『壹』 亞馬遜AWS一年降價12次，它是如何「斷人財路」的
雲計算，一直都是數字化時代高端技術的代名詞，“尖端技術、價格昂貴”是其身上難解的標簽。
然而，在研究疫情催化下的雲計算產業發展時，我們發現：高端大氣如雲計算，也如電商百億補貼大戰一樣，早已打了多年的“價格戰”。
這其中，降價“最積極”的就是雲計算行業的老大——亞馬遜AWS。截止2020年5月，亞馬遜AWS一共降價82次，並且預計未來會繼續降價。
拆解雲計算收入的影響因子可知：雲計算收入=付費用戶數*ARPU。
按照此前的降價“買量邏輯”分析，阿里雲的營收之所以能正向快速增長，在於付費用戶的增長幅度大於ARPU的跌幅。
但從財報數據來看，2016Q4-2018Q1，阿里雲的付費用戶數，以及季度ARPU值是同步上漲的。
降價不僅沒有導致單客平均收入降低，反而還有一定程度的提升，關鍵或許就在於增值配套產品或服務的創收，例如網路虛擬化和資料庫服務。
據阿里雲2020Q3財報：各種規模和行業的客戶繼續享受我們的產品和服務。截至2020年9月30日，A股上市公司中約60％是阿里雲的客戶，而2020年9月其平均支出同比增長了45％。”
不過，說到底，這還是熟悉的“配方”，畢竟通過低價吸引用戶，再通過其它產品實現增值，仍然是ToC的互聯網打法。
然而這畢竟是個有技術門檻的領域，比起復制以往的成功經驗，投資者更感興趣的是互聯網巨頭們在雲服務市場能講出怎樣的多元故事。
價格戰喧囂過後，雲計算領域會形成新的格局。對參與其中的巨頭來說，未來的競爭將不再是誰能比別人便宜20%，也不是誰儲存數據的能力更好，而是誰的業務結合自身的綜合優勢後，更能滿足用戶需求。
如亞馬遜雲、阿里雲如何借力集團的電商優勢，騰訊雲怎樣才能實現通過微信幫助B端企業連接C端，谷歌的搜索業務和雲服務怎麼連接起來。
可以看到，雲計算的發展方向越來越清晰，一場企業基因與雲計算結合的行業之戰或將開啟。
『貳』 作為一名運營，怎麼樣把賬號做起來呢
其實樓主可以把問題說得更具體一些，比如「男裝行業、價位300的天貓店鋪，怎麼提升業績？」你提的問題越具體，得到的答案越具體，如果你提問都很模糊，那麼你得到的答案也是模糊的。
回歸到你這個寬泛的話題上，如何提升業績？
一件事情能否做成功，無非是【目標合理】【目標合理拆解到事項】【事項執行到位】，這三個階段能做好，那麼目標往往就達成了
（一）目標合理
如果目標是不切實際的，那麼無論如何做，都很難達成；那麼，怎麼定一個合理的目標呢？具體包含定性和定量兩方面：
如何定性，即考核什麼指標
考核什麼指標需要看部門定位於業務發展階段，具體如下：
1、看部門定位
公司存在的本質都是「獲取利潤+獲取更高的利潤」，這要求所有運營動作是圍繞利潤產生進行，基於利潤產生各種部門，每個部門定位有所差異，比如SEM部門的定位往往是流量獲取、運營往往是流量分發等，這就註定了兩個部門考核指標不同，前者適合考核UV量、CAC，而後者適合考核訂單轉化率、訂單量、注冊率、注冊量等；
2、看業務發展階段
