运营岗位年度工作总结框架—常用模型总结思维导图

以你为主，以你喜欢的产品或者内容为主，推荐你以为喜欢这些产品或内容，还可能喜欢的相关的产品或内容

Pesona模型把协同活跃做了深度的细化

建立在对真实用户深刻理解，及高精准相关数据的概括之上，通过分析海量数据筛选高活跃客户特征，并把这些客户特征组合到一个虚拟的用户上

以人群为主，这个人群除了喜欢这款产品或内容，还喜欢哪些产品和内容

协同活跃是指系统发现B与A是同一类人，B在进入系统后，User Profile模型通过大量的用户数据分析

社群运营的混乱，表面看公司节奏过快引起的；实际上是运营对工作职责、目标、规划不清晰造成的

LGERR模型通过用户标签（Lable）、社群周边（Group）、用户教育（Education）、社群转化（Revenue）、社群裂变（Referral）等多个方面分析

客户数据库中有3个神奇的要素，最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)

单一产品的GMV公式： GMV=单价*数量*频次*转化*用户数

RFM模型的分析和利用，提高了频次和转化的数据，是经常说的复购，让转化产生最大的效益