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　　作为运营，学习分析数据可谓升职加薪的利器。数据分析助你告别运营的蛮荒时代~
　　馒头妹妹这么努力，只为你能毫不费力~
　　作者 / 官世强 专注内容营销和数据分析
　　来源 / 内容运营那些事 (id：content-operation)
　　数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。
　　对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑：
不知道从哪里获取数据；
不知道用什么样的工具；
不清楚分析的方法论和框架；
大部分的数据分析流于形式；
　　其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。
　　其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下面5个选项哪些属于“数据”概念的范围。
　　图1：哪些属于“数据”概念范围
　　大部分人都知道把“4.报表”选上，但是很难有人会认为上面5个选项都是。其实这反映了一个很普遍的现象：很多人都会先入为主，认为数据就是各种表格、各种数字，例如excel报表、各种数据库。其实这是一个错误或者说有偏差的认识，它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。
　　1.什么是数据？
　　数据（data）是描述事物的符号记录，是构成信息或者知识的原始材料。这种哲学层次的定义，让数据的范围极大丰富，也符合目前“大数据”发展的需要。试想一下，现在很多搜索引擎做的 “图片识别”、“音频识别” 难道不是数据分析的一部分吗？
　　作为一名互联网企业的运营从业者，我们接触到的数据可能没有那么复杂，但是也有很多类别。
　　图2：互联网企业运营从业者可能接触到的数据
　　从数据的来源来看，可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、新闻舆情和市场调研数据；内部数据包括用户行为数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。不同数据的获取途径、分析方法、分析目的都不经相同，不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。
　　那么我们常见的“信息”和“数据”有何不同？
　　数据是信息的载体和表现形式；信息是数据的内涵，信息加载于数据之上。以书本和知识为例，书本属于数据概念范畴，知识属于信息概念范畴；书本是知识的一种载体和表现形式，知识是书本的内涵和升华。
　　2.什么是数据分析？
　　数据分析是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。
　　这里有两个点需要注意：首先，我们需要提取的是有用的信息，而不是自嗨；其次，这些信息需要用来指导实践，而不是流于形式。
　　很多新人入门数据分析的时候，要么胡子眉毛一把抓，要么无从下手。这都是缺少分析思路的表现，需要宏观的方法论和微观的方法来指导。
　　那么方法论和方法有什么区别？
　　方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。
　　1.方法论
　　数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见的框架。
　　PEST分析法：从政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）、技术（Technology）四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
　　SWOT分析法：从优势（Strength）、劣势（Weakness）、机遇（Opportunity）、威胁（Threat）四个方面分析内外环境，适用于宏观分析。
　　5W2H分析法：从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。
　　4P理论：经典营销理论，认为产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place）和促销（Promote）是影响市场的重要因素。
