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　　編輯導(dǎo)讀：用戶運(yùn)營(yíng)是指運(yùn)營(yíng)所能觸達(dá)的用戶，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。用戶體系更多是內(nèi)部運(yùn)營(yíng)人員為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)而搭建的用戶模型，會(huì)員是其中的一個(gè)圈層。本文作者圍繞如何建立用戶和會(huì)員體系的運(yùn)營(yíng)架構(gòu)展開三方面的分析，希望對(duì)你有幫助。

　　本文的目的，是為了給大家建立用戶運(yùn)營(yíng)的基本認(rèn)知和思路。關(guān)于詳盡的實(shí)操與細(xì)節(jié)內(nèi)容，其實(shí)各類網(wǎng)站的專項(xiàng)分析都比較多，后續(xù)可能也會(huì)分享我的個(gè)人思考和經(jīng)驗(yàn)。

　　用戶運(yùn)營(yíng)，即運(yùn)營(yíng)所能觸達(dá)的用戶，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。

　　最開始廣泛成熟應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，逐漸衍生至互聯(lián)網(wǎng)+產(chǎn)品，零售、服裝、商超、購物中心等行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)浪潮中也逐漸把用戶運(yùn)營(yíng)納入運(yùn)營(yíng)指南針。

　　這里需要知道兩個(gè)點(diǎn)：

　　未開始運(yùn)營(yíng)的產(chǎn)品，在產(chǎn)品策劃階段運(yùn)營(yíng)者即需要對(duì)目標(biāo)用戶有標(biāo)簽預(yù)判；已運(yùn)營(yíng)或成熟的產(chǎn)品，通過用戶主動(dòng)填寫/授權(quán)或第三方開放標(biāo)簽庫進(jìn)行撞庫匹配等手段，都可以了解用戶的標(biāo)簽。標(biāo)簽大約可以分成下方四類：

　　基礎(chǔ)標(biāo)簽：性別、年紀(jì)、地區(qū)、設(shè)備信息等基礎(chǔ)屬性行為標(biāo)簽：泛指和該產(chǎn)品的交互行為，互動(dòng)行為（轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊、評(píng)論等）、瀏覽行為（停留時(shí)長(zhǎng)、搜索、滑動(dòng)）、使用習(xí)慣（支付方式、使用時(shí)間、使用時(shí)長(zhǎng)）結(jié)果標(biāo)簽：泛指結(jié)果偏好，內(nèi)容偏好、明星偏好、留存情況、復(fù)購情況等預(yù)測(cè)標(biāo)簽：泛指通過上述標(biāo)簽的推測(cè)用戶走向，應(yīng)用于智能化運(yùn)營(yíng)機(jī)制，用戶狀態(tài)（低頻-促活機(jī)制、流失-召回機(jī)制等）、用戶偏好（根據(jù)內(nèi)容策略推薦）、需求挖掘（大家都喜歡，看過還看了）

　　基礎(chǔ)計(jì)算邏輯，產(chǎn)品用戶使用數(shù)=泛目標(biāo)人群數(shù)*滲透率*使用率（滲透率及使用率則需要根據(jù)用戶標(biāo)簽預(yù)估），如app的使用人數(shù)最大值=（中國網(wǎng)民*手機(jī)上網(wǎng)普及率*互聯(lián)網(wǎng)滲透率）*APP最大使用率

　　按 CNNIC 統(tǒng)計(jì)，中國網(wǎng)民里手機(jī)上網(wǎng)普及率達(dá)97.5%，目前發(fā)達(dá)國家互聯(lián)網(wǎng)滲透率達(dá)97.5%（參考：世界互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告 2017-總論）。按國家人口規(guī)劃，2030 年，中國人口規(guī)劃達(dá)到峰值 14.5億。假設(shè)2030年后，達(dá)到發(fā)達(dá)國家水平。 手機(jī)網(wǎng)民年度使用數(shù)=14.5*97.5*97.5% = 13.78億

　　獲客天花板也取決于產(chǎn)品的用戶偏好屬性是否顯著，如果有明確的用戶偏好，也會(huì)較高的影響獲客上限。

　　同時(shí)，線上產(chǎn)品，能覆蓋的人群相對(duì)線下產(chǎn)品會(huì)更加廣泛，線下產(chǎn)品，對(duì)于用戶注意力的抓取和覆蓋的用戶層次也會(huì)更加廣泛。

