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2019年05月15日 栏目:健康

1 : 运营入门,从0到1搭建数据分析知识体系文 | 官世强数据分析在运营工作中无处不在,不管是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求

1 : 运营入门,从0到1搭建数据分析知识体系

文 | 官世强

数据分析在运营工作中无处不在,不管是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有1席之地。

对数据分析,我发现很多运营都有这样1些困惑:

不知道从哪里获得数据; 不知道用甚么样的工具; 不清楚分析的方法论和框架; 大部份的数据分析流于情势; ......

其实,数据分析并没有大家想象的那么难,这篇文章总结了1套较为完全的数据分析知识体系,全文共6103个字,全部读完大约需要8分钟。

1、概念数据和数据分析

其实大家1直都在接触数据和数据分析,但是对二者具体的定义又很难说清楚。我曾做过1个调查,问1些运营同学,下面5个选项哪些属于数据概念的范围。

大部份人都知道把4.报表选上,但是很难有人会认为上面5个选项都是。

其实这反应了1个很普遍的现象:很多人都会先入为主,认为数据就是各种表格、各种数字,例如excel报表、各种数据库。其实这是1个毛病或说有偏差的认识,它会使得我们对数据的认识变得很狭隘。

① 什么是数据

数据(data)是描写事物的符号记录,是构成信息或知识的原始材料。这类哲学层次的定义,让数据的范围极大丰富,也符合目前大数据发展的需要。试想1下,现在很多搜索引擎做的 图片辨认、音频辨认 难道不是数据分析的1部分吗?

作为1名互联企业的运营从业者,我们接触到的数据可能没有那么复杂,但是也有很多种别。

从数据的来源来看,可以分为企业外部数据和内部数据。外部数据主要包括社会人口、宏观经济、舆情和市场调研数据;内部数据包括用户行动数据、服务端日志数据、CRM与交易数据。

不同数据的获得途径、分析方法、分析目的都不经相同,不同行业、不同企业在实际分析中也都各有偏好。

那末我们常见的信息和数据有何不同?

数据是信息的载体和表现情势;信息是数据的内涵,信息加载于数据之上。以书本和知识为例,书本属于数据概念范畴,知识属于信息概念范畴;书本是知识的1种载体和表现情势,知识是书本的内涵和升华。

② 什么是数据分析

数据分析是指从数据中提取有用的信息,并指点实践。

这里有两个点需要注意:首先,我们需要提取的是有用的信息,而不是自嗨;其次,这些信息需要用来指点实践,而不是流于情势。

2、思路方法论和方法

很多新人入门数据分析的时候,要末胡子眉毛1把抓,要末无从下手。这都是缺少分析思路的表现,需要宏观的方法论和微观的方法来指点。

那末方法论和方法有什么辨别?

方法论是从宏观角度动身,从管理和业务的角度提出的分析框架,指点我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念,是指我们在具体分析进程中使用的方法。

① 方法论

数据分析的方法论很多,这里我给大家介绍1些常见的框架。

PEST分析法:从政治(Politics)、经济(Economy)、社会(Society)、技术(Technology)4个方面分析内外环境,适用于宏观分析。 SWOT分析法:从优势(Strength)、劣势(Weakness)、机遇(Opportunity)、要挟(Threat)4个方面分析内外环境,适用于宏观分析。 5W2H分析法:从Why、When、Where、What、Who、How、How much 7个常见的维度分析问题。 4P理论:经典营销理论,认为产品(Product)、价格(Price)、渠道(Place)和促销(Promote)是影响市场的重要因素。 AARRR:增长黑客的海盗法则,精益创业的重要框架,从取得(Acquisition)、激活(Activition)、保存(Retention)、变现(Revenue)和推荐(Referral)5个环节增长增长。