　　AARRR：增长黑客的海盗法则，精益创业的重要框架，从获取（Acquisition）、激活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）和推荐（Referral）5个环节增长增长。
　　数据分析的方法论很多，这里不能一一列举；没有最好的方法论，只有最合适的。下面我详细介绍一下 AARRR 方法论，对于精益化运营、业务增长的问题，这个方法论非常契合。
　　图3：AARRR方法论
　　对于互联网产品而言，用户具有明显的生命周期特征，下面我以一个O2O行业的APP为例阐述一下。
　　首先通过各种线上、线下的渠道获取新用户，下载安装APP。安装完APP后，通过运营手段激活用户；比如说首单免费、代金券、红包等方式。通过一系列的运营使部分用户留存下来，并且给企业带营收。在这个过程中，如果用户觉得这个产品不错，可能推荐给身边的人；或者通过红包等激励手段鼓励分享到朋友圈等等。
　　需要注意的是，这5个环节并不是完全按照上面顺序来的；运营可以根据业务需要灵活应用。
　　AARRR的五个环节都可以通过数据指标来衡量与分析，从而实现精益化运营的目的；每个环节的提升都可以有效增长业务。我们下面的分析也是围绕这个方法论展开的。
　　2.方法
　　根据运营工作的实际需要，在参考了 GrowingIO 陈明的文章《一名优秀的数据分析师是怎样炼成的》基础上，我整理了7种分析方法。借助常见的网站/APP数据分析产品，我们非常快速的完成这7种分析。
　　（1）趋势分析
　　趋势分析是最简单、最基础，也是最常见的数据监测与数据分析方法。通常我们在数据分析产品中建立一张数据指标的线图或者柱状图，然后持续观察，重点关注异常值。
　　在这个过程中，我们要选定第一关键指标（OMTM，One Metric That Matter），而不要被虚荣指标（vanity metrics ）所迷惑。
　　以社交类APP为例，如果我们将下载量作为第一关键指标，可能就会走偏；因为用户下载APP并不代表他使用了你的产品。在这种情况下，建议将DAU（Daily Active Users，日活跃用户）作为第一关键指标，而且是启动并且执行了某个操作的用户才能算上去；这样的指标才有实际意义，运营人员要核心关注这类指标。
　　（2）多维分解
　　多维分解是指从业务需求出发，将指标从多个维度进行拆分；这里的维度包括但不限于浏览器、访问来源、操作系统、广告内容等等。
　　为什么需要进行多维拆解？有时候一个非常笼统或者最终的指标你是看不出什么问题来的，但是进行拆分之后，很多细节问题就会浮现出来。
　　举个例子，某网站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。如果你要提升用户的参与度，显然这样的数据会让你无从下手；但是你对这些指
　　标进行拆解之后就会发现很多思路。
　　下面展示的是一个产品在不同操作系统下的用户参与度指标数据。
　　图4：不同操作系统用户的参与程度
　　仔细观察的话，你会发现移动端平台（Android、Windows Phone、IOS）的用户参与度极差，表现在跳出率极高、访问深度和平均访问时长很低。这样的话你就会发现问题，是不是我们的产品在移动端上没有做优化导致用户体验不好？在这样一个移动互联网时代，这是非常重要的一个问题。
　　（3）用户分群
　　用户分群主要有两种分法：维度和行为组合。
　　第一种，根据用户的维度进行分群，比如从地区维度分，有北京、上海、广州、杭州等地的用户；从用户登录平台进行分群，有PC端、平板端和手机移动端用户。
　　第二种，根据用户行为组合进行分群，比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区别，这个具体的我会在后面的留存分析中介绍。
　　（4）用户细查
　　正如前面所说的，用户行为数据也是数据的一种，观察用户在你产品内的行为路径是一种非常直观的分析方法。在用户分群的基础上，一般抽取3-5个用户进行细查，即可覆盖分群用户大部分行为规律。
　　我们以一个产品的注册流程为例：
　　图5：用户行为轨迹
　　用户经历了如下的操作流程：【访问官网】-【点击注册】-【输入号码】-【获取验证码】。本来是非常流畅的一个环节，但是却发现一个用户连续点击了3次【获取验证码】然后放弃提交。这就奇怪了，用户为什么会多次点击验证码呢？
