自媒体人必备的运营工具？
在互联网飞速发展的时代，很多人纷纷转战做自媒体，想做自媒体运营是实现流量变现，但是不知道要怎么才能让让图片和文章看起来有高级感，今天我为小伙伴们整理了一批新媒体人常用的运营工具，希望这些工具对你的运营工作有所帮助。一、摄影软件1、轻颜相机2、美颜相机3、无他相机4、B612咔叽5、Faceu激萌二、作图软件1、醒图2、图怪兽3、Snapseed4、稿定设计5、美图秀秀三、剪辑软件1、剪映2、快剪辑3、度咔剪辑4、爱剪辑5、快影四、排版工具1、秀米XIUMI2、Zine3、Canva可画五、效率工具1、提词器大师2、轻抖3、飞书六、文案素材1、梅花网1、运营派2、数英3、文案狗4、句子控七、H5制作1、易企秀设计2、MAKA设计3、人人秀4、兔展八、音频工具1、觅知网2、爱给网3、魔音music九、数据分析1、蝉妈妈2、飞瓜数据3、新榜4、微信指数5、灰豚数据每一类工具选择一个长期使用就可以了，有特殊情况可以搭配使用，这样就不需要来回切换，免得浪费太多时间。我自己用到最多的就是：醒图、轻抖、剪映、轻颜、提词器大师、飞瓜。大家可以根据自己喜欢的来选择哦。做自媒体运营，前期可能会比较辛苦，只要坚持就一定会有收获。
自媒体运营必备的5个工具，实用性强，快速提高效率
自媒体运营看似容易，似乎就是写写文案、拍拍视频就行，但其实背后要做的工作多且琐碎，很多自媒体人刚入行时忙得手忙脚乱，光是找素材都得花上一两小时。今天给大家分享5个工具，实用性强，可快速提高工作效率。1、配音鱼一款配音小程序。输入文字就可以配音，很方便。配音鱼有免费、收费两种模式，对于刚入门的小伙伴，使用免费配音即可。如果对配音有很高要求，像影视解说这种需要很强特色的，可以选择付费配音。2、抖几句简直就是短视频剧本素材库，各个领域的剧本素材都有，没有创作灵感时来这里逛逛，收获很大。而且还有免费的剧本，支持下载。3、剪映剪辑软件，操作难度比pr等专业剪辑软件低，对新手很友好，且功能齐全，支持美颜瘦脸、一键识别字幕等，非常方便。4、LICECap一款可以直接录制出GIF动画图片格式的软件，并且录制时还可以随意改变录屏范围，制作特色表情包或展示特效都不错。5、易撰这款工具不仅适合自媒体人，还适合所有文案人。想要输出优质内容，选题是一件需要花时间思考的事情，通过易撰可以查看各个平台各个领域的爆款内容，找素材更省时。而且易撰还支持文章原创度检测，这样就不怕与他人文案相似性高而被认为抄袭搬运了。
大数据时代的营销怎么做？
大数据时代的营销怎么做？大数据时代的营销怎么做？各公司在大数据方面出手阔绰。首席营销官调查网站（TheCMOSurvey）报道称，目前大约有5.5%的营销预算用于营销分析，这个数字将在未来3年内增加到8.7%。大家的期望值很高，许多公司正试图弄清楚如何破译数据，从中获得卓越的战略见解。我非常支持这种获取和利用数据来推动决策的趋势。然而，这也是问题所在。随着数据量的增长，企业的数据利用率越来越低。我首先在2012年2月提出了如下问题：“在你的公司作出决策前，对现有或者索取的营销分析数据加以利用的项目占多大比例？”得到的结果是37%，当时我觉得这个比例太低。但当我在2013年8月提出同样的问题时，比例降至29%。图1显示了这个比例在过去18个月里持续下降。但这个调查结果并非完全出人意料。回顾30年来相关调查的历史，数据利用率始终偏低，很多种类的营销信息都是如此，包括营销调研、广告调研和现在的社交媒体调研。这种偏低的营销分析数据利用率妨碍了大数据对利润的贡献。妨碍有多大？有些人可能会说，营销分析等各种市场情报的最终衡量标准是能否增进企业对客户的了解。首席营销官调查网站请顶级营销人员对他们公司在“获得和利用对客户的深入见解”方面的表现打分。满分为5分，1分是糟糕，2分是尚可，3分是普通，4分是良好，5分是优秀。回顾过往得分，结果显示仍然处于普通水平（2013年8月为3.4分，2012年2月为3.5分，2009年8月为3.5分）。