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  • 背景 最近有在关注一些自媒体,...仔细调研一下发现可以做成程序自动化运营进行创收。 平台分析 讲这个话题比较俗气,但是的确是开始做的一个原动力,现在这个社会很浮躁,都想赚块钱,这个风气的确不好,容易扭..
    • 背景
      最近有在关注一些自媒体,发现这块现在正处于红利期,就如15年的VR,16年的AI,17年的区块链,18年的短视频,19年的直播。我们可以发现,每次抓住这样的节点都能诞生出一批企业,当然死的也很多,但是也从侧面反映了在风口的猪都能飞起来,大家都想争取做那个跑的最快的猪。现阶段由于疫情的影响没看到下一个风口,自媒体赚钱还算一个风口。仔细调研一下发现可以做成程序自动化运营进行创收。
      在这里插入图片描述

    • 平台分析
      讲这个话题比较俗气,但是的确是开始做的一个原动力,现在这个社会很浮躁,都想赚块钱,这个风气的确不好,容易扭曲人的价值观,但是另一方面高昂的房价,看病难,生活品质的方方面面都和金钱挂钩,有足够的钱再去谈理想和远方才能游刃有余,就像悔创阿里杰克马,他对钱没兴趣因为他已经忘了没钱的苦。当然足够的钱到底是多少这个是另一方面,这是人性。
      回到自媒体能赚钱吗?能,而且运营的好能赚大钱。这里的自媒体有很多形式,主要是抖音快手之类的短视频,头条和公众号之类的图文媒体,还有就是油管和B站之类的UGC平台,直播由于本质只是加强了互动性,这里不单独归为一类了。

    1. 抖音与快手
      调研了相关的资料,除了头部的博主入住为了引流会有签约的保底薪资之外,其他腰部博主不会根据播放量等数据分成,主要的收入来自接广告和直播打赏的模式,优势就是用户基数大,涨粉很快,缺点是竞争激烈,前期养号的成本较高。技术角度来看,因为前期养号成本过高,无法短期看到效果,接广告等操作如何自动化是个问题。
    2. 头条与公众号
      这个可以做,头条的西瓜视频分成还比较高,分成与播放量挂钩,按日结算。优势是自动分成,收益可见,方便自动化。缺点是涨粉比较慢,推荐机制黑盒难以制作连环优质内容。这也是我后期尝试过的一种方案,发现发图文利于涨粉,视频更多赚钱,因为粉丝量的阅读单价更高,因此两者结合可以让综合收益更高。
    3. B站与油管
      B站最近两年发展的顺风顺水,可以说是在国内没有直接的竞争对手,最大的对手就是B站自己,其ACG的标签不突破,所谓破圈不顺可能导致后院失火,但是据说其激励计划还是相当给力的,虽然没法跟油管比,但是其架不住国内用户基数大,搞不好可以以量取胜。因此可以考虑自动化运营。 油管就不用说了,据我所知这个无法访问的网站居然能养活不少国内的MCN,真是十分魔幻的事。以李子柒和办公室小野等网红也突破了语言障碍收割了全世界的网民,真是十分高明。油管自动化运营是可行的,而且赚的是货真价实的美刀,可以说是最优质的UGC平台了,缺点在于其严格审核的机制,可能被封号。
    • 自动化运营挑战
      自动化运营的思路主要就是采集数据,组装与清洗,上传三个阶段。理论上完成之后就可以躺着赚钱了,当然这么美好的事情肯定是存在一定风险的。
    1. 数据采集
      首先问题就是版权问题,这个问题是自媒体的命脉,拿油管举例,其上面据说有搬运工靠B站和抖音都年入千万,简直让人咋舌,就算是被封号,干这一票也是血赚了,但是吃够前期红利由于树大招风,貌似也是管控严格,一旦原作者举报,就会面临封号的风险,所以如何被判定侵权,油管的机制只会比国内更严格。如果是国外往国内搬运,那也需要做好内容风险的管控,这个暂时是程序比较难自动化的点。
    2. 内容生成,就算是搬运也进行数据组装,标题是绕不过去的问题,这个标题必须要贴合内容,并且为了配合搜索推荐机制需要吸引眼球更加“标题党”才能获得好的流量,没办法别人标题党你不标题党就没流量,所以结果就是大家都是标题党了。这个是比较难做到自动化了,计算用上AI模型也很难,如果有,那广大的运营同学估计失业一大半了。
    3. 数据清洗,因为前面提到的侵权等问题,需要进行二次加工,这步不是必须的,但是为了避免不必要的麻烦,最好使用,根据相关规范,至少合成个背景音乐等操作。
    4. 上传,这一步比较好做到自动化,需要注意控制频率和离散操作,避免被识别为机器人,当然破解相关的验证码也是需要一定技术实力的。