　　这个时候我建议您去亲自体验一下您的产品，走一遍注册流程。你会发现，点击【获取验证码】后，经常迟迟收不到验证码；然后你又会不断点击【获取验证码】，所以就出现了上面的情况。绝大多数产品都或多或少存在一些反人类的设计或者BUG，通过用户细查可以很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。
　　（5）漏斗分析
　　漏斗是用于衡量转化效率的工具，因为从开始到结束的模型类似一个漏斗，因而得名。漏斗分析要注意的两个要点：第一，不但要看总体的转化率，还要关注转化过程每一步的转化率；第二，漏斗分析也需要进行多维度拆解，拆解之后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。
　　某企业的注册流程采用邮箱方式，注册转化率一直很低，才27%；通过漏斗分析发现，主要流失在【提交验证码】的环节。
　　图6：注册转化率
　　经过了解发现，邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况，原因包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件送达时间过长等等。既然这么多不可控因素影响注册转化率，那就换一种验证方式。换成短信验证后，总体转化率提升到了43%，这是非常大的一个增长。
　　（6）留存分析
　　留存，顾名思义就是新用户留下来持续使用产品的含义。衡量留存的常见指标有：次日留存率、7日留存率、30日留存率等等。我们可以从两个方面去分析留存，一个是新用户的留存率，另一个是产品功能的留存率。
　　图7：两种用户群体的留存差异
　　第一个案例：以社区网站为例，“每周签到3次”的用户留存率明显高于“每周签到少于3次”的用户。签到这一功能在无形中提升了社区的用户的粘性和留存率，这也是很多社群或者社区主推这个功能的原因。
　　图8：留存魔法数字
　　第二个案例：首次注册微博，微博会向你推荐关注10个大V；首次注册LinkedIn，LinkedIn会向你推荐5个同事；申请信用卡时，发卡方会说信用卡消费满4笔即可抽取【无人机】大奖；很多社交产品规定，每周签到5次，用户可以获得双重积分或者虚拟货币。
　　在这里面“关注10个大V”、“关注5个同事”、“消费4笔”、“签到5次”就是我想说的Magic Number，这些数字都是通过长期的数据分析或者机器学习的方式发现的。实践证明，符合这些特征的用户留存度是最高的；运营人员需要不断去push，激励用户达到这个标准，从而提升留存率。
　　（7）A/B测试与A/A测试
　　A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，一组用户采用A方案，一组用户采用B方案。通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏。
　　在A/B测试方面，谷歌是不遗余力地尝试；对于搜索结果的显示，谷歌会制定多种不同的方案（包括文案标题，字体大小，颜色等等），不断来优化搜索结果中广告的点击率。
　　这里需要注意的一点，A/B测试之前最好有A/A测试或者类似准备。什么是A/A测试？A/A测试是评估两个实验组是否是处于相同的水平，这样A/B测试才有意义。其实这和学校里面的控制变量法、实验组与对照组、双盲试验本质一样的。
　　有了具体的分析方法还不够，运营要做好数据分析还需要一个清晰的流程。在这里我从宏观、中观和微观三个层次给大家介绍一下。
　　1.宏观
　　（1）中国古代朴素的分析哲学
　　其实数据分析自古有之，中国古代很多名人从事的其实就是数据分析的工作；他们的名称可能不是数据分析师，更多的是“丞相”、“军师”、“谋士”，如张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子、诸葛亮。
　　他们通过“历史统计”-“经验总结”-“预测未来”为自己的组织创造了极大的价值，这是中国古代朴素的分析哲学的重要内容。
　　（2）精益创业的MVP理念
　　风靡硅谷的精益创业，它推崇MVP（最简化可行产品）的理念，通过小步快跑的方式来不断优化产品、增长用户。
　　图9：构建-衡量-优化
　　在运营工作中，我们要大胆尝试，将想法转化成产品和运营方法。然后分析其中的数据，衡量产品或者运营的效果。如果好的话保持并大力推广，如果不好的话总结问题及时改进。在“构建-“衡量”-“学习”的不断循环中逐渐优化，这个流程是非常适合运营工作的。