因此，即使用于营销分析的花费增多，但我们并未看到对客户的深入见解有所提高。企业应该怎么做？首先，管理人员必须以终为始。上市计划、创造需求的活动和销售活动必须包括关于哪些数据应该收集以及如何利用它们的具体说明。当计划和策略中植入了大数据方案的时候，偏低的利用率可能会上升。其次，企业必须花钱培训管理人员，让他们知道如何利用营销分析来获得洞察力、推动决策、实施策略和评估他们已经采取的行动。正是出于这个原因，我们在福库商学院（Fuqua）教授“市场情报”课程，专注于信息的“使用”而非“创造”。企业必须更加重视市场分析的应用部分。机构和咨询公司可以提供这类培训。第三，企业必须找到和留住那些能够充分利用市场分析的合适人才。当问及“你的公司在多大程度上拥有能够充分利用市场分析的合适人才？”时（1分为没有合适的人才，7分为有合适的人才），仅仅3.4%的受访者给自己的公司打了7分，56%的人打了低于平均水平的分数。图2显示了完整的分数分布情况（平均分为3.4分，标准偏差为1.7分）。
大数据时代的网络营销与传统营销如何进行整合？
大数据时代，网络整合营销的玩法则不再只是营销资源的叠加，而更多的是对各类渠道进行科学而又预见性的整合和使用，对于平台和渠道各方对于大数据的融合和互通就很重要。具体网络营销如何同传统营销结合：1、首先，企业应该了解自己的产品。不是什么样的产品都适合通过互联网进行营销推广，正确把握自身产品的特点是一切营销的基础。只有了解了产品自身的特点才能明确产品能够满足的市场需求，才能进一步描述出目标客户群体的特点。当然，产品销售出去后也并不是营销的结束，而恰恰是营销开始。2、其次，需要了解目标市场的消费者特征。在网络上并不是任何人都可能成为企业的客户。由于网络用户结构的复杂性，企业很难特别清晰的划分出目标市场的群体情况。但是，还是可以通过用户的某些特征对网络用户进行分类，进而实现把握目标市场消费群体的主要特征。3、再次，网络营销的战略推广。网络的好处之一就是有多种资源可以使用，企业可以根据自己的财务情况以及产品特点选择不同的营销传播方式。当然，消费者也可以通过主动的接受或者被动的告知来获取企业的营销内容。在面对海量信息的网络，任何想靠一种营销推广方式就将信息传递给目标消费者是不现实的。付费的广告、搜索排名等方式主要针对的客户群体是进行有目的搜索的消费者，虽然这种方式能够很好的向目标消费者传递产品或者企业信息，但是这种方式的弊端就是投入成本较大，而且一旦费用支持减少，效果就会立即减弱。非付费的方式非常多，其目的是扩大信息传播面，使目标消费者能够更容易的接触到企业、产品等信息，实现最终的销售。虽然非付费的方式能够很大幅度的节约营销成本，但是这种方式的效果难以保证，使用不当的话却能够带来负面影响。所以网络营销需要从战略的角度出发，有针对性的选择、综合使用几种传播方式，以达到营销推广的目的。这一步是网络营销的核心，是传统营销与网络有机结合的体现。4、最后，网络营销效果评估。虽然网络营销是一个新的营销方向且还处于发展阶段，不过还是可以对营销效果进行评估。付费方面可以通过在线系统的数据收集，进行投入产出比的计算，实现效果评估。非付费方面主要通过网络浏览量、转发情况、互动情况等细分项目进行评估，从而实现效果评估。结合两种方式，在实现网络营销的同时，也能够为企业提供及其丰富的市场数据，好的网络营销活动是企业一举多得的战略举措。
诸葛IO是怎么做数据分析的？
诸葛数据分析工具的五大功能点：用户行为洞察、自定义用户分组、精细化事件管理、独立模块的留存分析和个性化精准送达。
其中诸葛IO的“用户档案”功能提供了用户账号信息与访问历史记录。能了解每个用户的使用详情、预测用户的潜在价值与流失风险，诸葛IO对于用户的识别主要依赖于通过SDK预先嵌置的用户属性。诸葛IO将按照您在SDK设置的用户信息维度与设备信息，对已登录的、有账户信息纪录的用户进行识别与归类。诸葛还拥有跨屏技术。一个用户在多个安卓设备、或多个iOS上的使用行为，也能被准确识别.