    实战
    根据前期的调研,从风险和技术门槛综合考虑,选择从ins自动化搬运到头条作为第一步。后期逐渐完善程序。
    在这里插入图片描述

    1. 数据采集
      因为数据量不是主要考虑因素,因此考虑selenium作为首选,这样的好处可以避免去研究采集网站的反爬策略。关于怎样访问ins,这里不细说,现在都是基于https的双端加密协议,因为这层加密在TCP模型的应用层,程序的访问需要指定本地的端口,这点需要注意,否则你的浏览器能访问,程序不一定能访问的。
      设置好了,如何判断程序能否访问,我写了个快速的ping工具:
        public static boolean ping(String url) {
            Runtime runtime = Runtime.getRuntime();
            try {
                Process process = runtime.exec("PING " + url);
                boolean isOK = getPingResult(process);
                TerminalUtils.asyncPrint(process.getErrorStream());
                TerminalUtils.asyncPrint(process.getInputStream());
                return isOK;
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
                return false;
            }
        }
    

    关于ins的采集,因为是一个必须要登陆才能访问的网站,因此可以先定义采集执行模板。 类似这样:

        public void publisHomePageMicro(Consumer consumer, String content, boolean shutdownBrower) {
            try {
                init();
                openToutiao();
                login(userName, password);
                consumer.consume();
                updateTextContent(content);
                publish();
                if (shutdownBrower) {
                    LogUtils.print("will auto close driver");
                    closeDriver();
                }
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    

    把一些公共方法进行抽象公用,对于头条登陆验证码的破解:看我这篇文章有详细讲解,对于页面加载的等待,我是采用轮询关键标签的方式递归去查询。例如对于头条的发布,随机等待更好的模拟人:

        private void publish() {
            WebElement publicEl = webDriver.findElement(By.xpath("//a[text()='发布']"));
            publicEl.click();
            LogUtils.print("尝试去发布");
            shortWait();
    
            checkPublishSuccessStatus();
        }
    
        private void checkPublishSuccessStatus() {
            WebElement wordNumberEl = webDriver.findElement(By.className("words-number"));
            String text = wordNumberEl.getText();
            String[] split = text.split("/");
            String inputWordSize = split[0];
            if (Integer.valueOf(inputWordSize) > 0) {
                LogUtils.print("可能发布太快了,等一下再重试发布");
                sleep(RandomUtils.nextInt(2000, 4000));
                publish();
            } else {
                LogUtils.print("发布成功");
            }
        }
    

    为了更好的管理链接与标题,我把它改成了配置文件,我只需要关注配置文件即可,不用修改代码,后面代码也进行了批量化优化加快速度。
    在这里插入图片描述

    最后只需要把链接和标题配置到这里,运行程序,即可完成自动化运营。在这里插入图片描述

    标题和内容的审核暂时只能做到人肉,也想过进一步优化为关联固定的账号和写死标题(标题库)去进行随机生成,但是这样的效果不太有把握,而且运营效果不太好,再加之没钱买服务器,如果后续的效果的话会考虑挂机去跑。

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  • 随着各行各业企业服务和产品越来越丰富多样,市场竞争也趋于白热化,想要吸引并留存用户,其难度和成本也在不断攀升,企业为了盈利和生存,需要更加严格地控制成本和...RPA+AI是不同行业数据化运营的有效解决方案 数据

