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三、零基础转行运营，需要做哪些准备

首先我认为有一个准备是必须要先做好的，那就是：你认同这个行业的前景，并愿意持续地做下去。
有些同学喜欢不停地换工作，换行业，最后几年下来才发现自己一事无成，职位没上升、工资没见涨、看不到未来。
既然如此，为什么在换工作的时候不慎重一点呢？

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既然选定了进入一个行业，那一定是了解并且认可了这个行业的发展前景，剩下要做的唯一一件事情就是坚持提升自己的专业水平和业务能力了。
所以，如果你选择了进入运营岗位，那么恭喜你迈出了第一步。
但切记：选择并不意味着已经成功了，是你选择了运营，但公司还没有选择你。对于一家互联网公司来说，基本会考察到运营新人这样几个维度的能力。 1、是否有落地的项目经验
说得再好，没有相关的经验和数据支持也是没办法说服别人的。一家互联网公司在招募运营新人的时候，一定会关注到你是否具有落地的项目经验。
这个项目经验可能是你运营的一个社区、一个微博或者是一个微信公众号。总之，这个项目经验能够向别人证明你是有相关互联网经验的。

2、是否具备科学的运营思维

就拿市场运营来说，正确的思维不是你做了两百个渠道，而是把其中的几个渠道做到极致，能够为产品持续不断地带来流量。
同时，你又会接触用户，知道用户的想法，用户关心什么，从用户的角度去思考问题，这是科学的运营思维。
一个完整的互联网营销一般会包含这样五个环节：
用户调查（基本属性、活跃渠道、兴趣、痛点等）——内容制作（文章、视频或者活动等）——渠道投放（微信、微博、知乎、百度等）——数据分析（回收投放数据并对效果进行分析）——调整优化（根据数据结果对内容和渠道进行重新的组合）。
最终通过这样一个环节的循环，形成了整个互联网营销工作。
所以，你需要了解在产品营销过程中各个环节的技巧，这也是面试官会重点考察的能力之一。

3、文案技能

运营考察的是并不是你的文学功底有多强，而是考验你的逻辑和文案能力。而文案好不好跟文笔好不好实际上并没有那么大的关系。

好的文笔可以让你妙笔生花，写出很多美丽的场景和故事，但文案的本能是销售以及传达产品理念。

这两者有着本质的区别：
同样是夸一款笔记本开机速度快
文笔好的夸奖方式可能是：心随意动，意随心达
看起来很华丽，然而你能看懂这是描述的什么鬼吗？
文案的夸奖方式可能是：标配intel最新处理器，平均开机时间只需要5秒，比喝一口水的时间还短
没有华丽的词语，但你能一眼就能看懂文案的意思不是吗？
你不必成为一个文案大师，但一定是个懂用户，能够站在用户角度思考文案如何撰写的运营。

你可能需要知道怎么学习才能写出好文案？：https://www.nuanshi100.com/course/128/play?spid=74669590&invite=97143723

4、数据分析

想必大家都听过一个词，它叫作“大数据”，意思就是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
这个大数据更倾向于一个企业的信息资产库，里面包含了互联网能搜集到的所有用户信息，产品数据，行业数据等等。
但作为运营要学习的不是大数据分析，而是关于产品转化的各个环节的数据分析。

首先你得知道互联网各个数据的含义：
例如：
pv指的是页面访问量，对应现实的意思就是人流量。
uv指的是独立访客的数量，同一个人访问多次只能算1个uv。
跳出率指的是在只访问了入口页面（例如网站首页）就离开的访问量与所产生总访问量的百分比。
......
在知道这些数据的含义之后，你还要了解到这些数据背后能反映的问题。