数据分析的方法论很多,这里不能逐一罗列;没有的方法论,只有适合的。下面我详细介绍1下 AARRR 方法论,对精益化运营、业务增长的问题,这个方法论非常契合。

对互联产品而言,用户具有明显的生命周期特点,我以1个O2O行业的APP为例论述1下。

首先通过各种线上、线下的渠道获得新用户,下载安装APP。

安装完APP后,通过运营手段激活用户;比如说首单免费、代金券、红包等方式。通过1系列的运营使部份用户保存下来,并且给企业带营收。

在这个进程中,如果用户觉得这个产品不错,可能推荐给身边的人;或通过红包等鼓励手段鼓励分享到朋友圈等等。

需要注意的是,这5个环节其实不是完全依照上面顺序来的;运营可以根据业务需要灵活利用。

AARRR的5个环节都可以通过数据指标来衡量与分析,从而实现精益化运营的目的;每个环节的提升都可以有效增长业务。我们下面的分析也是围绕这个方法论展开的。

② 7个方法

1. 趋势分析

趋势分析是简单、基础,也是多见的数据监测与数据分析方法。通常我们在数据分析产品中建立1张数据指标的线图或柱状图,然后延续视察,重点关注异常值。

在这个进程中,我们要选定第1关键指标(OMTM,One Metric That Metter),而不要被虚荣指标(Vanity Metrics )所迷惑。

以社交类APP为例,如果我们将下载量作为第1关键指标,可能就会走偏;由于用户下载APP其实不代表他使用了你的产品。

在这类情况下,建议将DAU(Daily Active Users,日活跃用户)作为第1关键指标,而且是启动并且履行了某个操作的用户才能算上去;这样的指标才有实际意义,运营人员要核心关注这类指标。

2. 多维分解

多维分解是指从业务需求动身,将指标从多个维度进行拆分;这里的维度包括但不限于阅读器、访问来源、操作系统、广告内容等等。

为何需要进行多维拆解?有时候1个非常笼统或终究的指标你是看不出甚么问题来的,但是进行拆分以后,很多细节问题就会显现出来。

举个例子,某站的跳出率是0.47、平均访问深度是4.39、平均访问时长是0.55分钟。如果你要提升用户的参与度,明显这样的数据会让你无从下手;但是你对这些指标进行拆解以后就会发现很多思路。

下面展现的是1个产品在不同操作系统下的用户参与度指标数据。

仔细视察的话,你会发现移动端平台(Android、Windows Phone、IOS)的用户参与度极差,表现在跳出率极高、访问深度和平均访问时长很低。

这样的话你就会发现问题,是不是是我们的产品在移动端上没有做优化致使用户体验不好?在这样1个移动互联时期,这是非常重要的1个问题。

3. 用户分群

用户分群主要有两种分法:维度和行动组合。

第1种根据用户的维度进行分群,比如从地区维度分,有北京、上海、广州、杭州等地的用户;从用户登录平台进行分群,有PC端、平板端和移动端用户。

第2种根据用户行动组合进行分群,比如说每周在社区签到3次的用户与每周在社区签到少于3次的用户的区分,这个具体的我会在后面的保存分析中介绍。

4. 用户细查

正如前面所说的,用户行动数据也是数据的1种,视察用户在你产品内的行动路径是1种非常直观的分析方法。在用户分群的基础上,1般抽取3⑸个用户进行细查,便可覆盖分群用户大部分行动规律。

我们以1个产品的注册流程为例:

用户经历了以下的操作流程:【访问官】-【点击注册】-【输入号码】-【取得验证码】。

本来是非常流畅的1个环节,但是却发现1个用户连续点击了3次【获得验证码】然后放弃提交。这就奇怪了,用户为什么会屡次点击验证码呢?

这个时候我建议您去亲身体验1下您的产品,走1遍注册流程。你会发现,点击【获得验证码】后,常常迟迟收不到验证码;然后你又会不断点击【取得验证码】,所以就出现了上面的情况。

绝大多数产品都或多或少存在1些反人类的设计或BUG,通过用户细查可以很好地发现产品中存在的问题并且及时解决。

5. 漏斗分析

漏斗是用于衡量转化效力的工具,由于从开始到结束的模型类似1个漏斗,因此得名。漏斗分析要注意的两个要点:

第1,不但要看整体的转化率,还要关注转化进程每步的转化率;