如何做用户行为路径分析
用户行为分析是网站分析最为关键的要素，也是决定网站运营分析最为关键的环节，用户分析分析能帮你判断出你的客户群是否精准，你的广告费是否花到位，通过用户行为分析，实现精准营销。什么是用户行为分析用户行为分析，是指在获得网站访问量基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略等相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步修正或重新制定网络营销策略提供依据。这是狭义的只指网络上的用户行为分析。重点分析的数据用户的来源地区、来路域名和页面；用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数；注册用户和非注册用户，分析两者之间的浏览习惯；用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字；用户选择什么样的入口形式（广告或者网站入口链接）更为有效；用户访问网站流程，用来分析页面结构设计是否合理；用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据；用户在不同时段的访问量情况等：用户对于网站的字体颜色的喜好程度。访客流量分析用户群：用户者主要所在区域，24小时之内有多少回访。访问者：访问主要来源哪个区域，如国家、省份、城市。访问量：分析网站月访问，日访问，时访问，来确定网站的高峰是在是何月何日何时。浏览量：访客在一定时间内所浏览内容，日最大浏览量多少，日最小浏览量多少。流量来源：分析网站是从哪方便来的流量。流量页面：哪些页面主要引来的流量。访问者分析：在24小时的回访次数，访客浏览多少页面，在网站中逗留多长时间。访客访问分析：用户电脑所采用的系统语言，所使用的浏览器，屏幕尺寸，屏幕颜色位数。搜索引擎：搜索引擎是提供信息查询的工具，通过分析网站来源关键词，来确定搜索引擎用户主要关注网站哪些方面。广告效果分析广告效果、性价比分析、成本分析、转化率等?恶意点击分析损耗分析、防御策略等等用户行为分析的维度行为分析数据的记录与整理电子商务网站到手不是立刻开展优化，而是记录之前的数据情况，记录之后要进行一系列维度的数据整合。可以说，数据分析和整理做好对以后的优化有很大的帮助。我一直很强调基础，我们做网站优化要善于记录日志，操作日志，异常日志都要有据可循。也许你会觉得一时很麻烦，但是会免去你以后的很多失误。举个例子：除了基本的收录、外链、锚文本、UV、关键词排名等，你至少还要注意，访客地区分布情况，频道流量情况，页面点击行为等，而且要把搜索流量与广告流量区分开。对于基础的数据还要记录主要竞争对手的。关键词分析一个电子商务网站需要拥有大量的产品和目录，同时海量的页面信息。这些页面是否能带来搜索引擎流量取决于网站自身构架的良好性，页面体验与SEO优化做的到位程度有关。SEO优化怎么样，从网站的关键词策略能大概分析的出，包括很多长尾布局，频道关键词以及首页title的书写。良好的关键词策略是获得大量长尾关键词流量的利器!所以前期对关键词进行有效的整理，例如对首页核心关键词，频道关键词和重点的一些关键词排名进行检测和记录，必要时要针对专题或者单页面进行特别的seo优化处理。数据分析推广流量与自然流量要做好区分，基本上我们所谈及与seo有关的流量是自然流量部分，推广流量中有直接流量，自然流量中也含有直接流量，这势必造成数据上的误导与混淆;所以要安装监控代码识别出来，必要的时候要使用第三方的数据分析工具（如GA.99click旗下的siteflow）。