正常情況下，任何事物的發展都是S曲線，比如公司有起步期、快速發展期、成熟期、衰退期，人和動物有幼年期、少年期、成年期、老年期；在不同時期，發展路徑不同，所以，在業務在不同階段，需匹配的運營措施千差萬別，普遍來講有如下規律：
（1）起步期：這個階段代表業務剛成立，還不確定用戶是都有需求、是否願意付費、交付體驗是否能得到認可；所以這個階段的核心目標是「快速驗證業務可行性」，而非獲取大量用戶；所以，這個階段考核指標可以是「業務核心路徑完整體驗率」、「核心路徑好評率」。
（2）快速發展期：這個階段代表業務可行性已得到驗證，用戶量在快速增加；所以這個階段的核心目標是「不斷打磨業務和推廣，讓跟多用戶進來，以實現變現」，所以，這個階段的考核指標可以是「凈增用戶量」「凈增注冊量」「成交額」
（3）成熟期：這個階段代表用戶增長已經趨於平緩，所以這個階段核心目標是「讓用戶願意留下並付費」，所以指標可以是「活躍用戶數」「付費用戶數」「成交額」等
（4）衰退期：這個階段代表用戶已增長停滯，甚至逐步離開；所以這個階段的核心目標是「盡可能榨取用戶商業價值+將用戶引導至其他業務讓其長期留存」，所以指標可以是「付費用戶述」「成交額」「復購率」「激活用戶數」
如何定量，即對每個指標定多少量
關於定多少量，有如下幾個方法作為參考：
1、從上層目標推演
目標必然是一級一級自上而下拆解而來，所以當不知定多少量合適，可以自上而下思考；比如要給流量分發的平台運營中心制定目標，而公司今年的利潤是2000w→需要2w個成交用戶→需要240w個新用戶，那麼你可以為其制定年度250w新用戶的目標，以確保利潤達成。
2、看市場
看市場包含兩個方面，一方面看市場發展階段，另一方面看淡旺季；市場不同階段代表著不同的潛力，關於發展階段，比如該業務在市場處於快速發展期，則制定目標可以大膽激進，但到了成熟期則維穩即可；關於淡旺季，比如B2B旺季是3-4月，年度目標拆解至月度時，3-4月可以設定更高的值。
3、看歷史
同比去年的完成量，要有所增量；比如去年全年注冊量完成100w，理論上，今年目標量至少是110w；
說完了如何設定目標，我們說一說如何拆解目標
（二）目標拆解到事項
我們先來看一個案例
面對目標，普通運營反應往往是這樣的
老闆：小王，下個月給你定20w新用戶目標，你看看怎麼做
小王：老闆，我們這個月才完成10w，20w太高了，基本不可能呢
老闆：就是有困難，才讓你負責，你制定下打法
小王：那我看能不能搞一個裂變吧
...過了一周
老闆：怎麼到了月底了，新增用戶才2w？
小王：我們已經做了裂變了，但是效果不是太好，這個目標有點高啊
面對目標，高階運營是這樣的
老闆：小冉，下個月給你定20w新用戶目標，你看看怎麼做
小冉：好的老闆，這個月我們完成10w，其中8w是常規運營帶來的量，這部分量是比較穩定的，2w是BD資源帶來的量，BD資源不大穩定；如果下個月目標是20w，那我們的存量是8w，增量是12w；為了讓保證目標完成，我的將圍繞著15w來進行目標拆解；按照15w的目標，我的核心打法是....將這些打法執行後，預計能帶來..量；為了保證目標完整，有...資源還需要老闆支持一下。
老闆：...
