品、內容和服務進行的，社群提供極致的產品、內容和服務，將用戶聚集，因共同的價值觀和興趣吸引來的用戶變成社群平臺最寶貴的資源。
產品類：主要是通過獲取用戶，把控流量，通過入口級產品獲取用戶，最后通過流量變現來獲取盈利。
內容類：主要通過增加用戶黏性，通過組織線上線下活動，授課，講座，培訓，沙龍，行業大會，論壇，峰會等各種形式變現，同時給用戶帶來更有價值的信息及資源。
服務類：主要通過買粉絲買粉絲、買粉絲群、朋友圈、微社區、興趣部落、QQ群、買粉絲二維碼、碼、軟件等工具服務，獲取用戶信息，沉淀用戶池，從而帶來銷售轉化。
做好社群，要先明確社群的定位，希望以上7個社群的定位對你會有所幫助。
二
體系架構
1、社群運營架構
A、核心運營團隊
負責，戰略問題。為口碑和發展負責，人不宜太多。它是社群運營的框架，有了框架就可以很好填充。決策的人多了，就會出現效率低下。社群運營個性就不會凸顯。
B、大腦運營團隊，這個事情要結合我們社群的規模來考慮的。它是隨著社群運營發展而設立的，最好是群里挖掘，高手都在民間。
C、小助手團隊，可以完成整理群信息，領讀打卡，它是社群活動的保障，活動信息和活動他們都可以及時通知，便于群友活動交流和互動，可以使群友加深了解和鏈接合作。
2、社群人員架構
A.社群架構師
B.數據分析師
C.社群運維官
D.內容輸出官
E.社群客服
三
團隊建設
1、社群團隊管理三大核心理論:
A.最小經營單位理論
B.自運轉構架理論
C.賦能與控制理論
2、團隊崗位
A.社群架構師
B.數據分析師
C.社群運維官
D.內容輸出官
E.社群客服
3社群組織的運營
（1）、組織管理V游戲化
（2）、業務運營V數據化
（3）、組織文化V情感設計
四
社群工具
1、流量管理工具
（1）、公域流量管理工具
（2）、私域流量管理工具
（3）、參考工具：獵客九州
2、社群運營工具
3、傳播工具
五
粉絲運營
粉絲運營
信息病毒理論
A.信息病毒是最低成本的流量入口,信息病毒和生物病毒具備極強的相似性，具備傳播性和復制性
B.生物病毒由核酸長鏈內核和蛋白質外殼組成，蛋白質外殼負責感染宿主，核酸長鏈負責自我復制；
信息病毒由信息病毒內核和價值信息外殼組成，價值信息外殼負責感染人，信息病毒內核負責讓人采取行動實現復制與變現
C.每一種生物病毒都有自己的易感人群，易感人群身體剛好有這種病毒的易感受體;每一種信息病毒也有自己的易感人群，易感人群剛好就對此類信息易感
六
用戶運營
1、用戶運營基本流程
2、詳細步驟
3、成交方法
用戶運營是現代互聯網重要的運營手段之一，而用戶研究是用戶運營設計流程中的第一步。它是一種理解用戶，將他們的目標、需求與商業宗旨相匹配的理想方法，能夠幫助企業定義產品的目標用戶群。在用戶研究過程中，數據的使用及挖掘是非常重要的。今天我們就來聊一下，有哪些通用的用戶分析方法？如何分析你的用戶？圍繞七大用戶分析方法論/模型，展開分享幾個比較常見的用戶運營實際案例。
一、用戶運營——六大用戶分析方法論
1、行為事件分析：用于研究某行為事件的發生對企業組織價值的影響以及影響程度。用來分析判斷，特定的某些行為數據及挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等。
2、用戶行為路徑分析：指用戶在網站或APP中的訪問行為路徑分析。指導運營明確用戶現存路徑，優化用戶行為，結合業務場景需求進行前端布局調整。
3、點擊分析：是重要的數據分析模型之一。其中點擊圖是點擊分析方法的效果呈現，在用戶行為分析領域，包括：元素被點擊的次數、占比、發生點擊的用戶列表、按鈕的當前與歷史內容等因素。
4、用戶健康度分析：是基于用戶行為數據綜合考慮的核心指標，體現產品的運營情況，為產品的發展進行預警。
5、用戶畫像分析：是指根據用戶的屬性、用戶偏好、生活習慣、用戶行為等信息而抽象出來的標簽化用戶模型。
6、漏斗模型分析：本質是分解和量化，指從最開始（獲取用戶）到最終轉化成購買整個流程的轉化變現形式及轉化率，以數據指標進行量化，最終達到提升整體購買轉化率的目的。
二、方法論具體類型分析
1、行為事件分析
行為事件分析法主要用于研究某行為事件的發生對企業組織價值的影響以及影響程度。企業借此來追蹤或記錄用戶行為及業務過程，如：用戶注冊、用戶登錄、瀏覽商品詳情頁、下單、退款等，通過研究與事件發生關聯的所有因素來挖掘用戶行為事件背后的原因、交互影響等。
行為事件分析法一般經過三大環節：事件定義、多維度下鉆分析、解釋與結論。
（1）事件定義
事件定義包括定義所關注的事件及事件窗口的長度，這也是事件分析法最為核心和關鍵的步驟。事件的定義遵循5W1H原則：Who、When、Where、What、Why、How。
5W1H事件定義方式：
某平臺的所有注冊用戶在X月X日使用優惠券下單購買的單數是多少？這是一個完整的事件定義，一般數據人員需要記錄的對應字段有：時間、商品名稱、商品是否使用優惠券、下單數、購買數量、購買金額等。這里我們可以分析到：
