品牌大咖阵容搭配图表

您好，很高兴能为您介绍一下品牌大咖阵容搭配图表的相关问题。我希望我的回答能够给您带来一些启示和帮助。

1.《定位》：

这小书应该是做品牌的人的入门读物，因为它说了一个非常非常简单的原理：定位是品牌的灵魂，定位就是品牌承诺的竞争性差异。

后来工作里有无数次与客户掰扯什么是“品牌定位”。很多人把产品定位（例如：“带有轿跑风格的A级中档轿车”）当成品牌定位，更多人把品牌口号当成品牌定位（恕不举例），其实都没有get到品牌定位的要义 --- 竞争性差异。

《定位》的原理是品牌理性化的一面，但品牌真正的价值和力量，来自情感层面的定义，这是国际广告公司（品牌曾经的主流话语掌握者）赖以生存的思想。有两本4A公司大咖写的书可以看一下: LoveMark说的就是消费者与品牌的情感联系，而Brand Senses是说品牌为消费者创造“五官体验”的事。

2.品牌是新价值经济中企业竞争优势的驱动力

这本书里的几张关于“一个品牌战略”的图表，这些年来有人在企业品牌策划的项目一直在用。

最后送你一句名言：“不过最重要的是大量阅读商业、社会、文化、历史、科学等方面的书，成为一个杂家，起码也应成为一个知道份子。你知道品牌传播人的层次，是见识决定的，不是知识和技能决定的。”供参考。

有哪些适合大学生看的时尚管理类书籍推荐？

《戴出你的格调》

《你今天穿什么颜色》

《穿出你的影响力》

《时尚衣橱》

《我的时尚穿搭规则》

.........

看书是提升个人素养必不可少的一环，但仅靠看书还是远远不够的，还需要专业的指导和日积月累的练习哦~

服装是有搭配技巧的，学会服装的色彩搭配，整体感觉才会更加舒适和谐~

色彩作为设计中的一个重要因素， 在物理及心理的双重作用下会影响客 户的判断力，并能在很大程度上影响 人们的行为，提升产品的商业价值。 法国色彩大师朗克罗曾说：“在不增加成本的前提下，改变色彩的设计，会增加15%~30%的利润，这是色彩的力量。”

比如说，夏季到来，很多**妹也学起了明星穿搭，但殊不知同样的颜色由于色彩搭配的不合理、配饰选择不当甚至自身五官、肤色与服饰不搭等各种原因，会出现截然不同的视觉效 果，明星穿搭也偶尔会有“翻车”的时候。孟美岐的主要问题在于本身五官轮廓太柔美，妆容寡淡，不够大气，身材与气场不太撑得起这个颜色。?

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但其实色彩它是具有两面性的，明亮的颜色给人的视觉冲击力更强。同时，鲜艳的色彩也代表着年轻与活力。这对时尚博主的穿搭在明度上更为鲜艳，由其明艳的妆容、同色调的发色、大气的五官及恰到好处的配饰而显得极具气场。 由此可见，整体穿搭的色彩搭配中，除了配饰的颜色款式需要精心搭配以外，还要考虑个人的五官、肤色及个人风格是否能够与服饰相匹配。

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服饰搭配师，一个新兴职业，国内人才缺 口高达30万，近年来逐渐成为各大服装品牌争抢的宠儿。 从日常生活到时尚秀场都不可或缺，就业面广阔，竞争压力相比之下较小，时间自由。同时能够了解最新的流行趋势，跟随潮流，成为穿搭界行走的模板。 有些小伙伴不知道什么是服饰搭配师？ 服饰搭配师即整体造型师，不仅可以成为时尚品牌的搭配顾问、色彩咨询师，也可以成 为平面媒体的服装编辑、电视台专栏的特别顾 问，或者成立个人工作室，为有需要的高端人士提供专业的服饰搭配、陪同购物、整理衣橱 等专业服务。15天的《服饰搭配师》课程，让你成为时尚界的指挥家！

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选择我们的两大优势?