　　何為用戶體系，即為了更高效地對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)化管理和營(yíng)銷，在內(nèi)部運(yùn)營(yíng)體系內(nèi)有意識(shí)地將用戶分群。他是運(yùn)營(yíng)者為了精細(xì)化運(yùn)營(yíng)用戶而建立的內(nèi)部使用的用戶評(píng)估機(jī)制，用戶不會(huì)有明確感知，換言之，用戶所能明確感知等級(jí)制度或權(quán)益制度實(shí)則是會(huì)員體系（用戶成長(zhǎng)體系），這屬于對(duì)外的圈層劃分。

　　根據(jù)前面的概念解釋，用戶體系的本質(zhì)是為了激勵(lì)。比如電商公司，激勵(lì)用戶更高單價(jià)、更高頻率的消費(fèi)，內(nèi)容公司，激勵(lì)用戶更長(zhǎng)時(shí)間、更高頻次的去視/聽內(nèi)容，社區(qū)公司，激勵(lì)用戶瀏覽更多內(nèi)容、花更長(zhǎng)時(shí)間社區(qū)互動(dòng)等等。

　　激勵(lì)高價(jià)值用戶持續(xù)貢獻(xiàn)高價(jià)值；激勵(lì)次高價(jià)值用戶更多貢獻(xiàn)高價(jià)值；刺激低價(jià)值用戶逐漸貢獻(xiàn)高價(jià)值；清洗無價(jià)值用戶，減少運(yùn)營(yíng)成本或更換策略；

　　上述是用戶體系建立的基本目的，接下來分享最常用且最實(shí)用的用戶體系模型，基于用戶價(jià)值劃分2個(gè)方向：

　　1）用戶生命周期模型

　　生命周期模型，是一個(gè)典型的運(yùn)營(yíng)模型，泛指時(shí)間和用戶兩者在對(duì)象范圍內(nèi)的發(fā)展路徑，目前運(yùn)用的對(duì)象范圍是比較廣泛的，如市場(chǎng)生命周期、產(chǎn)品生命周期、用戶生命周期都是這個(gè)“倒S”曲線。

　　本文中特指用戶生命周期，即用戶從接觸對(duì)象產(chǎn)品到離開的過程階段。從下圖來看，會(huì)經(jīng)歷5個(gè)階段：引入期、成長(zhǎng)期、成熟期、休眠期、流失期。

　　劃重點(diǎn)！精華！各生命周期的區(qū)別和運(yùn)營(yíng)邏輯如下：

　　【特征表現(xiàn)】【運(yùn)營(yíng)手段】需要具體結(jié)合所在行業(yè)、所在業(yè)務(wù)來看。上述主要是結(jié)合一些案例是方便理解說明。

　　當(dāng)運(yùn)營(yíng)同學(xué)把用戶進(jìn)行分生命周期劃分，可以對(duì)用戶進(jìn)一步精細(xì)化運(yùn)營(yíng)（2步邏輯）：

　　各人群特征分析。不同生命階段用戶或許存在特征差異性，可根據(jù)用戶標(biāo)簽（第一大點(diǎn)說過）進(jìn)行拆分來看，是否有顯著特征。如成熟期活躍用戶具備某項(xiàng)或某幾項(xiàng)共性，那么可以在其他階段的用戶中尋找出來這一部分人，進(jìn)行針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略，他們可能更大概率轉(zhuǎn)化為成熟用戶差異化營(yíng)銷。思考不同階段用戶的發(fā)展方向，以及如何能夠促進(jìn)他們走向發(fā)展方向2）RFM模型

　　另一個(gè)經(jīng)典用戶運(yùn)營(yíng)模型。與生命周期相同，均是根據(jù)用戶價(jià)值邏輯劃分；不同的是，RFM是基于用戶關(guān)鍵行為進(jìn)行搭建的。RFM釋義如下：

