2、明确推广目的：比如我们目的是增加这个视频的曝光率进而提升品牌形象？还是通过这个视频的推广来进行引流转化？

3、设定推广目标：如果我们我们的推广目的只是增加视频的曝光度，那么我们推广的目标就可以设置为视频的累计观看次数

4、推广目标拆解：这块可以根据推广周期进行拆解和推广渠道进行拆解：

按照推广周期拆解。如果我们设定的推广周期是7天，那么我们需要拆解到每一天要达到多少的观看次数目标。

推广渠道进行拆解。在我们选定好特定的推广渠道之后我们需要设定每个渠道推广所带来的观看次数目标。

5、阶段性目标管控和评估调优：我们需要针对每天的推广效果进行评估，是否达到当天的目标，如果没达成我们就需要分析原因并提出优化调整策略。另外我们也需要做阶段性的推广渠道的效果评估，要把重点精力放在重点且有效果的渠道上。

6、推广后的复盘总结：这个阶段主要是对本次推广情况的一个效果评估，在此基础上做经验总结，目的是在下一次推广时候能够做到效果最优化。

在这个流程中我们之所以要把目标按照周期进行拆解，目的是为了让我们最终的目标可控。试想如果我们设定的是7天推广目标是累计观看次数为100万，在执行过程中也是最终到第7天的目标达成情况，那么如果第6天观看次数只有20万，那么你如何能够确保在最后一天的推广效果能够达到80万的观看次数？

以上思路适应于运营全部工作中，我们可以将这个流程总结如下：

让数据分析成为一种潜意识

我们所有的运营一定是建立在数据分析的基础上，在运营过程中要让数据分析成为一种潜意识。也就是说我们在运营过程中每一步，每一个手段需要快速通过数据分析来验证其效果的，而且这个数据分析一定不是单点的，而是建立在横向和纵向的对比和不同维度的相关关系的基础上的。

在运营过程中我们发现运营问题有3个方面：

运营人员在产品体验中主动发现问题

在运营过程中用户反馈和行为表现发现问题

通过后台数据分析发现问题

在通常情况下我们很难通过产品体验过程中主动发现问题，而用户的问题反馈也只是有几率的发生。尤其是在我们刚接手一个过了0到1的阶段，进入1到100的阶段的产品时候，我们很难在短时间内通过产品体验和用户反馈发现产品运营过程中的问题，即使能发现问题，一定不是深层次的，最本质的问题。所以这时候我们就需要通过后台数据和过往运营时间和动作形成的数据反馈进行分析从而发现问题。当你全面的对相关数据做全面的汇总分析的时候，往往都能够快速发现运营过程总存在的主要问题。

数据分析本身就是一种精细化的运营，而很多数据分析是需要建立在平时运营事件、手段和行为反馈积累的基础上的。而这个精细化表现在我们需要对每一个事件节点、问题反馈、运营数段和用户行为进行记录，这里列举几个具体的精细化运营的方式和手段：

比如，如果是做社区的具体运营，在PGC的内容帖子产出时，我们有没有对所有产出的帖子进行记录？比如下表：

通过一定量的帖子及数据反馈的对比分析发现相应规律，比如