1.陪同购物指导

帮助您有效选购适合您的色彩、款式及风格的服饰及配饰，指导您学习和掌握 根据不同的人选择适合个人形象的服饰规律，提升生活品位的同时提高个人专业能力，从而叱咤在时尚秀场中。?

2.?衣橱整理指导

通过对客户的色彩风格进行分析，进而有针对性地上门为顾客整理衣橱，并陪同客户购买适合的服饰。从专业角度出发，根据造型、色彩、搭配等，打造出适合不同环境场所的着装。

其实无论选择哪个职业都需要一定的专业度，如果你本身就是艺术或者设计专业背景、对色彩与搭配敏感，那只要掌握这个技能，就能提升气质，轻松进入时尚圈！

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如何成为一个数据分析师？需要具备哪些技能

学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。

1、明确知识框架和学习路径

数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：

SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；

会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；

会用脚本语言进行数据分析，Python or R；

有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；

会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；

熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；

高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。

按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：

1.需要获取外部数据分析师：

python基础知识

python爬虫

SQL语言

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

2.不需要获取外部数据分析师：

SQL语言

python基础知识

python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn

统计学基础

回归分析方法

数据挖掘基本算法：分类、聚类

模型优化：特征提取

数据可视化：seaborn、matplotlib

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的**列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京PM2.5浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！

从运营专员做到一个运营大咖，职业规划是怎样的

启示一： 选对公司和团队很重要

运营才能的发挥和产品如此相关，选对一个好的团队非常重要，这个选择甚至比努力重要得多。

▎启示二：做运营也要多学习产品

未来的运营一定是以用户为中心的运营，不懂产品不懂用户的运营是没有未来的。懂产品的运营，和懂运营的产品，才是下一个时代最吃香的职业。

▎启示三：多掌握底层的方法论和核心技能

多思考深层次的规律和本质，找到底层方法论，而不只停留在追逐个别增粉技巧上。修炼能力也选择在平台变动后，也依然吃香的一些能力，如撰写文案、理解需求、策划活动。

所以简单把“运营”拆开来看，其实就是“运作”和“营收”两部分工作。

我们在着手运营工作初始，就需要意识到“不同产品、公司对于不同运营岗位需求不相同”。如以内容为核心的产品，需要运营来提高内容的质量；如以用户为核心的产品，需要运营与用户进行真诚、及时的沟通；如以活动为核心的产品，需要运营设计出有创意又实用的活动，并脚踏实地推动活动上线；同时需要意识到因为运营通常以结果为导向，所以在不同的阶段会看重不同的指标。如在品牌打造期，重要的指标是“流量，曝光”，以方便促进公司的招聘，融资，商务合作；如在用户增长期，看中的指标是“用户量，用户增长速度”，不同级别的用户对应不同价值；很多运营新手在和leader汇报工作时会说“我们的这个产品不好看，所以没人用”，“我们的这次活动给的预算太少，所以吸引不到人来”，但这些内容更多时候只是借口，运营工作的关键还是看运营者是否用心建立与用户的联系，最终促成用户与产品，用户与用户间的持续互动。在常见的运营体系里面，我们可以按照职级或细分领域对运营人员进行分层/分类。如果以职级进行分类，可以被分为“运营专员”，“运营经理”，“运营总监”三类，三者间的区别如下：运营专员—别人告诉你怎么做，超出预期执行就可以；运营经理—运营总监设定目标，超出预期完成就可以；但需要注意运营经理所需要具备的技能已经不是具体如何去做，而是透过现象看本质，了解为什么这么做，然后从众多的手段中选择一种最有效的方法来让运营专员执行；当你可以总结出一套有效的运营模式及赢利模式你就可以成为一名运营总监了；运营总监—公司管理层给你拟定目标扛多少KPI；如果以细分领域对运营人员的工作职责进行分类，则可以按照“内容运营”，“用户运营”，“商务运营”，“新媒体运营”或者“推广运营”等部分进行分类，这几者之间的区别如下：

一、运营专员

首先以运营专员举例，他们通常要求1—3年的相关工作经验，这个时期，普遍感觉做的工作比较杂乱、初级，存在感、认同感和话语权都比较低。

因此这个阶段，作为运营专员主要需要考虑的是反思与提升自己的能力。横向要着重要培养自己多方面的能力，如数据分析、文案撰写、活动策划、商务对接等；纵向要专注提升自己目前所从事的岗位及所在行业的专业知识，由专注到极致。

