运营=打杂,解决一个问题还是一类问题?

打杂,是诸多打工人对工作的无奈抱怨,在互联网运营岗位中尤其明显。

本文就和你聊聊运营工作中的打杂现象,如何理解和应对,打工已然辛苦,尽量减少打杂。

一、为什么会“打杂”?

在工作中感觉打杂,主要是因为一个个琐碎的问题占据了工作时间,问题解决效率太低,过分消耗了工作精力,没有投入到更有价值的工作和探索中。

不是做数据分析,而是搞数据整理!不是做用户运营,而是当客服答疑!不是做活动策划,而是写sop文档!常说精细化运营,走入用户服务用户,但是却一直解决琐碎问题,工作繁忙却没有成果产出,叫做打杂也合情合理。

同时,解决问题是运营工作的本质和价值,也需要没有问题发现问题再解决问题。重要的是如何看待和解决问题,从解决一个问题到解决一类问题,提升解决问题的规模和效率,或许是减少打杂、提升工作体验和价值的良方。

二、如何去减少“打杂”?

1. 从一个问题理解工作和业务

在两种情况下运营的打杂体验比较强烈:

  • 所处业务在发展前期。业务模式和工作流程不成熟,用户规模也不大,有很多新出现的具体问题需要一一尝试和解决。
  • 个人处在职场新手期。工作经历较短,欠缺可依赖复用的工作方法经验,需要从基础工作做起解决简单具体问题。

在这两种情况,不断出现新问题新挑战,没有稳定成熟的经验和机制响应解决问题,需要保持平常心去分析诊断并解决问题,积累团队和个人的问题案例库。

此外,就算在成熟业务中或者职场老鸟身上,也不可避免出现新挑战和琐碎问题。有些“打杂”是不可避免且有必要有价值的,最终仍是为了更高效解决工作问题,达成目标并提升工作体验。

在解决一个个或大或小或繁重或琐碎的问题时,不要单纯快速追求解决表面问题,需要关注问题分析和问题解决的过程,从因果关系和全流程角度去解决问题,这是后续不断积累经验、理解业务、形成机制、提升效率的关键:

分析问题:

  • 界定问题:不局限于问题现象,丰富背景信息了解背后需求,准确定义问题;
  • 拆解问题:问题受哪些要素影响,有哪些假设,拆解问题产生的各种可能原因;
  • 筛选要素:假设拆解出的问题要素达到理想态对问题的解决程度初筛判断关键要素;
  • 假设分析:针对关键要素采用定量数据分析和定性调研分析结合的方式定位问题原因。

解决问题:

  • 明确方法:基于分析出来的问题原因,提出具体可执行的解决方法;
  • 评估优先级:若存在多个解决方法,从解决程度、实现难易、投入产出方面判断方法的优先级;
  • 执行反馈:采取方法落实行动去解决问题,并关注问题后续情况反馈。

对于较清晰简单的问题,不需严格按照问题解决流程去一步步执行,但是要有问题解决全流程的视角在,毕竟重复出现的简单问题对工作的负面影响并不小。

在一个个问题解决中前进,下一步就是解决一类问题。

2. 用一类问题提升体验和效率

一类问题是一个个具有共同特征问题的集合,共同特征问题可能是同类用户的问题、相同场景下的问题、相同原因的问题等,需要结合业务情况选择分类标准,问题用户和出现场景是常见的分类方式。

利用一类问题提升解决问题效率和工作体验是建立在实践经验积累和总结的基础上,形成有方法有工具的问题库,从前团队是解决100个问题,现在是解决10类问题,问题解决效率提升,打杂的工作体验也随之减少。

在问题的识别发现上,形成开放的机制,建立多样的渠道,高效收集问题。

在对问题进行界定初筛,匹配已有的问题类型,但是新发现的问题并不一定完美契合问题的类型,需要结合问题的差异化特征校正问题库的原因诊断和解决方法,最后执行解决问题,进行复盘并优化问题库。

一个成熟团队离不开一套成熟的问题库,无论是对于日常解决问题,还是新成员的培训,一套成熟问题库就可以满足需求。而且广义的问题库,不仅仅局限于负面问题的解决,日常的工作方法、创意探索同样可以用类似的方法形成团队知识库。

此外,产品化是减少打杂离不开的一个话题。运营流程产品化是提升运营效率实现规模化运营的高效方法,但是产品化的价值更多是提效,前提还是做好问题解决的积累验证,并且从业务角度思考和规划,而不是单纯提需求。

三、勿忽略“打杂”价值!

工作打杂会让工作体验变差,所以不少运营对“打杂”工作避之不及且嗤之以鼻,业务快成熟吧,打杂就少了;招个实习生吧,打杂交给他;问题都找客服,有兜底方案;我现在是leader,找我下面的人…

天下难事必作于易,天下大事必作于细。工作少不了打杂,过多无意义的打杂需要重视,用问题库用产品化提效,提升工作效果和体验。

更重要的是,关注打杂工作中的问题,那可能是最贴近用户、最符合业务的问题。业务的运转不是一个数据看板、几个数据指标就能概括的,而是由一个个真实的问题不断出现并解决的过程构成的。

作者

吴依旧,公众号:增长海盗船。专注于用户运营增长的研究、实践和输出,关注在线教育、零售电商、知识付费行业。

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