十張圖告訴你：互聯網運營狗的生存現狀|凹凸數讀_風聞

運營，就是為了幫助產品與用户之間更好地建立起關係，所需要使用的一切干預手段。

——《運營之光》

作為一名互聯網公司從業者，你在工作上的口頭禪是什麼？

看到下面這張圖的時候，不知道你們被扎到沒，反正最後一條，是運營狗我本人了。

運營，一個好像什麼都會，又好像什麼都不會的崗位。

一個彷彿誰都可以做，又彷彿誰都做不好的崗位。

我們爬取了實習僧和拉勾網上共12715條關於運營的招聘信息，來更好地瞭解運營狗生存（主要是工資）現狀。

誰在做運營？

在性別方面，16年男生略多於女生，到了17年女生就比男生多了近10%，18年女生超過近20%，從業者中男生佔比越來越少，放眼各公司運營辦公區，都是女孩子的江山。

數據來源：《2018年運營行業生存報告白皮書》

而從運營者年齡分佈可以看出，90後運營人以57.64%的絕對優勢成為運營行業的主力軍，95後的年輕人緊跟其後，成為不容小覷的新力量。此外，仍有1.2%的70後前輩堅守在運營崗位上。

做運營，你準備好了嗎？

從上面的圖也可以看出，一部分剛剛成年的00後正蓄勢待發，準備進入運營崗位，當他們準備實習的時候，會面臨什麼樣的選擇呢？

在城市的選擇上，我們發現，北京對於運營實習生的需求量最大，上海廣州深圳杭州依次遞減。要來運營崗實習，一線城市對你來説，將是機會最多的選擇。

但一線城市的三餐、交通與房租對於實習生來説，無疑是很大的壓力。因此我們分析了不同地域運營實習生的日均薪資水平，看看哪些城市的薪水能讓你吃到更好吃的土。

其中日均實習工資在100-150範圍的崗位，在大部分城市都超過了50%的佔比，這也是運營實習生最可能拿到的工資。而在北上深三地，實習生拿到“高薪”（日工資超過150元）的可能性明顯高於其他地區。

相對這些城市來講，廣州運營實習工資低於100的崗位佔比較高，在廣州實習的同學將有更多進入hard生存模式。

除了工資以外，公司的福利待遇也是實習生關心的話題，我們用wordcloud將崗位中的福利繪製成詞雲，來看看公司會用哪些待遇來招攬實習生。

從詞雲上可以看出，公司為實習生提供的福利主要分為三類：

第一類是發展機會，轉正機會、大平台、學習機會多成為大部分公司招聘時宣傳的重點。

第二類是公司環境，團隊氛圍好、扁平化管理、彈性工作等也是吸引年輕人的一大要素。

第三類則是公司自身福利，免費三餐、餐補、週末雙休等。

要提高畢業後正式成為運營的起點，實習至關重要。在校內儘早確立工作的目標，並開始相關方向的實習，勇敢的邁出第一步，才能在前行中不斷調整和明確方向，而瞻前顧後猶豫不決，可能會讓你錯失良機。

做運營這麼久，你現在怎麼樣？

在拉勾網的正式運營崗位上，與實習生相似，北京對運營的需求量仍然一枝獨秀，上杭深廣則大體持平。

與上面實習生現狀結合來看，杭州對正式員工的需求程度遠高於實習生，這是因為在杭州，處於成長期的互聯網公司比起一線城市，所佔比例更大。

“先擇業，再就業”，步入職場的前三年，是一個人職業成長的關鍵時期。在積累了一段時間經驗之後，再轉行的難度與沉沒成本都會更大。所以在步入職場的初期，選擇行業也是十分重要的。

注：此處僅篩選工作年限少於3年的招聘崗位

從上圖可以看出，電子商務和移動互聯網對運營崗位需求最大，但工資水平比較一般。而數據服務，金融和社交網絡的工作前3年的平均工資水平均超過了10k，如果對這些行業比較感興趣的話，可以優先考慮。

確定行業之後，“大公司還是小公司”也是一個一直被討論的話題。

從公司規模來看，薪資水平與公司規模基本呈正相關，互聯網寒冬下，仍然想要升職加薪的你，去大廠是更明智的選擇。

比起技術崗，運營對學歷的要求會放低一些。那麼在不同的工作年限下，對學歷的要求會不會有所區別呢？

注：現有數據中10年以上崗位沒有專科與碩士學歷的需求，可能是數據量不夠大。

從上圖來看，在工作年限為五年以下的所有區間，碩士學歷的員工薪酬會普遍高於本科和大專學歷。

但公司在招聘五年以上的員工時，學歷對薪酬水平的影響將不再突出，對行業與業務的瞭解與實際操作案例的經驗將更能在升職加薪中起到關鍵作用。

在正式員工崗位的福利待遇詞雲中，與實習生明顯不同的是，“錢”成為了最關鍵的字眼。

帶薪年假、績效獎金、年底雙薪、股票期權、節日禮物，以及各種補助、津貼等，這些最直觀的福利成為公司招聘新員工的最大吸引力。

運營，文能寫通稿，理能觀數據，內能剪視頻做海報，外能陪用户侃大山。每天起牀第一句，“辛苦辛苦”“感恩感恩”“多謝多謝”的小運營們，升職加薪，你們值得擁有。（反正我説了也不算：）。

數據分析：喜歡小運營的朱小五

內容撰寫：是小運營本人王小九

參考文章：

[1] 運營研究社. 《2018年運營行業生存報告白皮書》

[2] 大鵬教你玩數據.《數據分析師最不能錯過的數據是什麼？》

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