继续优化针对不同途径的特性，设计不同的投进案牍和素材，进步投进内容和途径的匹配度，进步转化的效率

进步事务动作有用性

第二个是进步事务动作的有用性。

以途径运营为例，假如本来途径投进只采用了一种案牍，那么咱们能够继续优化针对不同途径的特性，设计不同的投进案牍和素材，进步投进内容和途径的匹配度，进步转化的效率。相同的曝光数量下，更精准的投进战略能够产生更多的用户集体。

用户运营也是相同，为了进步终究用户的商业价值，咱们能够在事务动作的有用性上下功夫。

比方本来咱们只将用户分红了新用户和老用户，然后对新老用户做不同的运营动作。这个运营动作的效率不是特别高，因为它的用户分类太粗了。终究的商业化价值也就受到了限制。为了进步终究的商业化价值，咱们能够剖析不同人群的商业价值，终究通过RFM模型将用户分红五到六个大类，对这不同类型的用户做针对性的运营。因为人群的分类愈加精准，匹配的事务动作也就愈加有用，通过运营动作的有用性进步了整体的商业价值。

四、进步输出端匹配度

第三个办法是进步输出端与事务需求的匹配度。

以途径运营为例，途径运营的终究输出是下载、成交、回流的用户。

假如公司现在寻求的是产品的用户规划，那么途径运营也要围绕着用户规划这个大的目标，找到更简单下载和留存的用户途径和投进办法。

假如公司的大战略产生了变化，从本来寻求用户规划变成了寻求商业化转化。那么途径运营假如仍然沿用本来的办法输出用户，就会导致途径运营的输出和公司大战略的目标不匹配，降低了途径运营的价值。

这个时分，途径运营要调整本来的运营战略，把终究的输出从“下载用户数”改成“成交用户数”。输出的形式修改了，输入端和事务动作都要改动。数据剖析能够针对新的输出，剖析合适“成交用户”的途径和投进办法。

用户运营同理，假如公司现在寻求的是用户规划，那么用户运营的输出结果应该是不同活泼程度的用户集体或者合适不同促活办法的人群。分类一定是围绕着进步用户留存和活泼频次的方向。

但假如公司的战略从用户规划转向了商业化变现，那么原有的那套输出实际上现已不匹配整个公司的大战略。这时在输入端或者中心的事务执行端再怎样尽力，效果仍然欠好。这时需要改动终究的输出，转向以商业变现为目标的用户分类办法。