网站易用性分析你要了解网站如何呈现给用户的，因为一切seo都是站在用户角度，而不是你的角度，所以网站体验非常重要。尤其对于一个电子商务网站来说，用户体验就是重中之重了。作为电商网站的运营或者seo来说，易用性体现在网站具有清晰的导航系统，方便的搜索系统与醒目的引导系统。三大系统结合起来，会使用户有“流连忘返”的感觉。用户分析的主要目的把握网站整体布局颜色等。分析用户行为数据进行网站调整。掌握大多数网站用户心理。网站用户行为策划。思维活跃，随时根据用户与改变。通过对用户行为监测获得的数据进行分析，可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯，从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题，有助于企业发掘高转化率页面，让企业的营销更加精准、有效，提高业务转化率，从而提升企业的广告收益，实现销量的提升。
如何做用户行为路径分析
2设计统计框架假设用户在你的app上会频繁进行交互和使用功能，同时还会浏览或者产生内容，那么需要在产品设计的同时，把你的统计框架设计好二、简要的操作流程1数据采集首先列出你需要的数据项，接着评估哪部分是需要APP上报的，哪部分是后台可以统计的，然后分别在前后台加上一般来讲，APP上报采集的数据，在发布前一定要经过谨慎的校验和测试，因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题，不仅之前的功夫都白做了，还会带来一大堆脏数据，同时还有可能降低客户端的运行效率，得不偿失2数据整理数据采集完之后，需要将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据，这里需要做一些基本的数据逻辑关联和展示，就不赘述了3数据分析按照一开始设计的统计框架，你可以很清楚的看到自己需要的数据了不同产品的数据分析方式和模型差距非常大，没法一下子就说清楚三、一些需要注意的原则1数据本身是客观的，但被解读出来的数据一定是主观的，同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析(比如已经有了假设，再用数据去论证);2APP采集数据，一定是优先级比较低的事情，不能因为数据的采集而影响产品的性能和用户体验，更不能采集用户的隐私数据(虽然国内很多APP并没有这么做);3数据不是万能的，还是要相信自己的判断
数据分析可视化是什么?
数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。
它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。
可视化并不是单独的一门学科，它是对于计算机图形学和统计学等一些学科的更深层次的延伸，比如说社交网络的图谱应用到了很多图形学的边算法，当然，很多时候是和数据挖掘关系最紧密，因为前者是为后者提供数据，后者是为了更好的展现数据。
数据可视化是和数据挖掘不可分割的，可视化作者想要表达的侧重点对于可视化的传达结果是有直接关联的。也就是说，当数据本身的特点与规律并不明显的时候，你需要进行大量的测试与研究来探寻出数据的规律，之后才能传达出正确而且有规律可循的可视化图案。
数据可视化，到底该用什么软件来展示数据
1.使用你最熟悉的软件
学习用编程建立数据可视化不代表要摒弃你已经熟悉的工具。我一般使用任何能够最快速解决问题的工具，这个工具可以是Excel，GoogleSheets，或者是Python。
你不需要只用R或者只用JavaScript做完所有工作，在一项工作中囊括不同的工具是有好处的。你的最终目的是制作可视化图表，每一步的结果会引导你进行到下一步，所以不要太纠结于用“正确”的方法做事。