;二、运营经理

之后再以运营经理举例，通常要求3—5年的相关工作经验，这个时期，运营的工作不再是杂七杂八，而是有一个比较清晰的目标、体系和系统；也从话语权低转变为有一定的话语权；而此时，关心也的不再是个人KPI，而是整个团队的KPI。

因此在这个阶段，作为运营经理则需要在纵向嫩能够继续打磨运营能力，要做到对各个运营各个岗位都了解，对某一岗位特别精通；横向则可以锤炼沟通协调能力、项目管理能力、领导能力等，因为这一阶段，更多的面对是资源调配、本部门、跨部门沟通等问题。

三、运营总监

最后以运营总监举例，运营总监通常要求5年以上相关工作经验，3年以上运营管理经验。这个时期，考虑的更多是战术、战略方面的问题。

到了这个阶段后，运营总监们对内要协调各部门工作、建立健全团队协作机制、参与公司整体规划、完善公司运营管理；对外要全面负责公司的市场运营和产品推广，维护并拓展各种渠道关系。

作为刚进入运营行业的职场小白，一定要记得在此基础上对自己的职业有所清晰的了解，并在日常工作中进行反思与总结。切忌随波逐流、碌碌无为，不然会等到在积累一定的工作年限后发现自身并没有运营的知识与思维。

运营人员在工作中，不论是任何职位或工种，都需要拥有如下的基础能力：

1. 融入用户，和用户打成一片的能力

通过与用户的长期交互过程，我们才能了解用户，摸清目标用户的特征，以至于在用户群体里能够形成对于自己的口碑。在某种程度上，能做到和用户打成一片的人，对于自身产品与平台中的用户需求一定是了如指掌的。

那些所谓的“用户调研”，很多时候都沦为了“无用的工作任务”，仅可用作参考，而在日常工作中需要设计怎样的活动，哪些无意义的步骤可以省略，才是通过在用户洞察中可以真正获得的知识。

2. 驱动用户和把控用户心理的能力

用户驱动，其实有两层含义，一层是我们在接触用户的过程中能够了解把握用户的需求。从而对产品，运营手段和策略进行优化和改进；而另一层意思，是我们需要把用户引导到利于我们自身工作的方向中去。

出色的运营人员或多或少都会有一定的心理学素养和悟性。就好比当我们遇到用户，我们就可以在TA的基础上分析出TA具备的标签和沟通方式，最终拿出相应的对策。

3. 自我调节和心情修复能力

因为运营工作很多时候都有可能是枯燥无聊乏味的，做起来毫无成就感，甚至在部门和公司找不到存在感，汇报工作时也可能因为找不到亮点而怀疑自己在浪费时间和生命。

所以自我调节能力是每个运营人员必须具备的。在工作中碰了钉子，下次注意就行，在考虑筹划活动中不完善，因此导致出现了问题，下次纠正就好。很多事都不必要钻牛角尖。

4. 自我判断、自我认知的能力

对自己处于什么阶段，工作状态和下一步的规划，都应该有基本的判断。运营工作的条件反射其实就是在你拿到某一项工作或者听到他人诉说一个案例的时候，脑海里会立刻呈现出一个画面和场景，分析出问题存在的前提和可能性，以及要解决的关键点在哪里。

基于问题寻找方法，基于方法总结并抽象理论，基于理论研究与方法实践行程思维。

5. 换位思考的能力

其实，某种程度上，换位思考就是尊重用户。我们应该相信用户，把用户真正地当成跟你共建这个平台或产品的合作伙伴，而不只是你的工具。通过体会他人的情绪和想法、理解他人的立场和感受，能够站在他人的角度思考和处理问题。最终给用户提供他们喜欢的产品。

6. 学习能力

运营是讲究综合能力的，能力全面，做起工作来，会更加得心应手，运营工作，绝不是讲究单一能力的。每一天互联网中都有无数的运营案例发生着，他们可能会成功也可能会失败，但是否能够从这些案例中梳理出知识，是否能够在自己之后的运营工作中运营这些知识都是考验。