    随着各行各业企业服务和产品越来越丰富多样,市场竞争也趋于白热化,想要吸引并留存用户,其难度和成本也在不断攀升,企业为了盈利和生存,需要更加严格地控制成本和预算,提升运营效率。

    目前依靠数据精细化运营、数据驱动增长已经成为大多企业的必选之路。

    本文主要分享数据化运营以及RPA+AI为数据化运营赋能,会从以下几个要点进行相应分享:

    • 数据化运营
    • 数据运营的产品体系
    • RPA+AI助力数据化运营提升
    • 运营人员的基本技能
    • RPA+AI助力运营人员效能提升
    • 泛BI
    • RPA+AI是不同行业数据化运营的有效解决方案

    数据化运营

    数据化运营

    数据化运营是现代企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求,是大数据时代企业保持市场核心竞争力的必要手段。

    现在许多企业都有自己的大数据平台,而能否基于此给企业营销赋能、运营赋能,成为驱动企业成长的关键所在。

    数据运营的产品体系

    在数据化运营中会把数据运营的产品体系分成4层:数据收集、数据加工、数据计算、数据应用。

    数据收集层

    数据收集层通常是捕获用户在各个业务系统端的行为数据,加载各业务系统的结构化和非结构化数据,也会使用爬虫技术来采集企业相关的第三方数据。

    而需要收集的数据通常也会划分成四类:行为数据、流量数据、业务数据、外部数据。

    其中业务数据在产品运营过程中伴随业务产生,这些数据和运营息息相关。比如零售业中,库存、用户快递地址、商品信息、商品评价、促销、好友关系链、运营活动、产品功能等都是业务数据,不同行业的业务数据是不一样的,业务数据没有固定结构。

    而外部数据是一类特殊的数据,不在内部产生,通过第三方来源获取,比如像同行店铺的同类产品价格等相关指标。

    数据加工层

    数据加工层通常是清洗、转换数据,来统一不同系统中相同字段的数据类型、数据值,建立合理的维度、度量以及数据模型。

    这一层的产品模块有元数据管理、指标库、作业调度管理、数据质量管理等,都是为了让数据可追溯、可管理,持续改进数据质量,产出高质量的数据。

    数据计算层

    数据计算层通常是解决数据开发和挖掘、标签制作和使用、算法调用、数据调用等问题。对应的数据产品模块有:开发管理、标签平台、算法平台、数据接口、运维监控。

    数据应用层

    数据应用层通常是业务人员可感知的系统和产品功能,包括日常报表系统、标签查询、CRM等。

    RPA+AI助力数据化运营提升

    RPA+AI助力数据化运营提升

    在数据产品体系中数据收集和数据加工是RPA+AI赋能数据化运营提升运营效率的核心。

    其数据收集与加工涉及到企业的各个业务系统,目前大多数企业系统的数据之间还存在着业务壁垒,很难在企业内部破除壁垒来对数据进行有效整合。而RPA+AI可以很好地在各个业务系统之间进行结构化数据和非结构化数据的有效收集整合。

    同时外部的第三方数据,同样可以通过RPA机器人来自动进行数据抓取,像过往通常使用的爬虫技术。RPA机器人与之相比,更加快捷和安全,不仅更贴近业务人员,也更容易让服务产品化。

    运营人员的基本技能

    运营人员的基本技能

    企业做好数据化运营并不是一件简单的事情,其运营人员需要具备一些必要的基本技能:图表处理、读懂报表、细分用户、运营监控、可编写简单SQL。

    图表处理

    运营人员需要具备基本的图表处理能力,包括针对具体的运营场景,自己会制作趋势图、分布图、雷达图、二维交叉图等。

    读懂报表

    运营人员需要从自己业务相关的日报、周报、月报、监控报表里发现跟运营有关的异常现象,并且能合理地解释数据的波动。

    细分用户

    运营人员需要能按照合理的维度切分用户群体,并且能针对不同群体进行细分运营。这里的合理维度主要是指基于运营方的具体运营目的,能提炼出简单却重要的核心要素,并且能对其进行合理的维度切分。

