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大概两个月前，一位刚从美国硅谷某知名互联网公司回国的朋友，专程请朋友介绍我认识。他之前在硅谷做过产品经理、增长经理。他想找到我的原因很有意思——他发现回国后，到处都听见有人在说“运营”，但美国互联网里基本没有“运营”这么明确的位置。因此，他感觉很迷茫，想跟我聊聊运营到底是什么。
说起来还真是有意思，美国是互联网的发源地，互联网创立以来，中国互联网很多东西，从商业模式到产品形态，都在模仿、学习美国互联网。但只有一个岗位“运营”在中国极其吃香，从业人数大概是产品经理的3-4倍。而在美国，运营岗位非常少，一般只有电商公司才会设置少量与“运营”相关的岗位，而这些岗位中只有极少数被称为“运营”。
因此，这种运作方式似乎成了中国互联网的“独创”。于是，我和上面提到的那位朋友进行了长达三个小时的深入交谈。
通过这次对话，以及本文作者之一孙勤英在美国的一些所见所闻，我们对中美互联网行业的差异，以及为什么美国几乎没有运营岗位有了更深入、更全面的了解，在这里，我们想和大家分享一些我们的想法。
01
长期以来，运营对于很多人来说都是一个十分模糊的概念，甚至很多从事运营的人也无法清晰的描述出什么是互联网运营。
所以我们可能需要先统一一下认识。
在《运营之光》这本书中，曾经对“运营到底是什么”做过总结，其中提到：运营本质上是我们需要运用的所有干预手段，来帮助更好地建立产品与用户之间的关系。
从具体工作方向来看，运营有两大方向：一是引流、引流、转化；二是用户经营与维护。
这个定义是业界普遍接受的，理论上也是任何一家互联网公司都必须面对和解决的问题。
不过相比于中国把这部分工作归为“运营”岗位，美国互联网公司的做法完全不一样。一般来说，在美国，吸引新用户、引流、转化用户的工作，大多是通过销售或广告来完成的。这两部分工作往往由公司内部的销售或市场部门承担，而用户留存和管理一般由用户体验部门承担。此外，一些技术背景较强的公司，往往会引入一批数据科学家、增长黑客，通过数据和技术驱动，通过清晰的算法和模型，系统性地实现用户增长。
但近两年在国内极其火爆的“社区运营”、“新媒体运营”等工作内容，包括在互联网公司普遍存在的“产品运营”、“用户运营”等岗位的工作内容，在美国互联网公司却很少见，即便有相关的工作内容，也大多会由其他产品、研发、市场等团队承担。
那么，为什么会出现这种现象呢？
02
我们可能需要首先充分了解一个极其重要的背景——中国互联网的丰富程度可能远远超过美国。
具体来说，美国的社会结构、社会阶层相对稳定统一，城市之间的地理差异相对较小，大家在衣食住行等方面的诉求也相对统一（比如美国学生无论何时何地最开心的事情就是一起订披萨，唯一的不同可能就是披萨的口味不一样），这就导致了可以用一个相对标准化的方案来解决很多领域大量用户的需求。
但中国则不同，中国人口基数大，社会结构更加多元，从一线城市到二三线城市、四五线城市，再到乡镇、县城，用户属性和行为习惯可能差别很大，更别提各个年龄段、不同兴趣爱好者之间还能进一步细分出很多个性化需求。
比如中国有八大菜系，几乎每个省份乃至很多城市都有自己的特色小吃。基本上你去一个新地方，很容易每天都吃不同的饭菜，一周七天。这样的情况造就了中国用户需求的丰富性和复杂性，也让中国互联网变得更加丰富。同一种需求下，可能会有几十种产品同时并存——这在美国几乎是看不到的。
比如2007年，淘宝年销售额突破400亿的时候，谁也没有想到，刚刚更名为京东的京东，会成为如今第二大电商平台。今年，当人们以为阿里巴巴和京东是不可撼动的电商巨头时，拼多多作为一匹黑马，再次突围而出。淘宝主打商品全，京东主打自营商品和物流快，拼多多主打价格低。这三家公司的用户群体，是对相同需求用户分层的极好诠释。
除了以上三家，其他类型的电商互联网公司还在不断涌现，专注于女性时尚购物和海外购物的有聚美优品、小红书、网易考拉、蘑菇街等；专注于电器的苏宁易购、国美电器；专注于微信直购的微店；专注于奢侈品的寺库、唯品会等。
在美国，除了各大零售商自己发布的应用程序（等）和网红售卖的美妆时尚电商平台外，知名度比较高的电商网站可能只有一个：亚马逊。
上图是小米应用商店中排名前36的购物类APP，整个小米商店上有超过2000个购物类APP。
03
在中国，不仅一个大的市场可以划分成很多层级，就连一个企业所关注的用户，往往也需要进一步细分成很多层级。
