日常运营的核心在于持续监测数据异常并通过拆解分析来定位问题的根源。异常思维与拆分思维是运营实践中不可或缺的具体方法。作者结合实际案例对该运营思维进行分解，希望提供启发。

前言

近期启动一系列分享——《20个运营思维》系列，本系列基于个人运营经验提炼，多数思维为摸索总结所得。若读者有所启发，不胜荣幸；若有不同见解，欢迎交流探讨。

进入主题。今日为20个运营思维第二篇。

本篇重点探讨异常思维与拆分思维。上一篇介绍了增长模型思维，其本质是拆分思维的延伸，更侧重模型预测能力；而异常思维与拆分思维则是日常运营中更具体落地的模式。

运营是一个不断捕捉数据异常并通过拆分去寻找异常背后本质的过程。

异常识别思维

试想作为业务运营，当发现交易用户数下降或上升时，你会怎么做？此场景几乎每日发生，这种波动即异常。若找到异常背后的原因，可利用之：若为增长原因，可复制常态化；若为下降原因，可修补或避免。在异常的复制与修补中，运营策略逐步形成。运营即不断发现并利用异常的过程。

1. 敏锐观察：民间高手

有时运营很简单。运营无需制定策略，只需观察并放大好的异常，放大即策略。高手在民间。

假设你管理一个100人城市线下地推团队，需提供中台服务调动热情完成销售指标。策略如下：先设定KPI，让团队自由发展。你会发现，总有销售表现突出，在60%不及格时，10%销售每次120%达成。采访这10%，了解方法，抽象策略，让60%学习，整体效能提升。

在非平均系统中，总有异常，找到好的异常复制，势头向好。民间高手理论也适用于线上运营。例如运营信用卡代偿产品，首月未干预，观察数据异常。无意动作如产品更新带来增长，异常即突破口。

以上通过观察发现异常制定策略，接下来用拆分思维寻找原因。

2. 数据拆解方法

拆分方式包括：

（1）按用户渠道拆分

负责app新用户运营时，若整体转化率波动，拆分渠道。不同渠道用户质量差异大，自然流量与邀请用户质量不同，转化率、留存率不同，需差异化处理。整体转化率降低可能因劣质渠道占比提升，需区分渠道查看变化。

（2）按用户属性拆分

用户属性如性别、年龄、区域等，某些业务差异明显，如男女性购物动线不同，学生与白领金融产品客单价不同；城市因素如喜茶交易人数下跌，拆城市看普遍或个别下跌，受疫情、天气影响大。

（3）按场景入口拆分

支付人数下跌，是线上还是线下，具体合作方或所有，具体支付产品下跌。

（4）按用户分层拆分

看app DAU，区分为新户池、活跃用户池、沉默用户池、预流失用户池、流失用户池，DAU变化源于哪个池，拆开明了。如下图所示。

拆分方法多样，但需符合业务认知，非为拆而拆。例如充话费业务，按性别拆可能徒劳，因男女性无大差异。除上述，易忽略的时间拆解。

3. 时间维度拆解

若每日交易曲线如上，9.1日明显峰值。判断峰值来源，简单方法是将9.1日数据按小时拆，对比前一天曲线。如下图所示。

按小时拆后，可见9.1日19:00极高峰值，之后量级提升。关注峰值如何产生，可能因push、短信等。

另一种情况：全天无峰值，但实时曲线高于前一天。可能因资源位影响（如弹窗0点生效）或促销日；若排除，追溯前一天晚些时候峰值，带动第二天交易。

时间拆分好用，故任何业务先做前后两日实时交易曲线对比，实时信息量远超日维度曲线。

异常思维与拆分思维不难，难在善于观察发现异常，难在发现后不偷懒拆解至根本原因。运营程度取决于观察与拆解深度。

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