第2,漏斗分析也需要进行多维度拆解,拆解以后可能会发现不同维度下的转化率也有很大差异。

某企业的注册流程采取邮箱方式,注册转化率1直很低,才27%;通过漏斗分析发现,主要流失在【提交验证码】的环节。

经过了解发现,邮箱验证非常容易出现注册邮箱收不到邮件的情况,缘由包括邮件代理商被屏蔽、邮件含有敏感字被归入垃圾邮箱、邮件投递时间太长等等。

既然这么多不可控因素影响注册转化率,那就换1种验证方式。换成短信验证后,整体转化率提升到了43%,这是非常大的1个增长。

6. 保存分析

保存,顾名思义就是新用户留下来延续使用产品的含义。 衡量保存的常见指标有:第二天保存率、7日保存率、30日保存率等等。我们可以从两个方面去分析保存,1个是新用户的保存率,另外一个是产品功能的保存。

第1个案例:以社区站为例,每周签到3次的用户保存率明显高于每周签到少于3次的用户。签到这1功能在无形中提升了社区的用户的粘性和保存率,这也是很多社群或社区主推这个功能的缘由。

第2个案例:首次注册微博,微博会向你推荐关注10个大V;首次注册LinkedIn,LinkedIn会向你推荐5个同事;申请信誉卡时,发卡方会说信誉卡消费满4笔便可抽取【无人机】大奖;很多社交产品规定,每周签到5次,用户可以取得两重积分或虚拟货币。

在这里面关注10个大V、关注5个同事、消费4笔、签到5次就是我想说的Magic Number,这些数字都是通太长时间的数据分析或机器学习的方式发现的。

实践证明,符合这些特点的用户保存度是的;运营人员需要不断去push,鼓励用户到达这个标准,从而提升保存率。

7. A/B测试与A/A测试

A/B测试是为了到达1个目标,采取了两套方案,1组用户采取A方案,1组用户采取B方案。通过实验视察两组方案的数据效果,判断两组方案的好坏。

在A/B测试方面,谷歌是不遗余力地尝试;对搜索结果的显示,谷歌会制定多种不同的方案(包括文案标题,字体大小,色采等等),不断来优化搜索结果中广告的点击率。

这里需要注意的1点,A/B测试之前有A/A测试或类似准备。甚么是A/A测试?A/A测试是评估两个实验组是否是是处于相同的水平,这样A/B测试才故意义。其实这和学校里面的控制变量法、实验组与对比组、双盲实验本质1样的。

3、流程宏观、中观和微观

① 宏观

1.中国古代朴素的分析哲学

其实数据分析自古有之,中国古代很多名人从事的其实就是数据分析的工作;他们的名称可能不是数据分析师,更多的是丞相、军师、谋士,如张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子、诸葛亮。

他们通过 历史统计-经验总结-预测未来 为自己的组织创造了极大的价值,这是中国古代朴素的分析哲学的重要内容。

2.精益创业的MVP理念

风行硅谷的精益创业,它推许MVP(简化可行产品)的理念,通太小步快跑的方式来不断优化产品、增长用户。

在运营工作中,我们要大胆尝试,将想法转化成产品和运营方法。然后分析其中的数据,衡量产品或运营的效果。

如果好的话保持并大力推行,如果不好的话总结问题及时改进。在构建-衡量-学习的不断循环中逐步优化,这个流程是非常合适运营工作的。

② 中观

《谁说菜鸟不会数据分析》书中介绍了更加具体的分析流程:1.明确分析目的和思路 2.数据搜集 3.数据处理 4.数据分析 5.数据展现 6.报告撰写。

这个流程只是从数据的角度论述了前后的流程,并未结合业务实际;而且它将数据分析的落脚点定位于报告撰写是具有误导性的,由于数据分析的终究目的是为了指导实践,而不是写1份报告。

但是这个流程仍具有参考价值,特别是 明确分析目的和思路 对新手入门具有1定的指导意义。

③ 微观

下面介绍的是1个非常详细的分析流程,借助于1定的分析工具,我们可以依照这个思路对您的站/APP进行细致入微的分析。它的条件是用数据分析工具做好数据收集和监控工作,把精力集中在业务分析上。

这个流程的核心是MVP的理念,发现问题-设计实验-分析结果,通过数据来不断优化产品和运营。

4、利用统计和分析

案例1:搭建数据分析体系

小张今年刚毕业,在某公司从事新媒体工作,负责的平常运营。小张其实不清楚运营的核心目的,尝试了很多方法,原创、翻译、改写了很多文章发布在上,但是浏览量时高时低,整体1般。

