① 毒App一年下载量近3000w，知乎、转转纷纷入局，“他经济”能火吗
文|yoyo
近年来，“种草”概念越来越火， “种草”近一年在 App Store 的搜索指数也有明显的上升趋势。
像“小红书”、“毒”App 这样的“种草”平台迅速如雨后春笋般大量出现。其中生活、购物、社交类的“种草”App 数量居多。
除了新兴的“种草”App，一些“老产品”比如生活类的“大众点评”、购物类的“淘宝”、 旅游 类的“马蜂窝”等等，也都纷纷尝试使用“种草”概念，基于用户分享，实现产品用户更高的活跃度及经济转化。
前不久，球鞋交易平台“毒”App 继 2018 年获得来自高榕资本、红杉资本中国、普思资本的数千万美元融资后，再次完成了新一轮来自 DST 的融资。目前，“毒”App 估值已达十亿美元。七麦数据显示，仅一年时间，“毒”App 的下载量（iOS）就突破了 2800w。
早前，男性市场一直处于被忽略、被低估状态，而以“毒”App 为代表“男性种草”类产品的出现，揭示了男性市场存在着巨大潜力，“他经济”也渐渐被市场重视起来。
近几年，不论是出于经济的崛起还是热门综艺的渲染，潮牌文化在中国风靡起来。每值新鞋发售日，品牌店前绝对排有长龙，甚至将商场堵的水泄不通。同时，线上购买的需求越来越大。在此背景下，“毒”App 作为潮流单品交易平台，背靠国内最大的 体育 社区虎扑，在内容上有独特优势，并且也是较早接触球鞋交易的平台之一，能够满足广大男性用户对潮流单品和运动用品的种草和购买需求，因此成为广大男性用户必不可少的买鞋工具。
从“毒”App 近一年的下载量（iOS）情况来看，还是有比较明显的上升趋势的，单日下载量最高超 28w，是同类产品“识货”单日最高下载量的 3 倍有余。
早前在《 体育 潮牌崛起！毒 App 月下载超 408w…》这篇文章中有提到潮牌球鞋类 App 虽然数量不少，但是表现较为出色的并不算多，在同类产品竞争中，头部 App 优势明显，两极分化较为严重。其实这刚好说明，这块市场还有很大的发展空间。如今越来越多的的资本入局，也证明了这一点。
就在上周（5 月 7 日），转转在 App Store 上线球鞋鉴定交易平台“切克”，以此为标志，转转开始涉足球鞋、潮流服饰等潮品鉴定交易领域。“他经济”已然觉醒，“毒”App 能否稳居第一宝座？还是后来者居上？这很难说，毕竟这块市场才刚刚崛起。
今年年初，知乎上线了一款名为“CHAO”的 App，该产品被描述为是一个男生种草社区。与“毒”App 相似的是，“CHAO”也具备“球鞋”交流功能，不过，这只是其中一部分。正如知乎像一个“大杂烩”，“CHAO”的内容也是比较杂，没有特定专注于某项。目前 App 内针对男性感兴趣的内容主要分为精选、玩乐、穿搭、球鞋、日常、 科技 、视频 7 大类目，主要是图片 + 文字的展现形式。
前有“小红书”做榜样，后有知乎强大的引流及内容支援，但这个“男版小红书”发展的并不如预期。目前，“CHAO”已经上架 5 个月的时间，期间在 2 月份用户量有明显提升，但之后的表现并不理想，榜单排名也不温不火，而同样专注于“种草”的小红书长居社交榜（免费）Top3。
其实不论是上文提到的正混地风生水起的“毒”App ，还是正处在摸索阶段的“CHAO”，“男性种草”类应用普遍存在一些问题。
鉴定失真，平台权威存疑。作为头部球鞋鉴定平台“毒App”就被多次爆出鉴定结果被质疑，另外“识货”、“nice”等也都多少有爆出负面，这很大程度上会降低用户对平台的信任度，“种草”的效果也就会大打折扣。
综合类“男性种草”App 普遍没有形成自身产品特色。通过对此类 App 使用体验，不难发现该类 App 的功能基本相差无几，无法给用户带来独有的服务，因此用户留存较差。
“种草”本身就具备分享、社交属性，而正处于发展阶段的“男性种草”类 App 还没有足够充分的“人气”，因此，内容有待丰富，社交属性不明显的问题就显现出来。
那么，“男性种草”发展困境的突破口在哪里？