    运营监控

    运营人员需要能设计、制作简单的监控表格,从而监控运营过程和关键环节。

    SQL

    SQL是结构化查询语言的英文缩写,指的是一种非常主流的数据库查询语言,通过该语言,用户可以从数据库中提取所需的数据。

    运营人员掌握了简单的SQL语言后,就可以随时对自己感兴趣的数据进行简单的查询和抽取,而不用事事都让数据仓库人员或者数据分析人员去帮忙,提高了查询和分析的效率。

    RPA+AI助力运营人员效能提升

    RPA+AI助力运营人员效能提升

    RPA可以自动抓取业务数据,其里面的数据库组件也可以很好的连接数据库服务器,在组件里面写一些SQL语句就可以获取到想要的数据,再加上RPA也具备优秀的数据处理能力,可以对数据进行有效加工处理来输出报表。如此一来,运营人员通过RPA的助力提升会把更多的工作集中在分析和决策层面上。

    但单就数据化运营来说,数据报表并不是最终选择,主要还是输出图表,便于决策分析。

    目前市场上大部分的RPA产品,还没有重点关注图表功能,通常是通过实施团队整合其他产品的图表功能进行有效利用,比如简单的可能会使用Excel里面的图表或者利用技术手段使用Python进行图表输出,复杂的像数据驾驶舱可能会使用Power BI、FineBI、Tableau等专业的BI工具。

    泛BI

    RPA机器人流程自动化赋能与数据化运营—泛BI

    另外需要知道的是泛BI的概念在数据化运营的企业里正越来越深入人心。泛BI其实就是逐渐淡化数据分析师团队作为企业数据分析应用的唯一专业队伍的印象,让更多的业务部门也参与数据分析和数据探索,慢慢掌握数据分析的技能和意识。

    泛BI同样也是数据化运营特征所要求的,是更高一级的数据化运营的全民参与。在这个阶段,业务部门的员工不仅要积极参与数据分析和模型的具体应用实践,更要求他们能自主自发地进行一些力所能及的数据分析和数据探索。

    这无疑也是降低了非计算机专业的业务人员做数据分析的门槛。随着企业数据不断资产化,如何把泛BI灵活的嵌入到RPA中,使其更贴近业务人员,做更高级的服务,是RPA服务产品化需要思考的一个前进方向。

    RPA+AI是不同行业数据化运营的有效解决方案

    代账行业

    代账行业的财税人员都离不开和数据打交道,而且每天都有大量重复的工作。RPA的作用是释放大部分人力对数据的处理,解放重复劳动性工作。

    人力资源行业

    人力资源行业其实是做关于人的决策的数据密集型行业,其中的传统数据就包括简历、面试评价、绩效等,比如可以用RPA的自动收集和数据处理能力来分析某公司的人力资源管理。

    金融行业

    在金融行业,无论是行业研究员、基金经理还是审计人员,工作的核心基本都是频繁重复处理大量数据,运用RPA强大兼容性的网页数据抓取能力,可以为业务人员的数据研究提供很多便捷。

    比如,业务人员想从网站获取某债券借券存量的数据。然而,这个数只能按日查询,如果金融人员想获取这只债券近一年的数据,必须重复打开网站、选券、改日期、点击查询、记录下结果,这个操作需要200多次,而RPA可以很好的解决这类问题。

    互联网行业

    在互联网行业,身为运营的业务人员,每天需要处理大量用户回复、流量数据等等,一人运营超过10个群,而用RPA写了自动回复脚本,大大提高了工作效率。

    电商零售行业

    电商行业,同样也可以使用RPA定时抓取同行店铺产品用户评价,可以针对用户的痛点进行营销活动,还可以抓取店铺sku/spu、评论、客单价、客户群、销售额、每日价格趋势分析、并自动制作数据报表,大大提升运营效果。

    销售中心

    企业销售中心的销售人员一般是公司的顶梁柱,平常要接触、拜访很多客户,那么RPA可以帮助销售人员自动抓取全网的相关客户求购/竞标,做数据分析,筛选目标客户,分析同行产品数据/流量/客单价、客户公司各方面的数据,促成成交。