同时也需要仔细的思考自己今后想成为怎样的运营人员，在自己30岁后，又想处在哪个位置。有明确目标的学习，肯定是事半功倍。

7. 执行力

领导或上级交付工作时，记得将工作进行分解，并按照指定计划，执行计划，完成计划的模式进行运作，而非老老实实不加思考的去做，在朝着自身的运营目标努力方向中不断前进，运营之神非你莫属。最后，别忘记了生活。看着策划和运营的活动用户参与数蹭蹭暴涨，自己设计和推广的专题页面PVUV疯狂上升当然是一件很酷的事情。可千万记得不要变成Freak，去找到生活中那些你值得爱，花费精力和时间的人和事，不要等到他们走了才后悔莫及。

运营主要做的3件事:拉新,留存,促活

一，拉新:说白了就是推广,包含线上和线下.线上:包含app的商店推广,网站资源互换,站发推广，SEO，微博，微信，q群、EDM推广等.反正就是想尽方法拉人过来，app商店推广这块没涉及到，其他的事情都有做，所以你至少都要知道怎么做吧

线下:这个大部分公司做的比较少，之前每年有超过10场线下活动：包含自己做的活动与其他人联合活动两种形式。自己做的活动，就涉及到活动的策划，组织、执行、包含跟场地、商家的谈判等。与其他单位合作，比如足球赛、公益活动等的合作，主要涉及到谈判，线下活动中公司的融入点灯。线下成本高，覆盖面窄，所以要通过线上线下结合的形式，放大线下的拉新作用

二，留存:通过各种手段留用户

1，积分,第一个由于公司当时的积分制度用了七八年略有漏洞,自己手动设计了一个积分制度,虽然是手动的,但是效果不错,特别对于核心用户凝聚性的增强,公司另外34个team也进行了借用.第二个公司参考点评等美食网站设计了一套积分体系:包含成长体系和财富体系两种制度,后来由于种种原因,这块业务被pass掉啦.第三个公司,自己开始兼任微信产品经理,所以做了一套微信积分体系,覆盖用户超过网站的会员数。其实在大公司，大多数都有自己的积分体系，需要做的较少，但每个部门都有自己的小九九，想圈自己的用户，所以也会做各种体系。如果积分体系用的不错，就可以达到很好圈用户的效果，当然也不是所有网站都需要做积分，考虑ROI吧

2，活动：把活动目的，活动形式，活动对象想清楚就好了，这里的活动对象我主要把他定位为：新用户还是老用户。针对新用户的活动，足够简单，层层利诱；针对老用户则是突出想要他们给到我们什么，可以略针对性，略复杂点

3，内容

内容供给上，主要是2点，一是：提供用户想要的内容 二是：方便用户找到自己想要的内容。内容包含很大，不仅仅包含帖子，也包含商品，能够给他们提供他们满意的内容，他们才愿意留下来。还有一个是他们是否方便找她他们想要的内容（商品）。拿电商来说，亚马逊的千人千面，通过数据推他们想要的内容，反观部分房产网站，大量虚假房源，用户很难找到自己想要的内容。所以才有诚信房源专区，还有各种专题，目的就是能把内容通过标签细分出来，帮助用户找到自己想要的内容 。

假如做社区运营，我会把内容来源分成3部分，ugc+pgc+自制内容。并且使用二八原则，ugc达到8成，pgc达到1.5，自制内容达到0.5甚至略低一点。

4，强用户关系链

开始做运营的时候，种子用户非常少，这就需要我们运营方和用户建立良好的关系链，等运营成熟之后，就应该全力打造用户的关系链，通过控制用户关系链中的核心用户，来控制整体用户。比如妈妈群，他们会定期做部分线上和线下活动，我们给予支持即可；比如各地的旅游爱好群;还有我们也跟公益组织合作,线上用户互相导流,线下合作推广等,所以后来小米,乐视的各种小组同城会也是这种形式.并且可以通过线上线下的转换:从线上到线下,再到线下,增强用户的关系链。传说小米社区的负责人是从我们公司过去的