2.从基础做起
不要期待你第一次尝试就会做出非常高级非常惊艳的视觉效果。尤其在学习的初期，你是有很多路要走的，所以要从基础做起，再慢慢去使用更加高级的技巧。这样你才不会一开始就感到备受打击，从而放弃学习的希望。
在R语言中，有很多工具包可以帮助你做事情，甚至有时候你只要使用一个函数就行了。但是如果你不熟悉R的编程句法，我还是建议你从最基本的R语言学起，即便可能会有些难。
就好比我之前提到的d3.js这个JacaScript函式库，如果你不熟悉JavaScript，或者刚刚开始学习编程，很多类似的东西都会看起来很难。我建议你从MikeBostock写的基础教程学起，慢慢开始了解你做的东西。
3.找一个项目去完成
不要认为要把所有的东西学完再开始做项目，这样你会被耽搁。先学习一些基础知识就可以开始了，这至少可以保证，日后当你遇到问题在网上搜索的时候，能够看懂那些解决方法。
选择一些数据，然后开始着手尝试可视化吧。一开始的进展肯定非常缓慢，你也会觉得很困惑，这都是很正常的。我直到现在还经常因为一些问题感到困惑，但你一定要坚持做完。
做项目的受益之处，在于它逼着你去学习你需要知道的。你每做完一个项目，下一个就会变得容易一些了。
通常一个数据可视化的项目会分成以下的步骤。
处理和格式化数据
Python
当我有一个非矩形分隔的文件 ,或数据比较凌乱时，我会写一些特别的Python脚本。幸运的话，我会找到并重新利用过去已有的脚本。有时会用Beautiful Soup来修饰，有时会用csvkit 。
R
我只有在需要加载csv格式表格时才会用到R，通常只是做数据聚合，合并，或处理从原来的数据中派生的部分。
Tabula
多用于公开的政府数据，包括在 PDF文件中涉及的数据。没有 Tabula的话这个过程将非常痛苦。
Microsoft Excel
只有在有需求的时候才会用到它。数据读入Excel中，然后再导入像Numbers或是OpenOffice这样的工具中。
Google Sheets
有时使用电子表格比写脚本更快，我很喜欢这样简洁的过程。
分析数据
在你去做最后的图形之前，你需要先了解这个数据集。
R
这里我想到的是R。因为R作为一个开源的统计计算语言，它有一个很丰富的社区，数不尽的扩展包，以及在Stack Overflow上大量的已解答的问题。
制作静态图形
这对我来说通常包含两个阶段：（i）在R中进行可视化; （ii）在Illustrator中润色。
R
在R中有可视化工具包，如ggplot2，但我几乎全部使用R自带的那些功能，即base R。
Adobe Illustrator
如果图形要发布给别人看，我会以PDF格式保存R生成的图形，并在Illustrator中编辑。虽然有些矫枉过正，但效果还不错。我也在考虑试着用Sketch。
制作交互式图形
Flash已经过时了，而JavaScript是新的宠儿。R在这里应用不广。
d3.js
我用数据驱动的文档来做交互式的数据可视化（我还在学习中）。有许多例子可以用来试手。但如果我想快速完成一个图表，我有时也会尝试用 Vega-Lite 。
4.认真阅读编程指南和范例
编程指南是很有用的。一开始可能会有些难，但你必须要适应。如果你的程序出了问题，很大可能是因为你写的不对，而不是代码的实现有问题。所以这个时候你就需要仔细阅读指南，确认你的函数运用是正确的。
在R语言中，所有函数的指南都是用相同的格式写的，它会告诉你这个函数有哪些参数，返回值是什么，并且之后会给出使用的范例，这些范例都非常经典。
