补充：

1. 文中只在【搭建私域生态】中提到了数据工具，但它的作用是贯穿在所有运营环节的，任何细节的运营动作都需要有数据支持，所以我在逻辑关系上把它囊括了所有运营动作。
2. 数据分析工作包含：定义问题和目标-指标拆解-数据采集处理可视化（需要python、Excel、Tableu、BI、sql、Hive等工具）-影响因素分析-产出结论报告，学习内容包含数据分析思维和工具学习。
3. 用户标签实际工作较繁琐：日常工作中打标签不是一个很简单的事，经常出现的问题是随着业务迭代和认知提升，旧标签无法支撑，就要迭代新标签，迭代并不是一蹴而就的，所以总会出现员工意识不统一的情况，这个环节需重点关注。
4. 根据业务需求选择分层模型：
1. 在线教育的增长模型是三级火箭，所以比较适用于关键节点打标签的形式，比如进体验课的是一类用户、进正价课的是二类用户；
2. 电商产品是高频消费、注重快速变现的生意，RMF模型在消费间隔、消费频次和金额上评估了用户价值，是比较适合电商这类产品的；
3. 延伸一个分层模型-意识阶梯，以前我做知乎、b站、抖音的内容增长时，就用的是这个分层模型，从用户调查和用户行为中就会评估他在哪个意识阶梯，从而设计出适合他的内容，引导他一步步走向离产品更近的层次，达到转化目的。