　　2.中观
　　《谁说菜鸟不会数据分析》书中介绍了更为具体的分析流程：1.明确分析目的和思路 →2.数据收集 →3.数据处理 →4.数据分析 →5.数据展现 →6.报告撰写。
　　这个流程只是从“数据”的角度阐述了前后的流程，并未结合业务实际；而且它将数据分析的落脚点定位于“报告撰写”是具有误导性的，因为数据分析的最终目的是为了指导实践，而不是写一份报告。
　　但是这个流程仍具有参考价值，尤其是 “明确分析目的和思路” 对于新手入门具有一定的指导意义。
　　3.微观
　　下面介绍的是一个非常详细的分析流程，借助于一定的分析工具，我们可以按照这个思路对您的网站/APP进行细致入微的分析。
　　图10：微观数据分析流程
　　这是GrowingIO商务分析师檀润洋在《提高用户留存，产品、市场和运营都有哪些方法》中介绍的流程，我认为适用于大部分的运营数据分析。
　　它的前提是用数据分析工具做好数据采集和监控工作，把精力集中在业务分析上。这个流程的核心是“MVP”的理念，“发现问题”-“设计实验”-“分析结果”，通过数据来不断优化产品和运营。
　　案例1：搭建数据分析体系
　　小张今年刚毕业，在某公司从事新媒体工作，负责微信的日常运营。小张并不清楚微信运营的核心目的，尝试了很多方法，原创、翻译、改写了很多文章发布在微信上，但是阅读量时高时低，总体一般。
　　经理让小张想办法改进一下微信运营，提高微信的粉丝数和阅读数；但是张三毫无头绪，无从下手。这是很多运营真实的写照，琐碎的工作容易让人忘记思考，这很可能就发生在你我的身边。
　　我们从数据分析的角度对这个案例进行了诊断，总结了小张存在的这些问题：
不清楚自己需要关注哪些核心指标；
不清楚目标用户的特征（用户属性、用户画像等）；
对自己过往工作缺乏系统分析（数据采集、监测和分析）。
　　从业务增长的角度出发，我给小张量身定做了一套数据分析体系，配合其内容工作的开展。
　　第一点，内容定位。
　　运营需要明确知道自己的目标或者KPI，然后选择一个核心关键指标（OMTM）进行监测。如果是创业公司，初期可能需要拉新，那么核心指标是注册用户数或者新访问用户数。如果是资讯媒体，注重影响力和覆盖面，那么核心指标应该是微信阅读数或者网页PV。
　　第二点，用户画像。
　　无论是哪一种运营岗位，都需要明确知道自己的（目标）用户是那些人？这些人都有哪些特征，他们的关注点和痛点是什么？如果你的用户是产品经理，那么可以尝试爬虫抓取产品经理网站上有关的问题，然后做文本分析：这是定量层面的分析。同时，通过调查访问和问卷调研，获取更加深入的用户特征信息：这是从定性层面的分析。
　　第三点，持续监测。
　　借助数据分析工具，对核心关键指标（OMTM）进行持续监测。对于指标异常情况，我们需要及时分析和改进。
　　第四点，数据分析。
　　统计和分析过往内容的数据，找出哪些内容、哪些标题、哪些形式、哪些渠道的效果更好，然后朝这方面不断优化。
　　案例2：分析业务核心指标
　　电子邮件营销是现在很多企业仍在采用的营销和运营方式，某互联网金融企业通过EDM给新用户（有邮件地址但是未注册用户）发送激活邮件。一直以来注册转化率维持在20%-30%之间，8月18日注册转化率暴跌，之后一直维持在10%左右。
　　图11：EDM渠道注册转化率暴跌
　　这是一个非常严重的衰退，需要立即排查原因。EDM渠道注册转化率涉及到太多的因素，需要一个一个排查，数据分析师帮运营罗列了可能的原因：
　　技术原因：ETL（数据抽取、转化、载入）出现问题，导致后端数据没有及时呈现在BI报表中；
　　宏观原因：季节性因素（节假日等），其余邮件冲击（其余部门也给用户发邮件稀释了用户的注意力）；
　　微观原因：邮件的标题、文案、排版设计，CTA设计，注册流程设计。
　　一个简单的业务指标，会影响到它的因素可能是多种多样的，所以我们需要对可能涉及到的因素进行精细化衡量才能不断优化。最后发现，产品经理在注册环节添加了『绑定信用卡』，导致注册转化率大幅度下降。
　　1.业务层面
　　数据分析并没有想象中的高不可及，掌握好相应的概念、思路、流程，运营都可以做好数据分析。这里要着重强调一点，数据分析的目的是指导业务实践；脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓。