以大众点评为例，大众点评的用户大致可以分为以下几类，第一类是想要出去玩（预约）的用户，直接用大众点评找符合一定条件、评价很好的商家；第二类是以刷榜为目的的用户或者美食博主，会长期关注各类榜单和推荐内容，到访商家后会认真写点评；第三类介于两者之间，在一定的激励下，可能会去一些商家写点评；第四类可能是把大众点评当成美团外卖入口的用户。
显然，这几类用户都有各自的使用逻辑，因此应该区别对待。但进一步说，考虑到大众点评依靠用户评论构建的社区，如何引导每类用户留下有价值的评论是一个需要付出很大努力的事情。可能的解决方案是，根据用户类别设置奖励机制、举办活动（例如大众点评的王者套餐，用户转发即可获得免费试吃机会）、召回不活跃用户等。这种事情，机器很难用算法来完成，需要大量的人力投入。
这部分工作为什么不被纳入UX或者营销、销售等职能呢？因为这些工作更多的是UX和销售的混合，需要考虑用户习惯和原型，还要兼顾推广和营销。单从用户体验设计的角度，很难完成用户的长期培养和消费路径的转化。而且很多运营工作主要是营造氛围，可能和最终的销售没有直接的转化关系。
在美国，产品很少有这么复杂的分层——美国地广人稀，生活方式除了南北差异较大外，大体一致。相比于中国的复杂分层，美国的情况更适合利用算法和模型、增长黑客来实现用户的留存和转化。
我们以大众点评的竞争对手Yelp为例，做一个简单的比较。
相比大众点评，Yelp的首页比较简单：没有时尚生活社区的信息流推送，没有各种活动，没有视频，也没有粉丝。总体来说，Yelp不具备多元化社区的属性，也没有开展任何运营活动，更像是一个查询附近店铺信息的工具。这样的产品属性决定了单独设立运营部门意义不大。
但 Yelp 并非没有运营动作。我们经常会收到 Yelp 发来的邮件（在美国，邮件是一种流行的推广方式），它可能会推荐附近的几家餐厅，询问我的口味，提醒我很久没用过软件了，或者宣布一个官方消息。这些运营动作大多是在制定了一套完整的规则后，由算法监控驱动的。
这或许也是大多数美国互联网公司的情况，在工程师文化盛行的美国，如何留住用户、建立深度连接或许是一个可以交给机器而不是人去解决的问题。
相比较而言，大众点评的首页就丰富多了，从国内互联网来看，这个首页全是可以干扰的“操作仓位”！
最简单的共识是，一个业务中，需求越个性化，用户需求越丰富复杂，你面临的变量就越大，就越需要人去关注这些变量，而不是靠一个标准化、简单的方案去满足大量用户。
于是，在中国的互联网，很多产品都需要持续不断地“运营”，哪怕只是每周在站点开展不同的活动，或是给不同的用户做不同的推送通知。这和美国完全不一样——美国的APP和产品充满着“冷酷”的风格，很少由官方发起开展大量活动，也很少在页面上呈现大量能够刺激和诱导用户的元素，充满着一种“用不用由你决定”的态度。只要看看亚马逊的购物页面和淘宝、天猫、京东的购物页面的对比，就能深刻感受到这种先天的差异。
04
除了产品和需求的丰富程度之外，国内互联网与美国还有一个显著的区别，那就是——劳动力丰富且廉价（相对于美国而言），特别是低端人才，可以说是完全充裕，甚至过剩。
这就导致了在中国，我们可能可以简单粗暴地依靠大量人力、大量简单重复劳动来解决很多增长、用户留存和管理工作。因此你会看到在国内的“运营”工作背景下，有很多在美国很少见的“社区运营”、“排名和声量”、“论坛发帖推广”、“线下推广”等工作内容。它们都有一个共同的特点——依靠大量简单手工劳动来完成，对执行者的要求并没有太高。
此外，中国庞大的人口基数，以及人口受教育程度的不均衡，也导致每隔一段时间就会有一些产品崛起，独立形成庞大的流量生态，从最早的QQ、豆瓣、天涯、猫扑，到如今的微博、知乎、微信等。而在美国，如此庞大的、可供个人自由培育和挖掘的流量生态，除了这样的社交软件，似乎很难找到。
此时，另一个有趣的不同开始显现——在美国，人们似乎对“规则”和秩序有着天然的尊重，在明确的规则面前，没有人会轻易进入敏感地带。而在中国的商业世界，人们为了获取利润，天然地有欲望和能力不断冲击、挑战“规则”和“边界”。
在这样的背景下，你会发现，国内的互联网，以及各类流量生态挖掘流量价值的手段和能力，似乎一直都远超美国。比如在微博+微信时代，曾经出现过“九宫格推广”、“抽奖转发涨粉”、“大号互推涨量”、“投票活动涨粉”、“裂变涨粉”、“微商三级分销”等经典的获取流量+变现方式，或多或少都是在绕线。而每一种玩法背后，都蕴藏着不少红利，可能还有很多注意事项+工具可以挖掘。因此，在类似的领域，也聚集了不少“运营者”的时间和精力。