经理让小张想办法改进1下运营,提高的粉丝数和浏览数;但是张3毫无头绪,无从下手。这是很多运营真实的写照,琐碎的工作容易让人忘记思考,这极可能就产生在你我的身旁。

我们从数据分析的角度对这个案例进行了诊断,总结了小张存在的这些问题:

不清楚自己需要关注哪些核心指标;

不清楚目标用户的特点(用户属性、用户画像等);

对自己过往工作缺少系统分析(数据收集、监测和分析)。

从业务增长的角度动身,我给小张量身定做了1套数据分析体系,配合其内容工作的展开。

第1点,内容定位。

运营需要明确知道自己的目标或KPI,然后选择1个核心关键指标(OMTM)进行监测。如果是创业公司,早期可能需要拉新,那末核心指标是注册用户数或新访问用户数。如果是资讯媒体,重视影响力和覆盖面,那末核心指标应当是浏览数或页PV。

第2点,用户画像。

不管是哪种运营岗位,都需要明确知道自己的(目标)用户是那些人?这些人都有哪些特点,他们的关注点和痛点是甚么?

如果你的用户是产品经理,那么可以尝试爬虫抓取产品经理站上有关的问题,然后做文本分析:这是定量层面的分析。

同时,通过调察访问和问卷调研,取得更加深入的用户特点信息:这是从定性层面的分析。

第3点,延续监测。

借助数据分析工具,对核心关键指标(OMTM)进行延续监测。对指标异常情况,我们需要及时分析和改进。

第4点,数据分析。

统计和分析过往内容的数据,找出哪些内容、哪些标题、哪些情势、哪些渠道的效果更好,然后朝这方面不断优化。

案例2:分析业务核心指标

电子邮件营销是现在很多企业仍在采取的营销和运营方式。

某互联金融企业通过EDM给新用户(有邮件地址但是未注册用户)发送激活邮件,1直以来注册转化率保持在20%⑶0%之间,8月18日注册转化率狂跌,以后1直保持在10%左右。这是1个非常严重的衰退,需要立即排查缘由。

EDM渠道注册转化率触及到太多的因素,需要1个1个排查,数据分析师帮运营罗列了可能的缘由:

技术缘由:ETL(数据抽取、转化、载入)出现问题,致使后端数据没有及时显现在BI报表中; 宏观缘由:季节性因素(节假日等),其余邮件冲击(其余部门也给用户发邮件稀释了用户的注意力); 微观缘由:邮件的标题、文案、排版设计,CTA设计,注册流程设计。

1个简单的业务指标,会影响到它的因素多是多种多样的,所以我们需要对可能触及到的因素进行精细化衡量才能不断优化。

发现,产品经理在注册环节添加了『绑定信誉卡』,致使注册转化率大幅度降落。

5、学习业务、工具和资源

业务层面

数据分析并没有想象中的高不可及,掌握好相应的概念、思路、流程,运营都可以做好数据分析。

这里要侧重强调1点,数据分析的目的是指点业务实践;脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓。

不同于职业的数据分析师和数据科学家,运营人员做好数据分析的条件是纯熟的业务理解。

从业务的角度来讲,数据不是数字,它是用户的心声。运营人员要从数据中发现问题,不断优化,提升用户体验、为用户创造更多的价值。

工具层面

磨刀不误砍柴工,做好数据分析工具必不可少。我汇总了下面几种工具,运营可以结合自己的实际需要采取。

Excel 是多见、基础的数据分析工具,Excel 里面的图表、函数、透视表能满足大家基本的需求。

Access 是微软 office 系列套装的1部分,是1种小型的关系数据库;当excel数据量很大、表格之间各种关联、查询、更新频繁的时候,Access就是1种非常不错的选择。

Python是1种高级的编程语言,近几年来发展很快,它可以用来做数据分析、编程或爬虫;R语言是1种数据分析工具,在统计学中广泛使用。目前,Python被广泛用来编写爬虫程序,取得上的信息,这是对运营人员非常有帮助的。