d3.js函式库的创建者MikeBostock就写了非常好的指南，在网上也有很多其他教程。Bostock在指南中收录的大量范例是非常有用的，每当我遇到问题，在网上搜索解决方法的时候，我一般都会把出现的问题和“mbostock”放在一起搜索。
5.着手去做
我有时会也会因为想太多而迟迟不开始，但是只要你能着手按照以上的小提示去做，能节省很多时间。用工具进行数据可视化，一般会有一个最优的做法，但没有必要从一开始就去寻找它。先把形状和颜色在屏幕上试下，然后将数据编译进去，让数据在大体上看起来没问题。如果有些不对劲（尤其是对于含有互用和动画的可视化项目），你再去寻求更优化的做法。一般情况下，即使不是最优，你的图表也是没错的。
新媒体触达用户的方式有哪些？
新媒体触达用户的五要素：素材、渠道、对象、场景、目标用户触达，我的定义是：指基于特定目的在特定场景下给特定的用户通过特定的渠道发送特定的消息。用户触达作为一种产品运营工具，已经渗透到我们生活的方方面面。可以说，在移动互联网的世界里，所有的产品都离不开触达，所有的用户也都生活在触达中。然而，很多时候，作为产品/运营人员，当我们需要给用户发送某类消息时，就新增一种触达。这种情况普遍存在，但往往它是零碎的，不系统的，站在用户的角度去感受，有种被强行灌输的感觉。所以，系统的了解用户触达对于产品策划或运营都是非常重要的。结合自己在大众点评做VIP触达的一些心得体会，我跟大家聊一聊用户触达的五要素。总体来说，用户触达五要素包括：素材、渠道、对象、场景、目标。类似于用户体验五要素的逻辑关系，从用户可直接感知的浅层逐渐深入，用户触达五要素之间的逻辑关系如图所示。一、素材素材就是我们被触达时所能直接收到的内容，它包括两个部分：一是展示，就是我们视觉所能看到的；一是承接，就是触达消息指示的下一步方向。再细化一些，展示一般包括文案、图片和图文三种，而承接包括链接和落地页这两个元素。在准备触达素材时，我们容易犯如下的错误：第一：后续无法追踪数据。我们做的每次触达，总是有一定的目标，大多数时候，都是用打开率来衡量这次触达的效果。但很多时候我们忘记在链接中埋点，导致我们不知道究竟有多少用户打开了落地页的数据。第二：展示和落地的不一致。为了尽可能提升打开率，很多人不惜夸大其词，导致展示的内容和最后的落地页内容相去甚远，用户会有一种被欺骗的感觉。这种“狼来了”的做法，会导致用户对产品的信任感极具下降。所以，触达素材这一要素的关键词就是：数据、一致性。二、渠道渠道是指：触达的内容通过什么途径传到用户那里？对于不同产品，所以进行触达的渠道大多是固定的，主要有站内和站外两种。站内渠道：打卡APP之后才能看到。例如我们常见的站内通知和弹窗。大众点评的站内通知这是大众点评的首页弹窗站外渠道：没有打开APP时就能收到。常见的有app通知推送，微信push和短信push。与渠道相关的指标一般有两个：到达率和打开率。举个例子，我想给平台的1000个用户发送app推送，结果只有800个人收到了，那到达率就是80%，这800个人中，只有80个人打开了，那打开率就是10%。为什么只有800个人收到了呢？因为剩余的200个人在手机设置里关闭了通知按钮（很熟悉对吧，因为我也经常干这个事情）。下面一张表从覆盖面、到达率和打开率这三个指标对这五种常用的渠道进行了整理。备注：打开率数值越大，代表打开率相对来说越高。三、对象到了第三个要素，就要解决给哪些用户做触达的问题了。这一步其实涉及到我们做用户触达时的初衷，给合适的用户发送合适的内容，并最终达到触达目标。要实现这个目标，首先需要做用户区分。用户区分主要包括分层和画像两种方法。他们都是将用户进行分类，并最终实现对象、渠道、素材的合理组合。分层是基于标准做排名。