　　不同于职业的数据分析师和数据科学家，运营人员做好数据分析的前提是娴熟的业务理解。从业务的角度来说，数据不是数字，它是用户的心声。运营人员要从数据中发现问题，不断优化，提升用户体验、为用户创造更多的价值。
　　2.工具层面
　　磨刀不误砍柴工，做好数据分析工具必不可少。我汇总了下面几种工具，运营可以结合自己的实际需要采用。
　　Excel 是最常见、最基础的数据分析工具，Excel里面的图表、函数、透视表能满足大家基本的需求。Access 是微软 office 系列套装的一部分，是一种小型的关系数据库；当excel数据量很大、表格之间各种关联、查询、更新频繁的时候，Access就是一种非常不错的选择。
　　Python是一种高级的编程语言，近年来发展很快，它可以用来做数据分析、编程或爬虫；R语言是一种数据分析工具，在统计学中广泛使用。目前，Python被广泛用来编写爬虫程序，获取网上的信息，这是对运营人员非常有帮助的。
　　Google Analytics、百度统计、友盟是常见的网站流量分析工具，Mixpanel、Heap、GrowingIO属于用户行为数据分析工具，较前者功能更加丰富、分析更细致。
　　3.资源层面
　　运营入门数据分析，并不需要学习多么复杂的数学知识理论，更多的是将业务操作和数据分析结合起来。我这里推荐两个网站和两本书，希望有帮助。
　　（1）数据分析网（/）：覆盖统计理论、数据分析方法、业务分析等内容。
　　（2）GrowingIO博客（/）：GrowingIO数据分析、增长实践等内容。
　　（3）《谁说菜鸟不会数据分析》：数据分析入门知识汇总。
　　（4）《精益数据分析》：从精益创业的角度，诠释业务增长的分析方法和前言案例。
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社群+落地：从构建到运营只需七步
　　编者按：本文摘自《社群 +：互联网 + 企业行动路线图》，作者卢彦（人微信号no1luyan2015），36 氪经授权转载。　　社群经济的崛起，这可能是 2016年 即将开始的非常重要的事件。　　——吴晓波　　有一次，任正非和人民大学的黄卫伟教授探讨如何应对可能出现的颠覆性创新？任正非认为华为有能力举全公司之力靠压强原则，迅速跟上颠覆性创新的步伐，好比高压下即使是水从一个小孔中喷出来也可以切开钢板。而黄卫伟教授认为当产业出现颠覆性创新的时候，真正构成威胁的还不是技术，而是你在新的客户群里没有基础，难以维护普遍客户关系。我不清楚黄教授所指的广泛的客户基础是什么？ 我的理解是社群。　　社群被高密度的喊了快两年，但至今为止依然没有一个明确的界定与成型的方法论，似盲人摸象，各言所是，到底社群应该如何玩？第一步做什么，怎么做，接下来做什么？　　在潜心深研很多咖们的互联网 + 思想观点后，如易观国际认为传统企业互联网化三大战役 “卖货、聚粉、建平台”，中欧商学院李善友教授七字诀 “产品、社群、自组织” 等。集百家之长顺势推出整合版的社群方法论。　　任何事物要想不被繁杂的表象所干扰，就必须对原始定义有清晰的界定。社群也不例外，组织行为学认为，社会成员要构成一个群体，应具备以下三个特征：　　（1）群体成员需以一定纽带联系起来　　（2）成员之间有共同目标和持续的相互交往　　（3）群体成员有共同的群体意识和规范　　通过对社群原始定义的系统解构，我认为社群 + 落地粗略的可分为七步。　　一、构建社群　　第 1 步：重新定义目标用户群体，确立产品定位　　首先就是要设计联系群体成员的纽带，不论是产品、内容还是工具。社群必须要有一个载体作为入口，产品、服务或解决方案。如的载体是，大三湘的载体是山茶油。在消费升级和的推波助澜下，整个商业逻辑发生了变化，过去是先有产品后有用户，但现在可以先有用户后生产产品。因此，对企业而言首当其冲的就是重新定义目标用户，根据用户画像以最快的速度推出最小化可行产品，就是所谓的 MVP。为什么那些曾经在去年热火朝天的所谓社群今年销声匿迹了。因为情怀不宜久藏，说一千道一万，归根结底你还是的实实在在替用户解决问题，不然就是耍流氓。“为发烧而生” 定位没错，但如果总是出问题，长期以往，士可忍孰不可忍。产品才是凝结群成员关系的媒介和群成员需求的解决方案，社群的调性、价值观标签固然可以把群成员快速圈起来，但如果没有产品把大家的痛处抚平，标签就会陷入“然并卵”的窘境。目前来看正在崛起的中产阶级受到各大厂家的青睐，另外目标用户定位必须精准，不能说你的用户是年轻的白领女性，而是如下图般细致入微。　　　　