三，促活

留存的一部分就包含了促活，电商公司会有各种促销活动，就简单讲讲通过用户生命周期来标签化用户，做到精细化运营的方式。拿互联网金融这块来说：可分用户交易线和非交易线。交易线就是对于潜在购买用户转化为购买用户，而已购买用户使他按时还款和进行更多交易。对于非交易线来说，他们会产生口碑，帮你传播；其中部分活跃用户转化为KOL，甚至社群的管理者等等。由于每个目标群体对他们的期望不同，他们的痛点也不一致，所以你针对此类用户做的活动方向也不一致。标签化用户，走精细化运营道路。

扯了这么多,那么怎么运营进阶阶段需要做什么呢?

首先,咱们先看看专业技能:当时在第一个公司是什么都干的,

1,学习了Seo.不精,但理论水平冠决公司,哈哈.不是必须品,但对后续很有益

2.office啊,这个不用说,3个都需要,越熟练越好，今年帮公司几个副总做了3个月的数据。

3,由于之前做专题全部都要自己来,所以报班学习了ps和dw。作为运营，这两个最好都会一点，特别是ps基本必备。

4，其他的，我觉得就看个人了，比如之前每个月都会看一本工作相关书籍，然后做笔记记下来，方便以后吹牛逼；比如熟练应用Xmind, axure这些，都可以尝试下。

5，反正做运营就不要怕杂，除了自己的特长，专注点之外，尽量扩大知识面

那么，一个运营的成长不同阶段，要需要具备哪些能力呢？

初级运营：

1，执行力和自我驱动力：不展开，以前面试的每个人，我都会询问这个问题

2，软件处理上的能力：特别当时对于PS，DW的要求上，包括office的使用，任何一个必备软件的熟练使用，都属竞争力优势

3，内容的把控力：1）提供用户喜欢的高质量内容，可参考之前所说，每个网站的需求不一样 2）活动的方案能力：会写方案，想点子，懂流程

4，基本的推广能力：无论是微信，微博，Q群，EDM 等会点，SEO 什么的了解一点

5，用户维护能力：善于和用户交流，掌握部分核心网友关系， 能搜集用户反馈，去伪纯真。

6，学会看数据：公用的BA,GA，TA 后台，有的公司有自己开发的后台

中级运营：

1，整体的活动实施能力：特别是对于交叉性质的活动组织能力，比如最近做的圣诞节活动，联合集团另外5个专业公司一起做的，涉及到产品，开发，运营所有资源的对接，以及集团另外上10个公司的联合推广；比如在之前工作的需要涉及到线下的活动，在大型商城做，覆盖几千的人流，都需要强有力的方案和现场把控能力。做运营，活动的确是绕不开的一道坎，一是把活动做得有模有样，二是做得新颖，结果导向性

2，用户的把控能力：主要是对用户关系链的把控，增强用户的粘性。甚至不少公司会单独招一个用户运营的职位，非常重要，特别对于社区用户

3，数据分析能力：通过运营数据看出问题，以及解决运营中出现的问题，相出解决方法

4，懂资源积累：对自己工作有利的各种资源

高级运营：

1，整体运营的把控：整体产品的推广点，产品阶段和未来运营重点，产品创新性运营点，和业务

2，运营规划：根据业务，产品

3，团队的把控能力：1）着重创造和谐的团队氛围，当时team成员的团队氛围是最好的 2）让team的人跟着你一起成长，之前不少team成员去其他公司做主管带team 了。 3）培养团队的氛围，可标签化：之前团队每次全国竞赛都是第一，狼性文化略重，超级结果导向性

请问各位大咖，什么是用户聚合啊

建议： 点击“插入→图表”菜单命令，或者点击工具栏中的“图表向导”按钮，就可以打开“图表向导”，在它的指引下一步步建立图表。下面以建立60090105d^4的分析结果图表为例，说明图表向导的操作方法：

今天关于“品牌大咖阵容搭配图表”的探讨就到这里了。希望大家能够更深入地了解“品牌大咖阵容搭配图表”，并从我的答案中找到一些灵感。