以大众点评为例，我所了解到的分层主要有：基于活动度相关指标分用户生命周期，主要包括新用户、成长型用户、成熟型用户和衰退用户。基于贡献值分用户等级，目前包括Lv1到Lv8这8个等级。基于用户的点评贡献分会员体系，包括普通用户、灰V、VIP实习生、橙V。画像是基于属性做聚类。常见的有：地域、年龄、性别、浏览偏好、消费习惯等等。但这里要说明的是，用户区分是做用户运营所必须经历的一步，是一项非常独立非常关键的工作，触达只是用户区分的一个使用场景而已。四、场景这也是很关键的一个要素，也是考验产品或运营能力的一个要素，即在什么情况下做触达。场景很重要，举个栗子：如果你刚刚体检完，发现自己超重了，有点脂肪肝倾向。这时候你经过一家健身房，门口发传单的小哥微笑着跟你说“游泳健身了解一下”，你很可能就跟他聊上了。相反，如果你刚刚下地铁，赶去公司上班，马上要迟到了，这时候你经过一家健身房，门口发传单的小哥微笑着跟你说“游泳健身了解一下”，你很可能就摆摆手走人了。小哥没有变，传达没有变，地点没有变，话术没有变，但效果完全不一样——因为场景变了。在我看来，场景的好坏是触达成功与否最重要的一环，在这里我只对两种主要场景做一个解释，之后有机会，我会详细说明如何选取合适的场景做成功的触达。我将场景分为反馈型和驱动型两种，分别如下图所示。在反馈场景中，用户在产品上产生了某些动作，于是产品便有了回应（没有动作回应的产品体验是很差的）。而这些回应主要包括两类，一类是交互动作，例如按钮状态的变化，或者跳转到了新页面；另一类就是触达，它是用户动作的一个闭环反馈，起到的是完善基础体验的作用。在驱动场景中，产品主动触达用户，用户产生了某些核心行为，而这些行为又反哺产品以某种价值，通常驱动场景是服务于运营策略的，这在下一部分将会讲到。相比较而言，反馈场景更容易被用户接受，因为那是用户先主动进行了某些动作，进而触发了反馈触达。而驱动场景不容易被用户接受，毕竟如果触达不合适，用户会有一种被强行灌输的感觉，会产生被侵犯、被骚扰、莫名其妙等负面情绪。无论是反馈型还是驱动型，其成功的核心都是，触达内容对用户是有用的。这一点在刚刚的例子中体现还是很明显的。五、目标目标就是why，你为什么要做这个触达，这是支撑起整个触达价值的核心。我将目标分为产品目标、运营目标两种，当然我只知道这样的分法还是显得很模糊，但对于理解触达来说，已经是足够了。产品目标是产品体验链路的完善，所有以产品目标为导向的触达，都是反馈型触达。如果用户收到触达，会增加对产品的好感度，会产生类似“谢谢提醒”“呀，我差点忘了，还好有提醒”的心理，那么触达便实现了产品目标。运营目标则要复杂的多，但不变的本质都是：如果触达成功，那么用户产生的核心行为，都会对运营策略本身产生直接的价值。如果这个链路不闭环，那么整个的基于运营目标的触达就是错误的，哪怕数据再好，也应该立即停止。例如：活动运营中的触达，目的是让更多的用户参与活动，所以用户收到触达之后，应该通过链接直达活动页面，且能快速参与活动；而用户运营中的触达，无论用户产生什么行为，都能对应上AARRR模型（拉新、激活、留存、变现、自传播）中的任意一环；内容运营中的触达，用户产生的行为一定是贡献内容，如果最终只能提升访问指标，但对内容贡献指标毫无影响，则说明这不是一个成功的触达。总结一下：基于运营目标的触达，要牢牢抓住触达-动作-价值的闭环。到这里，基本上用户触达的五个要素就介绍完了。归纳一下就是：用户触达是指基于特定目的在特定场景下给特定的用户通过特定的渠道发送特定的消息，包含素材、渠道、对象、场景、目标这五大要素。我想说的是这并不是官方的划分，也无业界的认可，但至少我自己是这么看用户触达这件事的，也是这么拆解和应用的，如果能够帮助到你，那我便觉得很值了。
