测

目的：与竞争对手网站比较，优化网站用户任务投递时间。基准及理想目标数据如下：



维度：日期
指标：投递简历用户数、投递总职位数、平均投递职位数、投递成功平均用时、投递成功平均鼠标点击次数


E 职位保有量监测

目的：观测未被投递的长尾职位（项目）总数变化趋势、进而优化职位（项目）推广方式<如通过邀约、BBS、社会化网络等渠道推广长尾职位（项目），提高长尾职位（项目）的曝光度>
维度：日期
指标：当天新增职位（项目）数、当天职位（项目）保有数、职位被查看总次数、被查看的职位（项目）总数、被投递的职位（项目）总数
筛选：1、职位维度：c2c职位、抓站职位、实习、校招全职、项目信息；2、查看次数区间：0次，1-10次，11-30次，31-50次，51-100次，101-500次，501-1000次，1000次以上期


F 着陆页面表现监测

备注：鉴于目前校招频道正在改版，待改版正式上线后再单页面提数据需求
主要入口页面：应届生项目页：url；项目详情页：url；应届生项目搜索页（校招进度查询）：url；找实习首页：url；找全职首页（校园版）：url；职位详情页（实习、全职）：url。
指标：流量情况（UV、新访客、新访%）；用户页面行为（点击次数、跳出率、搜索次数、筛选次数）；目标转化行为（注册用户数、投递职位数）


G 内容运营效率分析

目的：评测讨论区（校园广场+求职攻略）引流至详情页面能力
维度：日期
导流内容组①：校园广场首页（url），今日职播内容页（url），讨论区列表页（url），讨论区详情页（url）
导流内容组②：求职攻略首页（url），求职攻略详情页（url）
目标内容组：项目详情页（url）,职位详情页（url）
指标：引流次数，跳出率


H 用户监测

活跃用户和流失用户定义：最近7天有登陆（高活用户）、最近15天有登陆但最近7天没登陆（中活用户）、最近30天有登陆但最近15天没登陆（低活用户）、最近90天有登陆但最近30天未登陆（可能流失）、最近90天未登陆（已流失）。

1、用户价值分析（电商思路运营）

目的：找到网站有强烈求职意愿的活跃用户，并通过运营手段保持用户活跃度，最大化活跃用户价值（如投递更多职位，贡献更多正面UGC内容，分享更多信息等），增强网站在这类用户心理的品牌喜好，进而转化成为网站宣传节点；根据数据，预测评判学校求职动态、专业求职动态及排行榜，进而指导阶段性重点推广运营目标群，并对推广物料制作及推广方法进行指导，达到精细化运营目的。
维度：日期
全局指标：校招总用户数、高活用户、中活用户、低活用户、新增活跃用户数、活跃用户比率
报表：用户UID、专业、学校、学历、用户所在城市、投递简历类型、最近投递简历时间间隔、投递简历频率、平均单次投递简历数、单次最高投递简历数

2、流失用户分析

目的：找到流失用户，并通过产品和运营，预警用户流失，最大力度拉回流失用户。

维度：日期

全局指标：校招总用户数、流失用户数、新增流失用户数、用户流失率

报表：用户UID、专业、学校、学历、用户所在城市、距离上次登录天数（>30<90，>90）、用户状态（可能流失、已流失）