作為運營，要保證70%以上的事情是可控的，面對一個目標，如果不拆解，直接去做具體的事，事倍功半；而圍繞目標拆解至事項，並列出所需資源支持，無論對自己還是老闆，都對能否完成、能完成多少，做到心中有數，心中有數，自然遇事不慌，同時，老闆也不至於給你過大壓力。
那麼目標拆解有哪些方法呢
方法1：加法拆解
加法拆解又分為兩種
1、存量+增量
（1）適合誰：適用於已比較成熟的業務，比如不需要任何運營動作，每月依然有10w左右的用戶量；
（2）怎麼做：總目標=增量+存量，將」不需要做任何動作也能達成的目標量「視為【存量】，將」需要做某些推廣等動作才能帶來量的部分「視為【增量】，將【增量】部分做目標和事項拆解。
比如：本月的目標是50w用戶量，其中20w是不需要做多少動作也能達到的量，我們將此部分作為【存量】，剩餘需要通過運營動作帶來的30w作為【增量】，單獨針對這30w做目標拆解；比如公眾號裂變預計帶來5w、SEM投放預計帶來15w、老帶新分銷預計帶來10w....然後針對每個版塊做玩法設計和關鍵點梳理，最終形成月度計劃、周度計劃，每周一將事項拆解至負責人→周三反饋進度→周五復盤，以保證順利落地。
2、按業務類型拆解
（1）適合誰：適合所有業務，特別是目標有2-6個核心業務組成的部門
（2）怎麼做：X=A+B+C
比如：本月的目標是50w用戶量，你的主營業務是設計logo、取名、注冊公司，則50w=logo（20w）+取名（10w）+注冊公司（20w），然後在基於每條業務目標拆解至事項
方法2：乘法拆解
1、適合誰：適用於所有業務，其中更適用於「路徑型」業務指標，比如注冊轉化率、訂單轉化率
2、怎麼做：X=A*B*C
比如：如何提升A商品的購買轉化率
step1：面臨轉化率指標時，先把轉化的路徑梳理出來，比如A商品的購買路徑：訪問首頁→訪問特定品類商品→下單→支付→成功
step2：基於梳理路徑，得出目標公式；比如購買A品類轉化率=進入品類商品轉化率x下單轉化率x支付轉化率x支付成功率；
step3：找到明顯偏低的轉化環節，單獨做調研和優化
方法3：核心代表式拆解
1、適合誰：拆解目標是為了可衡量和可驅動，但當目標由10個以上的子目標構成時，難以同時驅動多個子目標同時達成，此時，僅重點關注佔了70%左右的3個子目標即可
2、是什麼：X=A+B+C+D..+N=A+B，只看A、B、C
比如
提升電商APP的新用戶下單量：新用戶的訪問在各個地方，無法通過某一個路徑來看；可以梳理新用戶最為集中的幾個頁面或路徑下產生的下單量
說完目標拆解，我們再來說一說事項的執行
（三）事項執行到位
目標和計劃都有了，但卻未能執行到位，只停留於紙上談兵，這種「死在最後一公里」是最可惜的。那怎麼避免這類情況發生呢？
分階段推進
step1：明確事項優先順序，將【前置事項】和【重要事項】先完成
通常情況下，為了達成某一目標的多個事項存在「先後順序」，即完成A是完成B的前置條件，此時，我們需要先做A事項；另外，為了圍繞某一目標的事項中，存在主次，比如完成C事項能帶來60w收入，完成D事項能帶來5w收入，此時，應該先做C事項。
step2：將月計劃拆解至周計劃→周一分配任務給負責人→周三反饋進度→周五會議復盤
提前做資源配置
在互聯網公司完成某個目標，往往需要多個部門協作，跨部門資源協調不到位是導致計劃難以落地的「第一大殺手」，所以，對於完成目標的【前置事項】和【重要事項】可提前梳理出「資源清單」，以組會形式面對面提前協調時間，並以會議紀要+項目制推進，以免對方「不認賬」和「在忙老闆的需求，把你的忘了」的情況。
風險預判
推進的過程中，難免遇到「未達預期」的情況，所以應圍繞【前置事項】和【重要事項】形成甘特圖，每日與相關人員同步進度，預判風險；如遇延期和市場變動等情況，提前做PlanB。
『叄』 如何用商業思維分析游戲用戶行為數據
第1步：看整體數據，主要看整體數據有何異常，以及哪些數據的趨勢較好(例如，整體數據，游戲人數穩定，月收入對比極端)
第2步：看細分數據(例如，細分數據，游戲新增用戶和流失活躍付費用戶成正比，新增用戶不付費，大R流失嚴重)
第3步：結合數據分析(例如，分析數據，付費玩家為什麼流失?沒有付費競爭?還是付費後達到游戲金字塔頂端失去樂趣?)
第4步：根據數據行動(例如，更新版本，開展玩家召回活動，換量….)
