一、程序化观念和系统化观念
无论是做公益活动，还是做采用者营运、商品优化等组织工作，都Cancon开始继续执行，先要找到最终目标再制订方案和实施。这样，无论过程如何，至少能保证方向是正确的，从而极大限度地帮助营运项目顺利开展。
当你接到两个各项任务时，第二步要想那个各项任务的最终目标是什么。比如，最终目标是在某一季度增加某一商品的销量，或者提升某一商品的某类统计数据值。接着要构想达至那个最终目标，一共分几步。最后，在每一关键性步骤上，营运能做些什么来达至期性的最终目标。
这是程序化观念。
程序化观念是介绍最终目标之后的关键性，简单来说，是指在具体内容制订某类营运组织工作方案的这时候，须要先完整描述采用者参与的全部业务流程，并且特别针对业务流程中的每两个关键性结点展开详细设计的观念方式。具体来说，是要想清楚采用者犯罪行为方向，具体内容的应用领域类似业务时序、商品采用关键性步骤图、商品服务图、公益活动策画继续执行各项任务图等等。
业务流程观念数学模型如果有重要结点和各项任务突破点，突破点当更明确，对各项任务的可玩性、各项任务效用的把控力度也就越有效率用。最典型的应用领域情景只不过是棒状数学模型。棒状数学模型是营销中较常采加进的两个数学模型，它背后暗含的逻辑只不过是潜在采用者在你的营销公益活动中的犯罪行为方向，包括关注→美誉度→购买。
鞍斑：程序化观念数学模型
讲完了程序化观念，我们再介绍下系统化观念数学模型。文告发布
采用者在相同的周期性内只不过转换率是相同的，如果在转换率极差的周期性内却加强导入财政预算，只不过是节约了可贵的推广资金。我们如果把有限的财政预算花在采用者最有可能转化成的时间结点，加强导入。那个这时候就须要加进系统化营运观念了。
系统化观念体现在特别针对于采用者的群体化营运，特别针对于采用者所处期的相同，娴熟营运AARRR数学模型（以获取采用者、提升热度、提升留存率、以获取收入、自散播）顺利完成对采用者的划分，利用采用者肖像跟踪采用者采用犯罪行为顺利完成对采用者的认知。特别针对相同层级、相同期的采用者展开有效率的同时实现、散播、促活，以达至有效率的营运转化成。能认知为是基于大统计数据，围绕采用者、情景、业务流程、商品所做的综合化营运策略。
无与伦比的系统化营运数学模型是三万人巧，每一独立的采用者实现一种营运思路且度身订制，但物力不可达至，是通过统计数据与演算法来顺利完成的功能数学模型。
程序化观念数学模型与系统化观念数学模型就像两个项目的横向与纵向坐标，我们在日常组织工作中不妨做出这样的十字中心坐标数学模型，同时不忘布满有效率结点和关键性各项任务点，并逐项顺利完成相关各项任务，提升项目的展现效用，那个横纵坐标我们能称之为有效率的十字四象限。
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鞍斑：系统化观念数学模型
二、杠杆化观念与生态化观念
好的营运，只不过是有层级感的，你总是须要先做好某一件事，然后以此为两个核心杠杆点，去撬动更多的事情和成果发生。文告发布
比如：我先服务好一小群种子，为其制造大量超出他们预期的体验，然后我就有机会借此为杠杆，去撬动他们在此后帮助我展开品牌和商品散播的意愿。
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两个优秀的营运，脑子里也一定要时刻保持对于那个问题的思考，比如:围绕着我想要达成的结果，当前有哪些人、事、物能成为我的杠杆点？
这是我们要说的杠杆化观念。
杠杆化观念数学模型
所谓杠杆化观念，主要是借势。跟热度、借资源、追随趋势并借助势能，实现本身营运的价值最大化。这里面有个突破点，叫做明确案例抓手。
抓手是你能够发力的点，之前的优秀案例是抓手，具备好的项目案例库也是抓手，两个好的营销情景是抓手，两个出彩的组织工作案例更是抓手。我们在组织工作中往往拿不出这样的抓手，要么是没有留存，要么是没有意识塑造自己的抓手。
生态化观念数学模型
生态化观念是一种整体做事方式，他要求营运人必须从多面考虑做一件事会不会影响其他版块的运行。我们以构建两个UGC生态型网络社区为例。两个健康的社区必须具备三大元素：人、内容、规则。
采用者能够第一时间以获取他们须要的优质内容。而内容提供方（生产者）能及时获得激励（供养），进而源源不断地提供优质内容。而官方则须要通过营运及商品干预，核心是保证内容与采用者的高度匹配。双方各取所需，促进优质内容的流动，并吸引更多内容消费者的注意力。文告发布
所谓生态化观念，只不过是两个大环境，在那个环境中所有角色都能互为价值、和谐共存、共同驱动自身发展和生长。能借助公司及公司以外的行业或个人资源，合理的挖掘公司及相关资源，是更好顺利完成本部门相关业绩指标的关键性。流量资源、开发资源、广告位资源、培训资源…总之一切能驱动增长的资源都值得被调用与尝试。
三、统计数据化观念与商品化观念
大统计数据时代没有统计数据观念的服务将变得寸步难行，统计数据能说明过去，驱动现在，决定未来。
统计数据化观念的特征，一方面通过统计数据的反馈来顺利完成各项任务结点、各项任务问题的发现指正。另一方面让相关统计数据商品化、简单化，来顺利完成效率的提升。这里面各个统计数据指标的设定极其重要，指标越细对营运的结果把控力就越强。比如：当商品与技术资源有限时，那个这时候分群尝试，或者人群尝试，都是比较好的说服办法。
通过统计数据分析工具和客户肖像数学模型的采用，我们将精准的识别每一位客户，而不仅仅是每一类客户。每一客户都是独特、有感情、有需求、有情绪的个体，这将为我们提供个性化乃至人性化的服务下坚实的基础。文告发布
两个公司谁掌管着开发需求权、推动App本身持续迭代进化，那个部门是驱动部门，也是最有价值的部门，例如阿里是营运部驱动、腾讯是商品部驱动、百度是技术部驱动。两个高端的营运人才所要具备的能力非常多，用好营运观念数学模型，是每两个营运人要持续迭代、持续进化的必要能力。
作者：张进，快会matein高级营运总监
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