作为产品推动者，做产品运营的朋友很多，希望对产品运营感兴趣的小伙伴们，能够对对产品运营感兴趣的小伙伴有所帮助。
产品操作所需的能力：
用户行为分析是分析用户对产品的行为和行为背后的数据，通过构建用户行为模型和用户画像来做出产品决策，从而实现精细化运营，引导业务增长。 具体来说，可以概括为5w2h，即：谁，何时，何地，什么，为什么，如何，多少。
但要注意：
用户行为分析不是形式化的，不是为了分析而分析，哪怕是核心用户提出的需求，也要经过数据的验证，没有人能代表真实的用户;用户的需求在不断变化，我们不应该过分依赖过去的经验，这样是不靠谱的，只有数据才是最靠谱的。
所以用户行为分析应以用户体验为中心，以数据为导向。
我的 2024 年产品功能迭代必须围绕用户体验进行升级，目的是留住老用户并吸引新用户。 一般来说，产品主要有五个层次：战略层、范围层、结构层、框架层和感知层。
战略层：更新了产品定位。 以微信为例，一开始，微信被设计为一个简单的通讯应用，但后来逐渐具备了社交、生活等一系列综合功能，微信定位不断更新，以满足用户不断变化的需求。
范围层：它是产品功能的范围，哪些事情可以由产品完成，哪些事情不能完成。 流程如何才能逼迫产品运营去考虑产品中潜在的冲突和粗略的功能设计，确定现在能解决什么，未来能解决什么？ 确定范围后，根据公司当前发展阶段，集中优势资源满足最重要的功能迭代，先推出一个版本，再进行版本迭代和持续优化，在保证最重要功能用户体验的前提下。
结构层：以结构化的方式总结和组合功能和信息，以确定交互中的呈现风格。 比如美团可以点外卖、买药、叫出租车，那么这些功能的比例应该如何分配，才能优化用户体验呢？美团一开始并没有买药叫车的功能，这些功能的加入不是简单的叠加，而是要不断寻找更好的组合，否则功能太难找，整个用户体验都会被拉下来。
框架层：简单来说，这一层就是让用户直观地知道产品有哪些功能。 例如，微信界面的发现是一种归纳功能组合，其中 Moments 和 Scan 等二次归纳组合的显式分布结构的组合处于框架层面。 框架层的迭代相对来说是结构层的延伸，但比结构层更细致、更复杂。
感知层：主要解决产品展示如何满足用户的使用习惯和期望。 除了UI等视觉效果外，功能按钮的交互和反馈也属于这一层。 这一层的迭代重点是用户端，如何促进感知，如何引导用户操作，都是与用户习惯和潜意识的交互。 记住不要养成太多的个人习惯。
这并不是说我们需要具体实现渠道投放，而是更多的是渠道和产品的适应性分析和效果跟踪。 如何跟踪渠道，如何衡量渠道的效果，进而引导和迭代下一轮交付。 渠道交付后，它被映射到产品的整个过程，并发生最后一次购买。 了解渠道运营效果测度的核心指标，用数据进行归因。 一般来说，归因模型必须清楚地证明：
哪些营销渠道可以推动转化？
每个渠道的贡献率是多少？
用户转化路径是什么？
如何结合不同的渠道获得更多价值？
对于产品来说，用户通过什么渠道进入产品是每个产品都必须弄清楚的问题，而渠道归因成为数据分析的重要方法。 常见的归因模型有：上次互动归因模型、初始互动归因模型、线性归因模型、时间衰减归因模型、基于位置的归因模型、自定义模型等。 每种模式都有各自的优缺点，具体使用哪种模式需要结合产品本身和业务需求对产品运行进行综合判断，并对整个过程进行系统了解。
总之，以上三种能力需要你对产品内部的“业务数据”有清晰的认识，并了解它们之间的关系，这样你才能有机会用好它们，也可以站在“数据”的角度与不同的合作者进行对话，不断改进产品。
然而，大多数拥有1-5年运营和产品经验的运营人员在工作中，会遇到以下“数据应用+数据分析”的困境：
我看了一堆关于数据分析的资料，学习了Python SQL等工具，但是我还是不知道该看什么数据，如何用好数据，在脑海中仍然无法形成一个清晰的“数据分析”方式
面对具体的业务问题，比如某项活动上线后如何评价某项产品功能的效果，我还是不知道如何拆解、评估和验证，不知道数据分析在工作中的完整应用流程是什么，也不知道如何针对具体的业务问题搭建数据指标监控系统或评估效果
我经常被说成是“数据敏感度低”，但我不知道什么是“数据敏感度”，也不知道如何训练自己的数据思维+提高数据敏感度
您可能知道现在需要查看哪些数据，但您不会根据当前数据提前计划未来可能是什么样子
我想走得更远，但我不知道高级操作需要具备什么样的数据应用能力，以及我目前的数据能力水平如何。
总之，摆脱80%杂工的现状，成为行业内20%的大师，培养自己的内功，才是最有效的。