而运营则是通过这一步一步的数据反馈来分析各个环节的转化数据（新用户-注册用户-付费用户-复购-流失），通过内容、活动等各种方式来提升各个转化环节的数据，使产品的运营效率达到极致。
大概的意思就是：通过数据分析后的调整，一款产品的一天的盈利本来只有1W，而运营介入后能够实现2W甚至3W的盈利，这就是运营在这个过程中起到的作用。
所以作为一名运营，你需要了解数据并且掌握1-2个数据分析工具的使用，不然在工作中属于纯小白状态，进步是会非常缓慢的。

此图示意的是一个落地页的浏览触达图，通过此图我们看到，红色部分表示的是有90%的用户都浏览到了页面的这个位置，而最底部的绿色部分表示，60%的用户浏览到了这个位置，意味着在中途流失了30%的用户。

那么通过这个图我们从数据分析的角度出发是不是可以认为：
1、可以尝试把产品的重要信息和转化点预埋在更上面的位置，当用户浏览到这个位置的时候即可完成转化（点击下载或者进入下一个页面）。
2、中途流失了30%，说明很多用户对这部分的页面并不感兴趣，是否可以换成用户更感兴趣的内容？
......
运营正是通过这样一步一步的优化，使更多的用户点击下载，完成转化（此处下载即算是一次转化）。而这个过程，必然需要运营懂数据分析，通过数据反馈去对工作进行调整和优化，达到最优的投入产出比。
那么目前主流的数据分析工具有哪些呢？

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1、Google Analytics(分析)

Google Analytics（以下简称GA）是谷歌旗下的一款数据分析工具，也是目前最主流的数据分析工具之一。支持网站和APP，通过GA我们可以对广告链接做指定追踪，并进行数据分析。这是什么意思呢？
意思就是说，当用户点击你在某个社区或者说广告页面布置了监测代码的链接时，你就已经在它的电脑上埋下了一个追踪器，并且这个追踪器能够调用这个用户在其他平台的一些共享信息，例如地区、年龄、性别、网络兴趣特征等（细想是不是挺可怕的），只要你在任何一个使用过GA的网站提交个人信息，就会被记录在案，随时可以查看。
通过这个追踪器，你能清晰地看到用户进入网站后的行为流向，比如从A页面跳转到B页面，最后点击了网站的注册按钮完成注册，或者中途从某个页面C离开，都可以被监测到。

2、百度统计

百度统计的功能其实非常类似GA，其主要功能也基本一致，用得最多的就是布置监测链接，同时监听用户转化环节的一些数据了。

同样的，百度统计的学习也是需要有个人网站或者APP的，配合实操，才能真正地掌握这一门技能。（特别是要入职的公司是以网站或者APP为主时）

3、友盟

友盟跟前两者的区别在于，友盟是专注于做app统计的（网站统计也涉及），目前在app上应用比较广泛，其功能和百度的移动统计版本类似，基本上懂一个就能够复用。
同时，友盟在移动统计方面也提供了移动广告效果监测、app运营等相关的功能插件，在app技术开发上运营比较广泛。

4、Growing IO

Growing IO是一款无埋点的数据统计工具，主要亮点是在用户转化和留存环节的数据分析功能，能够监听到用户对页面的注意力、点击热力图等，为产品运营提供优化指导。

5、Piwik

Piwik是一款能够监测独立用户的行为，目前其他统计工具基本也有这个功能了。其意义在于，可以了解单个用户的特定路径，能够帮助企业了解用户行为后，分析其背后的原因，以及通过原因去对产品进行优化。
当然除了这些之外，还有很多数据分析工具，那我们要全部学会吗？
其实不用，学习其中的1个或者2个就可以了，其他的在需要时自然可以复用的。
我们学习数据分析的目的并不是去为了分析数据或者把数据分析报告做得多么漂亮，而是通过数据对运营工作进行优化，对产品进行优化，将整体的运营效率提高，创造更大的价值。所以切记不要走偏了

未完待续

最后多说一句，小编是一名python开发工程师，这里有我自己整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编，并在后台私信小编：“01”即可领取。