用户运营所做的事情无非是四个方面：拉新、促销活动、留存和转化。按照方式方法可以分为：活动运营 、内容运营、渠道运营、产品运营，等等。

用户运营的日常工作是看数据、做运营，数据化运营是用户运营的前提，而智能推荐所实现的千人千面、高效的信息匹配又是数据化运营中的重要组成部分。

用户的运营价值=用户生命周期价值-获客成本-运营成本，这个公式也与本书的ROI模型较为类似。在运营体系搭建，没有太多用户基础数据的初期，很多运营人员为了做用户营销，只能通过简单的年龄段、APP使用周期长短等为依据做用户分层，假设不同层次的用户喜好，希望以此为奖励去激励用户转化。这种方式是纯粹的“摸着石头过河”。

以为A类用户喜欢青菜，可是萝卜的销量却同比上升30%。以为B类用户喜欢萝卜，可是青菜、萝卜他们都不喜欢，总体销量下降60%，这都是常见的事。一般在看到活动后的复盘数据，你会大跌眼镜，简直是摸到了礁石。

用户运营是基于数据千人千面地服务每个用户的思路，需要了解每个用户的所思所想（当然，你也可以交由机器去了解）。不过，鉴于用户运营是件知识体系庞杂的事情，故不在此书中展开叙述，我们只会涉及运营人员如何正确使用推荐系统的问题。

所以，我们可以看到，推荐系统在整个内容平台的生意模式里会参与内容分发、用户运营，而且分发质量的好坏还会影响商业变现的能力。

其主要的作用是：

1.在内容分发阶段实现更高效率地匹配，从而提高商业变现的价值。

2.在用户运营阶段，更多的服务用户的碎片化时间，将用户持续的留在平台内，提高平台的留存率和用户的平均使用时长，在不干预用户拉新的前提下尽可能稳定住平台的用户池，让用户尽可能少的流失。运营人员再通过运营手段将用户池的用户尽可能的更高效率地用去拉新和商业变现，从而完成整个商业的闭环。

所以推荐系统在内容平台的价值我们可以归结为：提留存、提营收。