首先应确立产品的亮点，形成自身产品优势。 以“毒”App 为例，专注在球鞋鉴定、交易的范畴，并且能做到在同类竞争中，做到更出色。只要人们想要买潮鞋，首先想到的必定是“毒”。
其次，“种草鼻祖”小红书的成功运营，为“男性种草”带来一定的借鉴意义，但是切莫照搬。 小红书作为内容社区，内容可以说是相当庞大。集购物、 旅游 、美妆、健身等一体，用户只需搜索一个关键词，就会出现大量相关经验。这一点，还处在发展阶段的“男性种草”类 App 直接生搬硬套的复刻并不会为产品带来用户，反而造成运维成本增加等负面影响。因此，当产品还处在发展阶段时，可主抓重点功能，在形成一定用户基础时，在适当增添新的功能，循序渐进更稳妥。
另外，基于男性所具备的重品质、重效率等特殊属性，寻求更多的可开发领域。 “男性种草”除了目前普遍关注的球鞋、潮牌外，还有高端旅行、户外品牌、 汽车 、手表、红酒等众多男性感兴趣的领域。很多新的方向，都在等着被发现。
具备市场敏感度，提升产品硬实力。 “他经济”近年来的发展势头良好，“毒”App 这类产品也很精准地抓到了男性用户对品牌球鞋极度热爱的心理，较早的入局，更早的关注都是其成长起来的一大关键。
同时，在具备了一定用户基础后，产品后期维护依然任重道远。在以球鞋鉴定与交易为核心的潮牌类 App 中， 建立高效、安全的线上交易闭环、售后服务以及优质的鉴定团队和系统 是未来需要关注的重点。
另外， 产品应保持稳定的更新频度。 尤其是产品发展早期，开发者需要及时根据用户反馈及市场变化修复产品漏洞、上线新功能。 这样不仅能保持用户对产品新鲜感，也使产品发展的更加全面。
② 数据在运营中的作用
数据在运营中的作用
(一)先有好的逻辑和推理分析能力
我们来讲讲另一件可能会贯穿你的运营生涯始终的事情——数据在运营工作中的运用。或者，也可以说是如何用数据来指导你的运营工作。
这里要先提一嘴，数据的背后，其实是逻辑和推理。换句话讲，想要让数据可以更好地为你服务，你需要先有好的逻辑和推理分析能力。假如连这一层都做不到，即便你看过了这篇文章并拍案叫绝，很可能也是只得其形，未得其神。
而至于如何评估自己的逻辑能力，我给一个大体的参照——
逻辑能力较强的人语言表达方面往往是有组织的。说话表达往往有框架有条理，思路清晰。比如，在回答问题时 ta 会喜欢用 “起因-经过-结果”、“案例-问题-分析原因-解决方法” 等框架来进行回答。框架不是为了束缚思维，而是用来整理思路。
在此基础上，一般谈话话题容易跑题万里拉不回来的人，以及经常容易表达上前后自相矛盾难以自圆其说的人逻辑可能都是比较差的。
但，逻辑这个事，也不是不可以练习，只是一定需要投入大量时间。
比如，尝试给自己建立某种思考框架(如我们前面说过的 “案例-问题-原因-解决方案” 这样的框架)，并尝试在自己所有可能会经历的相关场景中都持续强制自己使用相应框架进行思考和表达，这样持续几个月后，通常是会有些效果的。
此外，也推荐可以参考一下《思考的技术》、《麦肯锡教我的思考方法》、《创新者的思考》、《学会提问-批判性思维》等书，都是我看过关于逻辑和思考方法方面的一些好书。
另外，很多人尤其是文科生在提及数据时往往会觉得比较怵，但数据其实一点也不可怕，只要思路捋清楚了，你会发现数据其实还挺有趣的。在今天的内容里，我就会试着给你呈现一些有趣的例子。
(二)数据对于运营的价值
好了，接下来我们正经聊数据在运营中的作用。
说到数据，阿里的数据系统在整个国内互联网行业应该是最强大的了，很可能可能没有之一。
此前有一位从阿里离职的芮曦同学写过一篇 “我在阿里3年的运营经验都在这里了”。其中对于数据的价值和运营工作中的具体使用场景，我觉得很多地方讲得是比较到位的。
如果我们需要总结一下的话，简而言之，数据对于运营的价值可能包括了如下几方面——
1.数据可以客观反应出一款产品当前的状态好坏和所处阶段。
比如，我们定位的用户群主要是互联网行业的产品经理 + 产品运营，这群人假如有 300 万人，目前我们已经有了 10W 用户，且依靠口碑形成的自增长还比较迅速，那么我们是不是应该去加大一些推广和营销的力度，把推广做得更好一些了?
