产品运营字段梳理方案？产品内容运营方案？

电商后台(商品中心)

1、电商网站的商品产品结构大同小异，淘宝、天猫网站的商品以SPU形态显示，京东上以SKU形态显示，两种处理方式各有优劣势（淘宝切换规格时商品详情不变，京东切换规格时标题及详情页会改变）。

2、电商中台的目标是搭建一个系统，能够统一管理商品的类目、属性、品牌和发布流程，提升电商平台的整体运营效率。在构建此系统时，需要关注的术语包括前台类目、后台类目、商品属性、属性值、属性组、属性名称等。这些术语对应着商品的结构化信息，是电商平台构建推荐系统、实现个性化服务的基础。

3、商品中心，在电子商务公司一般是后台管理商品的地方。在前端而言，是商家为了展示商品信息给用户的地方，它是承担了商品的数据，订单，营销活动的数据中心。在后端而言，商品中心则是运营者管理维护商品的地方，因此从商品的上传到发货，退货，整个闭环都离不开商品中心的支撑，因此商品中心的重要性毋庸置疑。

4、由于商业性质决定了电商业务支撑系统必须具备稳定性、可扩展、安全性强等特点，PM在设计产品架构时，应充分考虑到业务发展需要，尽量将各模块隔离，商品模块建个商品中心，订单模块建个订单中心等等。

5、首先，千牛工作台是卖家日常运营的后台中心，集成了一站式的功能。从商品管理（上传、发布和物流信息修改）到店铺设置，再到后台数据分析，每一项操作都直接在千牛中完成。

6、商品中心的基础资料设计包括品类管理、属性管理、类目管理等方面。品类管理主要包括品牌管理（中英文名、可供品类、产地（跨境电商比较重要）、属性管理（针对类目添加相关属性和属性值）、类目管理（后端类目树至关重要，确定时要考虑全面，属于基础数据，后续更改比较麻烦）。

数据运营如何梳理数据埋点需求?

日志埋点主要分为全埋点、代码埋点、前端与服务端埋点等。全埋点通过SDK自动收集所有行为，适合轻量级项目。代码埋点则需要开发在关键事件中添加日志记录，这种方法更常见且灵活性高。在设计埋点时，应明确业务需求、选择合适的埋点时机与字段，以确保数据的准确性和一致性。

埋点的定义：埋点即收集和保存我们关心的用户操作信息，这些操作信息在数据分析中被称为“事件”，如用户访问、阅读内容、点击转化按钮等。用户的基本信息，如性别、年龄、来源等，则被称为“属性”。埋点的流程：明确数据需求：首先需要确定需要收集哪些用户行为数据，以支持后续的数据分析。

需求梳理时，需要明确分析场景、解决业务问题的指标以及衡量标准。不同角色（产品经理、运营人员等）会关注不同的问题，产品经理可能关注转化率、页面停留时长、用户行为轨迹和效果评估，而运营人员可能关注用户指标、推广数据和推荐数据。

代码埋点：灵活性强，但人力成本高，更新成本大。可视化埋点：节省开发时间，但功能覆盖有限。无埋点：自动化采集数据，适用于复杂场景。确定目标和指标：量化产品表现，明确需要优化的方向和指标。规划并执行数据采集：规划关注的数据点和指标，执行埋点操作采集数据。

撰写埋点文档并非一蹴而就，需要数据分析师、前端、后端研发等多方面协作。文档应具备可读性，而非仅限于内部自用。搜索相关文档可以获取大量信息，但需确保它们易于理解，适合产品团队成员使用。对于日常需求，如营销运营，应以简洁明了的方式描述所需数据，无需复杂文档。

全埋点确实也是埋点的一个形式，如果数据量不大，可以考虑全埋点，但就算全埋点也需要把所有内容梳理清楚；与全埋点不同，很多公司还是在针对性根据需求进行埋点，以降低计算、存储成本以及提升系统响应速度。

需求池的梳理和总结

需求池的建立是为了帮助产品人员更好地管理需求，提高工作效率。

简单理解，需求池是装需求的池子——是需求管理和项目管理的依据；我们可以根据这些规则信息进行制定需求的版本规划，同时通过需求的记录可以追溯到需求提出人，后续有问题作为和领导、老板沟通的依据。

需求整理阶段，定期分析和判断问题是否为bug或需求，并依据四象限法则划分优先级。需求反馈阶段，对需求提交人提供问题反馈，包括bug修复日期或需求规划信息。需求池的维护是确保其有效性的关键。建议每天查看需求池，及时记录新需求，安排紧急迭代，梳理需求并调整工作计划。

需求整理：收集需求后，通过分析功能框架、用户量、使用频率、开发难度、用户习惯与商业价值等，整理需求池。竞品分析：对比竞品，了解优劣势，挖掘创新点。产出竞品分析报告。核心流程：明确产品核心流程，包括角色、任务与信息流向，产出泳道图。

梳理场景的方法：先用场景七要素或5w1h分析法描述单场景（某用户，在某环境，出现某时机，带着某目标，采取一系列动作，和某介质交互，完成某任务）。再根据业务流程图，将单场景挨个归类业务节点之中。最后基于场景拆解用户需求。最后说需求，如何给需求池排序。排序遵循由颗粒度由粗到细的原则。

你的需求池里面有不同人提出的需求。定期对需求池做一定的梳理。产品部门定期读需求池进行整理，那些需求是下一步要做的，那些需求是是可以暂缓的，那些需求是不做的，对需求池进行梳理和分类。不同终端的需求要分开。分为APP、PC、微官网、前台、控台这些。

产品运营——如何做产品的数据分析

1、事件分析法常用语研究某行为事件的发生对产品价值的影响以及影响程度，通过研究与事件相关的所有因素来分析用户行为事件变化的原因。在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师等不同角色的业务同学，常常根据实际工作情况关注不同的事件、以及事件对应的指标。

2、分析方法：利用K因子来衡量口碑传播的效果，通过案例学习来展示口碑传播的威力。此外，数据驱动思维是产品运营者的必备武器：通过学习数据分析工具和思维，不仅可以提升分析技巧，还可以通过深入链接了解，提升产品运营的实战能力。SQL和Excel等工具的运用，能够提升效率，并作为深入理解AARRR模型的桥梁。

3、理性看待数据分析，根据不同运营产品需求，定制相应的数据维度，确保数据逻辑性和严谨性。数据分析能力是运营者的核心技能之一，通过系统化学习和实践，提升数据分析应用能力，以数据驱动决策，优化运营策略。

4、掌握数据分析的方法和意识，前提是要有较好的逻辑和推理分析能力，用逻辑分析能力分析出数之间的关系，让数据来指导你的运营工作。

5、方差分析---通过数据复盘衡量运营策略在产品运营中，我们会遇到各种需要评估运营效果的场景，包括促活的活动是否起到作用、A/B 测试的策略有无成效等等。