目标用户定位明晰后，接下来就是产品，在这个物品过剩、物欲横流、认知盈余的时代，产品功能已远不能满足用户诉求，还必须肩负起用户展示自我以及与外界互动的使命，这就使得产品人格化的特征越来越明显。同时还有符合 “平民的价格、贵族的气质” 才可能打动中产，产品或服务要惊艳到让粉丝引以为傲，逢人就赞不绝口主动分享、推荐，让用户有炫耀的资本和自传播的动力。　　第 2 步：寻找 100 位 KOL 进行产品封测　　无论是小米还是其他产品型社群，他们的发展轨迹都是首先从万千潜在用户中筛选 100 位 KOL，那么这些 KOL 从哪里找？需要符合哪些条件？第一批 KOL 只能靠创始人的人脉资源来定向邀请，或从垂直论坛找大咖、达人，这些人名气不一定大，但在细分领域有绝对话语权和影响力，还有一定的语言表达力，当然能幽默风趣那就再好不过了。更关键的是这些 KOL 都有一个共同的爱好，喜欢分享，晒个不停。　　“道不同，不相为谋” 因此第一批进入者必须高度认可社群发起人，高度认可群文化和群目标，某种程度上用金钱来投票是甄别是否为同路人很管用的方法。金钱既是一定的门槛，同时愿意为一个社群付出金钱的人，也愿意付出时间，愿意为社群投入时间的人才是真正的铁杆。当然并不是所有的社群都要用金钱来投票，但是加入必须有门槛，无门槛的社群，只是一味地拉人头追求数量，最终只是一个人群而已，跟牛群、羊群没任何区别！　　　　第 3 步：策划社群活动，强化身份认同　　社群是一群志同道合的人的聚集与连接，线下活动是保持社群生命力和活跃度最为重要的保障。　　人与人之间的连接，只有在高频互动中才能强化成员彼此的链接，增加成员的归属感。《大连接》的作者尼古拉斯。克里斯塔基斯认为参与（即重复的合作性互动）能够建立信任并增加关系的价值。互动分为线上和线下互动。线上聊一百次不如线下见一面，通过移动互联网的连接很容易找到价值观相近的伙伴，但若没有见面机会，彼此很难产生信赖。　　目前很多活动内容聚焦在新产品体验或邀请铁杆会员参观工厂、观摩生产流程等。很多社群不重视用户之间的交流，而在意活动的影响力或规模。活动的目的是为了促进用户彼此的交流，而非活动本身，更不是形式上在一起。据统计小米平均每个月举办 21 场活动，米粉节、同城会等等，从中可以看出高频次活动对社群发展的重要性。　　总之，社群需要通过一系列的活动对内聚拢成员，强化成员关系，对外宣扬社群核心价值，吸引新成员加入，同时不断的向外界宣告社群存在。在信息泛滥的今天，如果人们一周看不到企业的消息，很容易就被人们遗忘。为什么那么多 EMBA 同学喜欢参加玄奘之路，一方面是活动本身带给人们刻骨铭心的体验和人生感悟，最重要就是人们在一起徒步穿越戈壁途中凝结而成的一生情谊。　　第 4 步：构建一套极客文化体系，提升成员专业认知　　曾说过一句比较矫情的话，他说 “看不懂的人以为我们是手机公司，看懂一点的人以为我们是一家移动互联网公司，其实都不是，我们是一家品牌公司、文化公司”。　　文化是社群的灵魂，文化体系回答了构建社群的目的是什么？社群存在的价值是什么？社群文化体系至少包括社群目标、价值观、社群公约。　　社群成员必须要一起做一些事才能加深和固化彼此的感情，也就是常说的 “扛过枪、下过乡”。优秀社群的基础在于：让对的人在一起做对的事。这里 “对的事” 就是共同的目标，或者说共同的任务。有了共同的任务、持续的活动，社群才有活力，也才可持续。共同目标和价值观可以增加成员之间的情感连接，让弱关系升级为强关系，社群目标不仅可以激发人们的潜能，也是吸引新成员加入的关键要素。　　移动互联网时代的社群除了应该遵循 “平等、开放、协作、分享” 的互联网法则外，还要有利他的文化基因。法国思想家卢梭在《社会契约论》里讲人类社会早期，是混乱的，个人放弃部分权力和自由，共同来维护集体的权力，以集体的力量来帮助每个人，这就是社会契约，这样社群才能发挥巨大的力量。其中关键是精神的认同，思想的引导。因此，对文化的认同是一切关系的开始，创造共同的认知和价值后，追随是必然的行为。社群只有源源不断的带给群成员归属感和优越感，成员才会留下来，并自发传播社群文化。　　对于产品型社群而言最重要的就是打造一套极客文化体系，塑造极客文化氛围，类似小米的 “为发烧而生”。当社群目标定位为中产阶级后，那么无论是产品定位还是社群调性，都应宣扬一种极客的价值文化主张。从认知到行为，从文化符号到仪式展演，由内而外全方位提升成员的专业认知，为社群建立品牌护城河。通常采用的手段就是提供一套鉴别方法，与友商 PK 各个指标、参数突显自身产品的独一无二。