Google Analytics、百度统计是常见的站流量分析工具

Mixpanel、Heap 、Datatist 属于用户行动数据分析工具,较前者功能更加丰富、分析更细致。

资源层面

运营入门数据分析,其实不需要学习多么复杂的数学知识理论,更多的是将业务操作和数据分析结合起来。我这里推荐两本书,希望有帮助。

《谁说菜鸟不会数据分析》:数据分析入门知识汇总。

《精益数据分析》:从精益创业的角度,诠释业务增长的分析方法和前言案例。

2 : 站运维3个半月目前的站优化效果分析

笔者是在2013年10月10里接手西安橱柜的优化工作的,时至本日3个多月的优化时间,其中有欢乐、有起伏,更多的是自己对新站在上线之初这几个月特别针对百度我的掌控和理解,我自己选择的关键词是西安橱柜,我们知道1般建材类的关键词本身竞价就占据了首页1大部分的位置,作为1个新站目前的自然排名是在百度21位左右,加上竞价之类的现在排名是位于百度第3页,下面笔者和大家分享下在优化进程中我对新站优化的理解和认识。

第1,新站上线初期多为站发掘有价值的长尾词。我们知道1个新站没有任何权重我们如何去和大站对抗,笔者遵照的策略就是上线之初不断为站添加优良的内容这个是基础,内容究竟如何创作,笔者认为长尾词是我们应当关注的重点,如果你站真的非常有质量,通过1些自创的长尾词可以很快取得文章内页的排名通过有价值的文章为这些长尾词用户提供价值,目的就是增加站PV可想而知1个IP带来10页或更多浏览量,少在百度看来这个新站是有价值的,说道长尾词构建我们应当如何入手笔者认为。

首先,围绕本身站产品或品牌的稀缺性进行。比如我自己做的西安橱柜但是自己品牌是西安艾蔚尔橱柜,这个时候我们围绕这个品牌可以创作很多无2的长尾词比如艾薇尔橱柜价位是甚么?艾薇尔西安橱柜在哪买?这样稀缺性独有的关键词1旦用户搜索进入以后势必希望对这个新事物想要进行更多的了解这个时候不管是站产品还是都会点亮读者眼球,无疑提升品牌知名度的同时增加了站阅读量。

其次:以行业为动身点选择小而精的长尾词。例如,自己的产品是针对西安市场的,地址在西安市等驾坡这个地方为了不和西安几大大明宫建材市场的竞争我们可以这样构建长尾词西安等驾坡建材市场在哪?西安等驾坡建材市场橱柜价位是多少?这样小而精的长尾词不管在竞争难度上和用户需求意图上都非常切近用户,完全站在对方立场思索问题,又下落了与大站正面做西安橱柜这样的主关键词竞争的竞争无疑,只要不断的增加这样小流量的长尾让用户认识我们站,了解内容价值,1旦百度觉察到你内容质量非常优良会进1步考察你的站点3个月以后或在多1些时间会突然将排名提升至第1页,这个时候你面临的考验就更加严峻了,笔者认为自己站就处于这个时期,百度还是在不断的考察和分析自己的站点我相信只要做好自己该做的事情,上首页并不是难事。

,借助节假日或宣扬活动进行创作长尾。比如你在西安路边发现那个大明宫建材市场将在近期举行团购或明星代言某品牌的活动这个时候我们就能够借力打力,诸如西安南京大学明宫建材市场如果在2014年1月20日举行年底橱柜大促,你了解到以后,我们就能够提早进行截流2014年1月20日西安安南京大学明宫建材市场橱柜大促有哪些看点?等等此类的在介绍的同时将自己的品牌也1并介绍出来,这样或多或少的会引发用户的关注。

第2,站内容建设和内链布局分析。笔者认为当下用户体验为王的时期,我们如何掌控这1思想将细节问题体现到我们站之上这个是1个优化人员必须思索的问题,文章页笔者主打站长尾词分析,内容当中将很多相干的内容页以锚文本的情势显现出来,扩大蜘蛛对站的抓取频率。相干性的锚文本在笔者看来就是提供蜘蛛抓取频率,增加用户阅读量的方式,但是需要注意的是,相干性锚文本不宜过量笔者建议不要超过两个,另外自然是关键的,不要为了提升某1个长尾在本来没必要要出现的情况下刻意去构造,这样操作日积月累必将遭到百度的严重惩罚。