『肆』 如何破解速達3000Pro8.66的用戶數量
去網上幾百買一個得了，破解版的數據安全是個問題，辛辛苦苦錄那麼多資料信息都白弄了
『伍』 產品競品分析怎麼做
競品分析的維度既要有產品「看得見」的部分，比如產品做得怎麼樣（功能、用戶體驗設計等），還得有產品「看不見」的部分，比如為什麼這么做（產品定位、目標用戶、盈利模式等）、如何做到（產品背景、技術、運營策略等）、未來打算怎麼做（版本迭代等）。
接下來，喜妹統計了十個競品分析的維度，咱們一一來講~
市場現狀、發展趨勢
競品分析首先要對整個市場進行研究，看看市場目前的發展情況和未來盈餘的空間有多大，分析有沒有加入的必要等。
我們可以在網上找一些行業分析報告、產業鏈信息等，例如：艾瑞咨詢、易觀、DCCI互聯網數據中心等。這些報告會涵蓋行業發展現狀、發展趨勢、政府最新政策和所佔的市場份額等，幫助我們透過市場分析，了解整個市場情況，形成對未來的判斷和預測，制定或調整自己的戰略規劃。
數據表現、市場認可度
在分析市場數據和用戶認可度時，我們可以從軟體排名、下載量、用戶評價、付費用戶數和市場份額等多種數據去分析競品在當前市場處於什麼位置、我們的產品和標桿產品之間的差距在哪裡等。
通過數據所展示出來的信息和差距，我們可以具體分析我們的產品如何突破或需要在哪些方面進行提高，還可以制定一個追求的目標。
關於軟體下載量和用戶活躍數量，咱們可以從酷傳、網路指數、企鵝智庫、CNNIC或Questmoble查到，但有的可能需要付費。
產品背景
我們在分析競品時，很容易只在乎數據而忽視其背後的公司，不同公司開發出來的產品肯定是不有一樣的。公司的資源優勢、技術背景、文化信念、產品團隊，都對產品的發展起著重要的影響作用。
喜妹舉栗子：在QQ音樂剛推出時，市面上其實已經有了同類型的音樂播放器，但QQ音樂有了騰訊的優勢資源加持，在獲取音樂版權上取得了很大成功。
產品定位、目標用戶
我們需要通過競品的宣傳語（slogan）、產品目標和上線時間等，找出他們的產品定位進行歸納，分析競品的目標用戶和用戶需求的異同。
由此我們可以策劃或調整自己的產品的定位和目標，設定目標用戶，根據用戶畫像和特徵等進行用戶分析，從而更好的做出用戶想要的產品。
業務邏輯、產品結構
關於競品的業務邏輯和產品結構，基本依賴於我們對競品的實際體驗和研究，梳理出業務流程邏輯圖，從而對比競品的業務運轉方式、商業模式和功能安排等，找到差異。
我們需要了解到競品在業務運轉過程中涉及哪些角色、相互的關系，用戶操作的方便程度、的流程邏輯、分為哪些步驟和環節？
通過了解競品獨到的業務模式，我們可以分析出該業務模式需要什麼樣的基礎、資源或技術等。如果競品的用戶引導和功能展示做得很好，那我們可以考慮進行學習借鑒，對自身產品的結構設計和流程邏輯進行優化。
功能對比、技術維度
功能對比是可以區別產品，且拉開產品層次的。我們需要親自體驗競品，快速了解競品的主要功能，拆解核心功能，結合具體的用戶場景和目標用戶來分析：用戶在什麼場景下會使用該功能？該功能滿足了用戶多少需求，用戶認可度如何，背後隱含的價值有多大？
技術維度主要是研究產品採用了什麼核心技術來提升用戶體驗感，該技術是否申請了專利、是否有技術壁壘等。
交互設計
我們需要分析競品所使用的交互設計，主要功能入口是否清晰明確？各入口之間跳轉是否混亂容易迷失？重要頁面是否有直接展示？
除了通用的設計准則外，是否有什麼創新，是否更受用戶歡迎，有什麼設計是我們可以基於自己產品的定位和基因去借鑒的。
視覺設計