试想一个新产品如何迅速从山头林立的市场脱颖而出，目前来看除了找那些已成名的品牌过招外，再没有第二个方法。无论是小米、滴滴还是钉钉，无一例外都是拉着友商围绕各种指标、参数撕逼，这不仅赢得了更多成员的拥护与垂青，而且为成员创造了对外炫耀的资本和内容。　　第 5 步：社群裂变，培植自组织，布局线下体验场景　　社群的发展壮大离不开裂变，裂变的前提是社群已经形成一套成形的亚文化体系和运营机制。社群裂变并不是由社群领袖主导，而是依靠社群内的核心成员主动发起。今年很多图谋长远发展的社群，都不约而同的布局线下，为线下成员提供聚会、活动的固定场所。　　社群场景化极大的增强了社群成员的仪式感和体验感。社群需要通过仪式来宣告它的存在，弘扬社群的价值主张。通过举行仪式可以强化社群成员的共同价值观，从而增强成员间的凝聚力。仪式感的塑造统一化和符号化，无论是语录体系还是外在的衣着、行为，成员统一整齐的行动带给心灵的震撼是产品无法比拟的。　　闻名天下的禅宗祖庭柏林禅寺，30年 前，万佛楼开光时净慧老和尚提出 “大众认同、大众参与、大众成就、大众分享” 的生活禅。最近越琢磨越觉得这个理念用来指导社群运营再恰当不过，深深被老和尚的般若大智所摄服。后来这句话被海航董事局主席陈峰同志看到，一字未改直接收录在海航文化手册，成为海航人的共同追求。　　二、社群运营　　社群的价值在于运营。运营需要专业的执行团队，至少承担四个职能，内容生产、活动策划、新媒体运营、客服。当然还要有一套群管理、微信群、QQ 群、贴吧、APP 等。　　第 6 步：建章立制，健全社群运营机制：评价机制、激励机制、会员积分体系　　一个群体是变得更聪明，还是更愚蠢，取决于互动的时空环境与机制等，而不是互动这个动作本身。因此，要想让成员的连接与汇聚产生群体智慧，更重要的是改善连接与汇聚的机制。　　社群有自已共同价值观和责任，同时构建社群的规范，通过制度、层级和角色来进行区分成员，并通过权利和权益的不同分配、激励的干预和惩罚措施等影响和控制社群的集体行动，提升社群的认同感和执行力。　　如何激发成员的群体智慧和能量？需要制定评价标准和激励机制。由于社群不同于企业组织，可以单纯的依靠利益来驱动。社群还有其他多成分如人文情怀、使命追求、愿景，因此，社群运营除了常规的利益奖惩之外，还需要一套全新的运营机制。　　化升级思维是个不错的体系，其核心就是 PK，充分利用了人性中的攀比心。对于评价机制而言主要参照两个指标，参与度、贡献值。激励包括利益激励、荣誉激励和情感激励。群体激励的几个关键因素，（1）给出简单而清晰的目标，逐级实现。社群发展到一定阶段后，一定要将社群的成员按照贡献度与影响力划分会员层级，不同的成员等级、权限也不同，像游戏打怪升级一样设置任务、点数、关卡、徽章、排行榜等激励体系。（2）每个人都清晰地知道自己的任务，并去完成它。　　三、社群变现：完成从产品到品牌，再从品牌到产品的三级进化　　人类学家拉尔夫。林顿所研究的强有力的部落群体必须具备三个特征：相似的文化、频繁的互动以及共同的利益。由此可得社群要想持续发展除了文化和互动之外，就是必须要有共同的利益。　　第 7 步：设计 “社群 +” 商业模式：产品 / 内容 / 工具 + 社群 + 众筹 + 共享　　马克思主义认为：“人们奋斗所争取的一切，都同他们的利益有关”。任正非也认为华为的执行力，得益于它是一个利益共同体。所以要想让成员持续为社群贡献价值，离不开商业利益的输出与供给，那么社群的商业利益来自哪里？众所周知，在互联网 + 的背景下，社群不能简单的依靠卖货赚钱，这就倒逼社群必须跨界找到新的利润来源。　　目前来看市面上常见的四种变现方式，第一卖广告位，第二卖产品（做电商），第三卖服务（收会费），第四股权众筹或者产品众筹。前三种依然是把社群作为一个销售渠道或者平台。可社群的价值如果仅仅是用来卖货的话，不亚于买椟还珠。那么社群的商业模式到底该如何设计？个人认为社群的商业模式应该是通过社群成就一个品牌，使社群品牌成为一种文化价值的承载物和表达体，然后通过品牌延伸来构建社群生态圈。我们不难发现社群的商业利益还是来自当社群成为品牌后跨界整合资源提供其他服务或新产品来赢利，通过输出平台、文化、机制，使得品牌价值最大化，过程中 + 众筹 + 共享是个不错的组合。　　（加入新浪创业社群，直通新浪创业专属活动，对接一线投资机构。微信号sinavc）
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