以上这些裂变、分发等东西在美国互联网几乎是闻所未闻的，在美国大家都更喜欢通过技术手段+创意+常规广告来实现增长和流量变现。
05
在这之后，我们可能需要花更多的时间来讨论美国互联网上最流行的用户增长方式——数据驱动增长。
我们想要探讨的问题是：这种增长模式为何在中国从来没有成为主流？
如果你关注互联网的话就应该知道，近2-3年一种名为“增长黑客”的方法席卷了互联网，并开始在国内受到广泛追捧，其背后的核心理念恰恰就是依靠数据和技术来驱动增长。
但迄今为止，此类方法在国内成功应用的案例还非常少，至少可以说还不算普及。
我们认为，这背后有两个核心原因：
第一，跟国内网民多样化的需求、丰富的用户群体有关。要知道数据驱动增长背后的关键一定是需要找到用户行为和增长之间的一些关系模型或者线索。对于一个企业来说，用户行为越简单、越规范，就越容易找到这样的线索。比如美图秀秀这样的APP的增长，一定跟用户社交分享的便捷性和质量有关。
但对于国内大部分产品，特别是非工具类产品（国内非工具类产品普遍非标准化程度较高），由于用户需求的多样性、非标准化，寻找这样的模型和线索自然是比较困难的，即便找到了线索，在应用中也会面临受众是否匹配等一系列复杂的问题。
这就催生了“数据驱动增长”的理想。在中国，只有拥有足够大的用户群并能够根据数据明确细分用户的产品，这种做法可能更有效、更高效。对于许多初创或早期产品而言，依靠人力和资源而非数据可能效率更高。
第二，中国数据人才极其稀缺，且价格昂贵。
据某专业社交平台发布的《2016中国互联网最热岗位人才报告》显示，数据分析师已成为中国互联网行业六大最紧缺人才岗位之一，数据分析师供给指数仅为0.05，稀缺性极强。此外，数据分析师的跳槽速度最快，平均跳槽周期为19.8个月。据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础数据分析人才缺口将达到1400万。
与此同时，在国内的互联网公司，比如BAT，一个大数据分析师的薪资可能比同级别的其他职位至少高出20%到30%，聘请一个同级别的运营从业者的成本可能是聘请一个数据工程师的65%。
如果折算成入门级、较低级别的运营从业人员，从成本角度来说，5-6名运营人员的人力成本可能就相当于1名数据人才的人力成本。
这一现状导致国内大量互联网公司对于“数据”的应用和价值挖掘还停留在非常原始的阶段，即便是大量经历过A轮融资的公司，也未必能够对一些核心数据进行充分的监控和分析。
那么，连监测和分析都没有，何谈应用呢？
以上两个核心原因导致了在国内互联网行业，虽然很多人知道“数据驱动增长”可能更科学、更高效，但在绝大多数互联网公司内部真正推行却极其困难。
相比之下，快速雇佣一批运营人员来完成这项工作可能会更有效率。
06
最后我们来做个总结吧。
综上所述，我们认为美国互联网没有“运营”岗位的核心原因可能存在以下几点：
第一，中美社会形态和用户多样性差异巨大，美国用户和需求多样性差异比较单一，中国则极其丰富，这就导致美国互联网往往以技术创新驱动，而中国互联网以业务应用创新驱动，单纯依靠技术实力取得成功的互联网公司在中国并不多见，在业务应用创新驱动的土壤中，“运营”必须有更高更大的权重；
第二，中国互联网行业劳动力相对充足且廉价，而美国人工成本较高，导致在中国，很多公司可以依靠简单的人力进行很多用户增长、用户留存相关的工作，而在美国，大家都会努力通过技术手段、标准化流程去寻求解决问题；
第三，美国人天生尊重规则，而在中国商业世界，人们天然习惯于通过探索一些规则的灰色地带来获取利润，而且中国也有更为集中的大型流量生态。这导致大量中国互联网公司愿意投入资源和精力去探索和尝试大型流量生态的规则边界，而且手段和方法更加粗糙、粗暴和多样，势必会涉及大量人群；
第四，美国互联网公司最为推崇的“数据驱动增长”，很难在短时间内在中国得到广泛普及，原因有两点：1）用户需求更加多样化，导致大量业务非标准化程度较高的中早期公司难以通过数据快速找到可量化的增长模式，只有拥有一定数据积累的公司才更有机会通过数据驱动增长；2）行业数据人才稀缺且成本高昂，导致能够充分挖掘数据价值的互联网公司自然寥寥无几。
以上就是我们对“美国无‘行动’”现象的一些思考，希望能够给大家带来一些启发。
最后，如果本文的讨论有偏见的话，还请指出。（完）
参考：领英中国《2016中国互联网热门职位人才报告》
来源：黄有灿（ID：）
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