第4,站上线3个月我的外链建设思路。

笔者自己非常重视外链质量,站上线前两个月基本没有为站添加任何情势的外链。目前随着百度收录页面数量的增加,笔者外链也在逐步进行展开,主要的外链操作方式就是去高权重的平台进行软文投稿,笔者自己常常使用的站长,落伍者都是笔者爱好的外链建设渠道,除这两个以外,1些西安本地类的门户诸如西安58、西安百姓都是自己为爱好的操作平台,笔者始终认为站上线初期外链只是吸引蜘蛛,如果1味的为了外链而外链,你的考核周期必将会被百度再次加长,由于刻意操作你刺痛的是百度敏感部位,百度不在意只在乎垃圾,这已是有所公知的事情。

,笔者总结1下,其实站优化说难也难说简单也非常简单,但是难就难在1个度的掌控,1个新站非常容易堕入优化过度的局面,1个seoer优化站的时候心态是关键的,心态决定着操作手段,操作策略直接影响着站权重和稳定性,宁可稳不可狠,意思就是切忌不要优化过度,新站的确内容是王道但是内容构建的方式不同的seoer思路是不1样的,笔者以上思路仅仅为了抛砖引玉,以上文章不妥的地方还希望各位看官海涵。好了今天就和大家分享到这边,本文由 西安橱柜 原创首发站长,转载请保存笔者版权信息,谢谢合作。

3 : 突破站运营瓶颈 两个核心要学会分析

很多站长都会遭受1个问题,那就是站在运用1段时间以后,不管从是从流量还是从站排名都很难再进步,到了1个难以突破的瓶颈,有的站长凭着自己的毅力和坚持,终究在很长的时间里熬过了这段艰巨岁月,但是很多的站长倒在了这个瓶颈期,由于看不到前进的方向。

正是这段时间里,站的运营非常的困难,有些站长开始求助1些专业的站诊断机构,希望借助专家的气力让自己的站迅速的脱困,固然专业机构有着自己的资源优势,不过对站站长个人来讲,其实有些诊断工作还是可以DIY的,从诊断技术方面难度也不太高,而做好了这几点基础性的工作,一样能够有助于站迅速突破瓶颈,下面就来具体分析站诊断的DIY。

1、站运营基本要素诊断分析

1个站的上线离不开空间和域名和站程序,除此以外就是站的关键和标题和描写等基本元素。要想突破站运营的瓶颈,就要从这些基本要素中进行诊断,查看是否是存在着违背百度搜索引擎优化指南的诸多事项。比如说域名、空间和程序,这3个硬性指标,域名和空间要重视其质量,特别是空间和域名,1定要规避曾被K的风险,新域名可以不推敲,但是购买的老域名就要进行诊断了。程序则要重视是不是原创,特别是结构上的原创,千万不要随意的在络上抄袭。

而针对基本元素的软性指标,标题和关键词和描写这3个方面,1定要规避关键词堆砌风险,标题和描写词不达意,和内容存在不相干的风险,与此同时还要重视对关键词的适当衍生,公道创作和优化长尾关键词,以长尾关键词来带动站的人气和排名。

2、站内容和外链的诊断

内容为王外链为皇已成为站优化的重要途径,同时也是造成运营瓶颈的重要缘由。从内容的角度上来分析,当站的内容建设到1定程度时,就会存在内容空白期,很多相干的内容已被收集完全,转载也非常充分,而自己的原创功力又不够,或是虽然做了1些原创工作,但是质量却相对较低,这些都会影响站的收录,特别是在百度算法更新的大条件下,内容的质量更加重要,因此当站出现运营瓶颈时,重视对内容质量进行诊断就是1个重要方面。

另外一方面就是站外链的诊断,很多站长在建设站外链更多采取免费的策略,这类方式具有非常明显的问题,就是外链的质量普遍不高,而在百度新算法下,外链质量不高,相干度不高,是很难提升站排名的,站的外链优化的重视数量的时期已1去不复返,现在更多去做的是外链的质量,所以在外链方面进行诊断时,1定要下降垃圾外链的数量,通过增加投资的方式,建立高质量外链圈和友谊链接圈子,从而改进外链优化的瓶颈。

固然引发站运营瓶颈,停滞不前的缘由还是很多,上面仅仅是有关站长个人需要努力和解决的方向,通过自己DIY的方式来解决运营的瓶颈,不单单是为今后站的运营管理打下坚实的基础,同时也是对个人运营技能的提升。 本文由金华站设计 首发A5,转载请注明链接来源,谢谢合作!

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