做任何事情都要明確核心目標，這壹點很重要，目標不明確導致行為不明確。
有必要提高轉化率或ARUP值嗎？
是要提高回購率還是提高回購頻率？
是為了增加利潤還是銷量？
別跟我說每個人都要升級。在不同的產品生命周期，會有不同的運營重點。
有些運營商，為了提高轉化率，覺得很辛苦，但總是沒有結果，因為目標不明確。檢驗行為是否有效的唯壹標準是看核心目標是否提高。
2.繪制核心流程
這壹步是整個五步中最關鍵的壹步，也是很多人忽略的壹步。很多人想當然的認為我們每天都在運營產品。我還能不清楚過程嗎？其實雖然我們很熟悉，但是如果不自己畫，總會有不那麽清晰的視角。就像我們知道世界地圖是什麽樣子壹樣，當妳設定路線的時候，對照地圖妳會看得很清楚。
看到這裏，妳可以拿出壹張紙，把妳經營的產品的核心流程畫出來。這壹步非常重要。
另外，妳可以多畫壹些其他產品的核心流程，妳會對用戶流程很有感覺。
有了核心流程，我們可以清楚的看到，用戶的趨勢相當於用戶的漏鬥模型已經建立。
3.列出影響因素
這壹步把妳能想到的可能影響流程中用戶變化的因素都列出來，寫下來放到流程下面。
窮盡妳可能想到的所有因素，妳可能會錯過壹些東西，但沒關系。試試這兩個建議:
A.自己模擬用戶的全過程，把從想法產生到最終過程結束的所有想法都寫下來。
b嘗試再次模擬體驗競品的過程，妳也會有想法寫下來。
4.添加影響權重
最後壹步，妳可能寫了壹系列非常多的因素，它們對結果的影響是不壹樣的。這時候妳就需要用數據化的方式展現他們的不同。
有些人可能會困惑。這種影響不是壹個確定的公式，也不是壹個線性的變化。如何用數據來影響權重？
再舉個例子，金融家需要知道油價會不會跌，他們找了壹批戰略專家來預測。20個專家各寫了壹份報告，有的唱高就漲，有的唱低，有的專家有所保留，每個人的視角都不壹樣。他們聽了之後還是不知道會漲還是會跌。
這時候最好的辦法就是讓專家集體討論最有可能影響油價的20個因素，比如“新中東戰爭會不會發生”、“美聯儲對商品的寬松政策”等，把這些因素分為超級大影響、大影響、大影響、小影響四個等級，給四個等級4、3、2、1四個權重，每個因素的概率也是。
厲害了，這壹步很好的體現了數據思維。在上壹篇文章中，我分享了數據思維習慣對於運營來說是非常有價值的，有興趣的可以回頭看看。
對於我們的轉化率優化，我們也可以給這些因素加上權重，哪怕這些權重是主觀加的，因為數字化之後，會比所有感官分析更可靠。
5.逐壹優化這些因素
上壹步添加影響權重後，通過對影響程度進行排序，可以看到影響最大的因素，然後可以根據這些影響因素逐壹優化。
另外，在壹些產品流程中，產品端的流程相對簡單，而用戶的心智流程相對復雜。這時候在寫流程的時候，可以加入用戶的心智流程。如果壹時摸不清用戶的心理過程，也可以參考AIDA模型。