視覺風格分析可以分為很多的層面，比如字體、圖標、配色、排版和banner圖片等。有些軟體產品的視覺設計看著就很高級、有逼格，但有些就有點low。
在視覺設計時，我們需要注重細節。比如蘋果官網的設計看著很簡單，但他們的排版對每一個像素都有要求，差一點可能就會導致整體不協調。
運營策略
目前市場上的產品同質化嚴重，不少脫穎而出的產品主要是靠運營。
對競品的運營策略分析，主要基於產品定位下的不同階段的運營手段和品牌策略。我們可以關注競品的用戶運營、活動推廣、新媒體運營等，了解其動態和發展，思考我們自己的產品未來的市場推廣策略。
版本迭代
我們可以通過對比競品的版本迭代和演化路徑，找出其關鍵的時間節點和版本更新情況，結合他們當時的運營手段，分析背後的原因，預測期未來的發展，從而獲得自己產品的啟發和借鑒。
我們做競品分析是為了分析自己的產品情況，學習競品的長處、規避短處，換成用戶的角度去思考，用發展的眼光看待它們。
競品分析的維度需要結合分析目標和關鍵成功因素等來選擇，不一定要面面俱到，但要選擇最重要的幾個維度深入分析，從而得到對我們自己的產品有價值的結論。
『陸』 如何進行用戶數據分析
進行用戶數據分析的幾個步驟：
1、首先，看用戶行為激發的數據變化，包含跳出，退出，活躍度，日活，這些數據會對運營有一個監控作用，趨勢代表著增長或衰減，異常反應問題；這些數據用易觀方舟的看板可以全局分析；
2、其次，對用戶進行分群，可根據用戶屬性、觸點行為分類、以及利用營銷自動化得到的預測性分析結果，進行分群，群發信息，比如：經常購買母嬰用品的顧客，需要早教產品的可能性大很多。這些都可以利用用戶運營分析得到指導性決策；方舟可以支持用戶分群，以及繼承多家營銷工具，同時可以檢測營銷反饋效果。
3、最後，電商類用戶運營，更要關注，用戶的購買屬性，根據用戶購買品分析出用戶的年齡，階層，愛好等，進行精準營銷。
(6)如何拆解付費用戶數擴展閱讀：
用戶數據分成幾個部分：
1、用戶基礎數據
企業當然想得到超級詳細的數據，不過最差的選擇也是希望能夠得到基礎數據，因為一個用戶就是銷售線索，很可能會成交到訂單；
用戶的基礎數據包括：姓名，電話，郵箱，生日…等這些圍繞著人這個主要對象的基礎屬性；
更多的基礎數據，要擴展到用戶的行為記錄，包括內容消耗記錄與頻次，線下交互活動數據，線上直播參與數據等，這些對於用戶分析有很大意義。
2、用戶企業屬性數據
企業屬性賦予了人的價值，比如公司，職位，企業郵箱，如果說用戶基礎數據是必要條件，那麼企業數據是數據的價值體現。
3、社交屬性數據
包括微信、微博、linkin、脈脈等數據，這部分數據是增值數據，對於用戶畫像的刻錄很有幫助。
『柒』 怎麼通過統計工具來評估渠道的用戶質量
一、數量指標
要在一個渠道進行推廣，其用戶數量達到一定規模是一個必不可少的前提。這里可以有如下維度來衡量一個渠道用戶數量的多少：單位時間內的展示數量、下載數量、安裝數量、激活數量、注冊數量、登錄數量。
由於不同渠道對於各個環節的統計定義有所不同，可以在以上的眾多指標中選取要對比的渠道中定義相同的指標進行橫向比較。對比時要控制好變數，在推廣文案相同的情況下選擇渠道最好的位置，或在投入成本相同的情況下進行對比。
二、轉化率指標
渠道用戶在看到產品宣傳並最終變化成為產品用戶的過程中要先後經歷：接觸廣告→進入下載頁面→點擊下載→下載成功→點擊安裝→安裝成功→激活→注冊→登錄。
這樣一系列過程。可以用一個漏斗模型進行簡化。
統計各個環節的數據，不但便於評判每個渠道在各個環節用戶轉化率的情況，更加能夠監控到自己的產品在推廣過程中可能存在的問題。
轉化率=後一個環節人數/前一個環節人數*100%