（Where）某平臺（Who）所有注冊用戶（When）在X月X日（Why）優惠券活動（How）使用優惠券（What）下單購買的單數我們都有接觸過各種數據報表，如：Path、Session等，“訪問次數”、“瀏覽深度”、“使用時長”、“停留時長”、“跳出率”、“頁面退出率”等指標，都需引入Session才能分析。因此，創建和管理Session是事件定義的關鍵步驟。
這里需要了解“Session”的概念，Session一般翻譯為時域。在計算機專業術語中，Session是指一個終端用戶與交互系統進行通信的時間間隔，通常指從注冊進入系統到注銷退出系統之間所經過的時間。具體到Web中的Session指的就是用戶在瀏覽某個網站時，從進入網站到關閉瀏覽器所經過的這段時間，也就是用戶瀏覽這個網站所花費的時間。因此從上述的定義中我們可以看到，Session實際上是一個特定的時間概念。
（2）多維度下鉆分析
（3）解釋與結論
解釋與結論即所謂的出分析報告階段。對分析結果進行合理的理論解釋，判斷數據分析結果是否與預期相符，如果相悖，則應該針對不足的部分進行再分析與實證。
行為事件分析案例解說
運營小明在日常運營某平臺的過程中發現，某天的UV值突然翻倍異常標高，需要快速定位：是異常流量還是虛假流量？我們可以先按照5W法則拆解事件，可以發現實際上我們是要找出Why和HOW，也就是為什么流量飆升的理由。
（Where）某平臺（Who）所有用戶（When）某天（Why）？？？（How）？？？（What）UV值異常翻倍緊接著，通過多維度“篩選條件”進行下鉆分析：選擇“流量入口來源”、“時間點”、“地理位置”、“操作系統”等。當進行細分篩查時，運營小明發現：晚上8點鐘時，買粉絲渠道的流量飆高并且是由于買粉絲推送場景帶來的流量，確認買粉絲確實為晚上8點推動并且當天的推送質量很高，用戶點擊數較往常更高，基本判斷UV的飆高是異常值，不是虛假流量，并且是由于該事件帶來。
2、用戶行為路徑分析
用戶路徑的定義，就是用戶在網站或APP中的訪問行為路徑。特指某一頁面（URL）的用戶來源（用戶是從哪些場景來到這個頁面）？用戶去向（進入這個頁面后又去往哪些場景）？用戶瀏覽路徑、及用戶是否轉化等。用戶行為路徑分析是指導運營明確用戶現存路徑，優化用戶行為，引導用戶，使用戶沿著平臺設計最有路徑前進，結合業務場景需求進行的前端布局和調整。
以電商為例，買家從登錄網站／APP到支付成功需要經過首頁瀏覽、搜索商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單等一系列過程。一個新用戶和一個老用戶在進行購買流程的時候，他們的瀏覽路徑是否有區別？新用戶傾向什么路徑？老用戶傾向什么路徑？與其他分析模型配合進行深入分析后，可以快速找到用戶動機，從而引領用戶走向最優路徑或者期望中的路徑。
用戶路徑分析案例解說
假設用戶進入一個店鋪頁中選擇以下路徑：
（1）約40%的客戶會點擊Banner活動頁；
（2）約30%的客戶會直接進行商品搜索；
（3）約10%的用戶會瀏覽商品詳情頁；
（4）約5%的客戶啥都不干直接退出店鋪；
假設以上四種路徑中，第三種直接瀏覽商品詳情頁的用戶下單比例最高，超過90%，與其形成鮮明對比的是，盡管第一種“點擊Banner活動頁”的用戶占比高達40%，但是僅5%的用戶下單了，說明Banner的內容布局和利益點有著比較糟糕的用戶體驗，則將此作為首選優化與改進的方向。
優化方案如下：
（1）優化內容質量：素材圖片、利益點、承接頁動線、承接頁商品讓利程度等；
3、點擊分析
點擊分析在各行業內的數據分析中應用較為廣泛，是重要的數據分析模型之一。其中點擊圖是點擊分析方法的效果呈現，在用戶行為分析領域，點擊分析包括元素被點擊的次數、占比、發生點擊的用戶列表、按鈕的當前與歷史內容等因素。
點擊分析方法主要解決的問題主要有三點：
（1）精準評估用戶與產品交互背后的深層關系；
（2）實現產品的跳轉路徑分析，完成產品頁面之間的深層次的關系需求挖掘；
（3）與其他分析模型配合，全面視角探索數據價值，深度感知用戶體驗，實現科學決策。
點擊分析主要用于哪些分析？
（1）官網（2）活動頁面（3）首頁/產品頻道（4）詳情頁
點擊分析通用的兩種形式包括：可視化與固定埋點，可視化多用熱力圖進行呈現，運營可以根據點擊密度判斷用戶的瀏覽喜好。
熱力圖形式固定埋點形式下面對比熱力圖與固定埋點形式的差異化
熱力圖VS固定埋點點擊分析模型案例解說
以上圖天貓超市為案例，開發可對每一個前端模塊進行埋點，然后上報數據，運營可在數據報表處下載對應數據，數據可包括：PV、UV、下單、GMV等，可針對不同指標進行分析。
假設上圖中個人護理i買粉絲n點擊UV占比為67%，是頻道內所有i買粉絲n中最高的一個，那么對于貓超這么一個老用戶居多的業務場景來說，老用戶對在超市中購買“個人護理”有很強烈的訴求與黏性，可以重點挖掘業務價值。再比如，假設banner模塊的日均U