    利用RPA定时自动抓取相关所有的信息,除了可以提高工作效率,竞争策略也会更为明智和客观。

    其实在大部分行业里,重复的工作,在未来都是非常危险的。要把更多的时间和精力放在思考和创新上,而不是重复的事情上。因为大部分重复的事情,都会被机器人所替代,这只是个时间问题。

    原文地址:https://www.uibot.com.cn/news-7-1540.html

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    用户数字化解决方案是以消费者为中心,融合多渠道数据,构建私有化的CDP,梳理会员全景标签体系,利用灵活的运营及营销工具,全面的数据决策看板,实现企业从流量到销量的转化。

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    优势特点:

    1. 全渠道会员数据: 全面接入企业内外部消费者数据并深度融合,包括微信公众号、电商平台、内部ERP、CRM等

    2. 全面深度洞察自动精准营销:利用行业头部客户的用户运营经验和标签体系,深度洞察,指导实现自动化精准运营

    3. .线上线下一体化体验:经众多行业头部客户验证的专业评估模型和指标体系

    4. 沉淀用户资产持续策略升级:通过系列内容和活动运营沉淀的数据资产,利用用户价值模型、活跃度模型、流失模型等,更精准的分层分群,实现针对性的策略升级。

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    聚量数说运营团队通过对数据的收集和分析和在和客户在联合运营过程分析运营的实际痛点归纳如下:

    运营痛点:

    1、消费者数据割裂,业务数据分散在不同业务子系统中,如何实现消费者统一ID身份识别,如何构建360全景会员画像?

    2、会员触达渠道传统、单一,如何升级营销玩法,增强获客?

    3、会员成长体系传统化,如何利用消费者数据指导精细化会员精细化运营?

    4、产品结构陈旧,缺乏新意,如何实现以消费者为中心优化选品提升产品复购?

    5、门店渠道杂乱,人员素质参差不齐,经营效率低下,如何通过降本增效,实现线上线下一体化经营模式?

    聚量数说运营团队通过对数据的收集和分析结合运营落地的实操经历,总结归纳出市场解决方案步骤如下:

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    解决方案:

    1、数字化管理平台:通过打造统一消费者管理系统,建立统一用户标签,实现全渠道消费者数据融合,线上对接淘宝、天猫、京东等30几个电商平台数据,微信小程序、微信公众号等社交媒体数据;线下对接门店经营数据,以及其他离线或企业零散数据源,实现消费者360度全景画像。

    2、会员管理:完善消费者会员体系,实现阿里会员卡、微信会员卡,自有会员卡,会员卡身份统一,权益的统一,全方位完善会员积分体系,提升企业会员服务能力,提高会员品牌认知度,从而实现会员与品牌的双向互动。

    3、数字化营销:支持全类型营销触达方式,包括:短信、邮件、微信公众号推文、微信公众号模板消息,小程序模板消息等,通过自动化执行的方式提升企业用户运营效率,降低人工成本。

    4、营销渠道:丰富模板化的H5游戏,包括:新品试用、大转盘、调查问卷、投票,帮助企业吸引新粉,留存老粉,并通过全流程H5埋点监测,实现消费者营销活动全流程数据监测,为营销活动升级提供数据支撑,从而降低营销获客成本。

    5、客服小量说:作为企业门店经营的助手,一方面通过培训课程,提升店员素养,增强服务意识,实现企业到门店的无缝管理;另一方面为门店经营提供数据工具,客户交流工具,营销工具让门店经营数据化、在线化、智能化,从而提升企业门店经营效率,打造一体化线上线下联动的商业体系。

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    聚量数说,隶属于成都聚量数说科技有限公司,是专业的大数据分析与应用平台服务提供商和私域流量运营转化的整体解决方案提供商,基于完整数据采集、处理分析、建模到商业应用的服务链条,为企业提供一站式的数据中台建设方案,致力于为企业品牌提供数字化转型的解决方案。

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    智能自动化是按企业用户工艺要求而量身设计、定制的自动化机械设备,其操作方便、灵活且不单一,功能可按用户的要求而添加、完善,可更改余地较大。

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空空如也

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