相同投入的條件下，如果僅僅從廣告觸達的角度來看，B要好於A。但是我們通過轉化率指標的分析，層層計算轉化率後，會發現實際A渠道的轉化率要好於B。
經過觀察數據不難發現，點擊下載—下載成功、點擊安裝——安裝成功這2個環節B的轉化率明顯落後於A。通過觀察設備數據我們發現，B渠道的用戶群體主要位於三線城市、普遍網速偏慢，導致下載轉化率偏低。又經過體驗我們發現，產品的硬體性能有一定要求，B渠道整體設備性能偏弱，安裝過程的持續時間是A渠道設備的2倍甚至更高，導致B渠道的下載—安裝轉化率低，最終導致廣告效果不及A。
三、 質量指標
渠道的用戶通過重重艱難險阻成功注冊並登陸產品成為產品的用戶後，這部分用戶的質量如何呢?是不是我所運營產品的目標用戶呢?是否值得繼續進行推廣呢?解決這些問題我需要通過如下指標來進行評判。
用戶進入產品後，作為產品運營我們人人都希望用戶對產品的粘度越高越好，用戶在產品上的操作行為越多越好，用戶登錄的天數越多越好，回頭客越多越好。通常我們會觀察對比如下指標：
一次用戶佔比：只登陸一次客戶端的用戶占這批用戶的比例。(越小越好)
N日用戶留存率：用戶首次登錄游戲後的第N日又登錄游戲的用戶占這批用戶的比例。
人均日使用時長：這批用戶平均每天使用產品的時長。
人均日登錄次數：這批用戶平均每天登錄產品的次數。
以及其他一些產品特性的指標：例如，游戲產品可以去觀測這批用戶的等級情況和游戲局數。社交產品可以對比用戶每天發出的消息的數量。電商產品可以對比用戶瀏覽的商品數量等。
四、收入指標
產品運營的最終目的一定是要為了營收負責，為了KPI負責，尤其是變現能力很強的產品，如游戲、旅遊、電商等。通常都會去計算投資回報率，及通常所說的ROI。
推廣N日後的ROI計算方法：ROI_N=N日總收入/N日前投入ROI_
N>1時的N被稱為回本周期。N越小，回本越快。
雖然KPI很重要，但ROI只是結果，我們對比渠道收入指標的時候通常還要觀察：
PR(付費率)：付費用戶數占導入用戶數量的比例。
ARPU：某天平均每個用戶所付金額。
ARPPU：某天平均每個付費用戶的付費金額。 有些渠道的用戶喜歡細水長流，而另一部分用戶可能喜歡一次性的大額付費。
ARPPU=ARPU/PR ARPPU和付費率通常呈負相關，二者不可兼得。
要評估渠道收入指標的好壞，具體要看是追求付費率還是ARPPU又或是ROI?
經過對以上渠道質量評估四個維度的介紹，相信大家對於渠道質量評估的方法有了一個初步的認識
『捌』 付費佔比公式
付費用戶數佔比=付費用戶/總用戶。
付費流量是指直通車，鑽展等流量，不是算出來的。並且佔比是指占總流量的比例。
在淘寶平台中很多的淘寶商家都有開通淘寶直通車推廣方式，這種推廣方式非常受商家們的歡迎，但是它是一種付費推廣方式。
『玖』 數據分析方法有哪些
常用的列了九種供參考:
一、公式拆解
所謂公式拆解法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。
舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解
可以看到，數據可以被分到紅藍綠三個不同的簇（cluster）中，每個簇應有其特有的性質。顯然，聚類分析是一種無監督學習，是在缺乏標簽的前提下的一種分類模型。當我們對數據進行聚類後並得到簇後，一般會單獨對每個簇進行深入分析，從而得到更加細致的結果。
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