又或者，假如我们现在才只有 1W 用户，且课程等产品体验还比较一般，那其实我们当前的主要核心任务是不是更应该是先节奏慢点儿，踏实把产品体验搞好了再说?
2.假如做完了一件事但效果不好，数据可以告诉你，你的问题出在哪里。
比如，我们新做了一个围绕着课程推广的活动，但结束了之后发现真正愿意去参加课程的人不是太多，那你是不是该去看看，到底是引流引得不够多，还是课程页面转化率太低，还是整个报名流程有问题?
3.假如你想要实现某个目标，数据可以帮助你找到达成的最佳路径。
这个跟我们上一篇连载提到的东西类似，好比你老板让你要把销售额提升 5 倍，你是不是得去看看，销售额的提升到底该从哪里来更合适?是搞进来更多流量?还是用心把付费转化率做上去?还是好好提一下客单价?或者老板要的是用户量提升 50 万，你是不是得去看看，这 50 万用户从哪里来更靠谱?多少可以来自于用户口碑和自增长?多少可以来自于网盟?多少可以来自于豆瓣小组新浪微博?
4.极度精细的数据分析可以帮助你通过层层拆分，对于用户更了解，也对整个站内的生态更有掌控力。
比如，某机构这么多课程，我们是完全可以通过数据得到以下问题的答案的——从课程的层面来看看，到底什么样的课程更受大家喜欢?然后，大家听课的习惯是怎样的?是喜欢同一堂课认真听很多遍?还是一堂课只听了 3-5 分钟就走掉了?再然后，一个还没毕业的大学毕业生和一个已经工作了 2-3年 的互联网从业者，虽然同样都是想要学习，但学习习惯和诉求是不是应该是有所不同的?以及，假如我们想要尽其所能的服务好某机构的全部用户，我们是不是可以把这些用户划分为各种不同的类别，然后分别推送给他们不同的课程和学习内容，引导他们去完成各种不同的用户行为?
5.数据当中可能隐藏着一些潜在的能让你把一件事情变得更好的线索和彩蛋，有待于你去发现和挖掘。
好比，在某机构的用户群中，我们要是通过数据的分析发现了这样一个结论——在过去 1 个月内，但凡是跑到某机构来报名上课的用户，70%都是因为看了我们的某篇文章才跑过来的，这时候你觉得你应该做点啥?
毫无疑问，当然是把这篇文章放到首页显眼处，或者放到新用户注册或访问过程中的某个必经节点上，用它去刺激更多的新用户啊!
上述 5 点中，关于 1 的部分，也即如何从宏观上结合产品形态和产品发展趋势判断一款产品所处的阶段，并制定相应的运营策略
③ 如何利用大数据实现精细化运营
随着大数据、AI等领域的飞速发展，以及区块链技术的加持，与其关联密切的诸多产业，都迎来了新的变革期。当我们迈入大数据时代，企业在运营上也相应发生了改变，由最初的粗放式运营逐步过渡到精细化运营。企业该如何实现精细化运营呢？
精细化运营
数据精细化运营四大前提
1.及时获取运营所需的数据
明确应该获取的数据是什么，比如订单量、注册量、阅读量、页面访问量、访问时长等；可获取到数据，并不是所有的数据都可以调取，只有前期埋点并能采集到的数据才能获取；及时获取数据，很多公司的运营并不能直接获取数据，一般要先与技术沟通，明确需求以及排期。而很多数据是拥有时效性的。比如，在活动期间没有及时获 取到潜在购买用户 id，导致发送优惠信息延迟，用户在其他渠道购买了商品。
2.合理定义数据分析的维度与指标
“定义的维度与指标”越贴近业务需求，越能发挥数据的真实价值。但是，很多公司对数据的划分很模糊，即使在分析时能合理定义，但因前期没有对这些维度的数据进行采集，也无法进行分析。
3.选择并使用高效的数据分析工具
好的数据分析工具，不仅要满足现阶段业务的数据分析，还要满足企业发展过程中数据量增长与业务变化后的数据分析。
因此，可能会用到 Excel、SPSS、SAS、SQL、Clementine、R、Rapid-miner 等工具。掌握这些工具，对运营人员的要求过高，按这样标准去培养一个运营人员，所付出的财力与精力相当于培养一名数据分析师。
4.拥有极强的数据分析能力，能与实际工作相结合
数据分析能力，简言之，能从繁杂的数据中发现问题、总结规律，并能给出优化方案。而做到与实际工作相结合，不仅要求运营人员深入了解业务，还要有极强的逻辑分析能力，才能将数据与实际业务融合。