　　R：最近一次消費(fèi)（recency），代表用戶距離當(dāng)前最后一次消費(fèi)的時(shí)間，當(dāng)然是最近一次消費(fèi)的時(shí)間距今越短越好，對(duì)我們來說更有價(jià)值，更可能有效的去觸達(dá)他們F：消費(fèi)頻次（frequency），用戶在一段時(shí)間內(nèi)，在產(chǎn)品內(nèi)的消費(fèi)頻次，重點(diǎn)是我們對(duì)一段時(shí)間的定義M：消費(fèi)金額（monetary），代表用戶的價(jià)值貢獻(xiàn)起初是將R、F、M每個(gè)方向定義5個(gè)檔，5*5*5=125種用戶分類，實(shí)操上運(yùn)用過于復(fù)雜，現(xiàn)在已經(jīng)把R、F、M每個(gè)方向定義為：高、低，兩個(gè)方向，我們找出R、F、M的中值，R=最近一次消費(fèi)，高于中值就是高，低于中值就是低，這樣就是2*2*2=8種用戶分類，如下：

　　*RFM模型客戶分類后的主要運(yùn)用場(chǎng)景舉例

　　運(yùn)營(yíng)同學(xué)根據(jù)自身業(yè)務(wù)，將業(yè)務(wù)用戶分為8個(gè)方向后，可以根據(jù)價(jià)值場(chǎng)景，進(jìn)行具體的運(yùn)營(yíng)策略制定。

　　關(guān)于RFM的劃分方法網(wǎng)絡(luò)上有非常多的資料，就不進(jìn)行詳細(xì)說明了。

　　總歸來看，關(guān)于對(duì)用戶運(yùn)營(yíng)體系的建立，不僅僅是模型本身，更重要的是運(yùn)營(yíng)者的思路，發(fā)現(xiàn)問題——提出假設(shè)——解決問題——回歸效果——迭代試驗(yàn)。

　　用戶體系更多是內(nèi)部運(yùn)營(yíng)人員為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)而搭建的用戶模型。會(huì)員體系，則是運(yùn)營(yíng)者通過數(shù)據(jù)洞察分析，給用戶制定的一套圈層規(guī)則，一般是根據(jù)用戶成長(zhǎng)值進(jìn)行登記歸屬，也稱為用戶成長(zhǎng)體系。

　　用戶，更多像是一個(gè)游客。會(huì)員，感受起來更像是一位朋友，這是為什么大多數(shù)企業(yè)趨之若鶩建立會(huì)員體系，為的是給用戶一個(gè)家～視頻網(wǎng)站、電商網(wǎng)站、消費(fèi)行業(yè)星巴克都是十分優(yōu)秀的規(guī)則制定者。

　　首先，運(yùn)營(yíng)者希望用戶可以更加活躍，理解建立會(huì)員體系，就能夠讓用戶不斷往前沖沖沖，從而獲得用戶的忠誠度或使用時(shí)長(zhǎng)其次，運(yùn)營(yíng)者也希望為用戶建立一個(gè)社交圈層，高級(jí)會(huì)所的會(huì)員制度提供的除了服務(wù)外，更多是給會(huì)員們提供一個(gè)社交通道。日常使用的APP、零售公司，也基本會(huì)努力為高等級(jí)會(huì)員提供線下社交通道，就是希望當(dāng)用戶有更多的付出，更靠近品牌和企業(yè)，聯(lián)系建立多了，用戶可能也會(huì)更忠誠不過，會(huì)為了等級(jí)價(jià)值愿意忠誠付出的消費(fèi)者雖少但也有，更多用戶其實(shí)處于大概了解或者無感層級(jí)。畢竟20%用戶創(chuàng)造80%收益，從這個(gè)角度上，會(huì)選擇給用戶一個(gè)歸宿定義，他們叫做會(huì)員

　　最重要，取決于主營(yíng)業(yè)務(wù)的互動(dòng)，看何為立命之本。如果是內(nèi)容平臺(tái)，是試聽所付出的時(shí)長(zhǎng)；如果是電商，是消費(fèi)所付出的金額一般重要，會(huì)考慮用戶活躍程度。企業(yè)會(huì)把頻次作為成長(zhǎng)值的一個(gè)機(jī)動(dòng)附加導(dǎo)向，這是每日任務(wù)、每日簽到的價(jià)值邏輯相對(duì)重要，付費(fèi)業(yè)務(wù)導(dǎo)向。比如愛奇藝、騰訊視頻等企業(yè)，購買他們的付費(fèi)VIP成長(zhǎng)值會(huì)得到突飛猛進(jìn)的加成，就是因?yàn)楦顿M(fèi)產(chǎn)品的用戶捆綁程度高，忠誠度也相對(duì)高有則更好，利用部分用戶在乎成長(zhǎng)值的榮耀心理，會(huì)制定指定任務(wù)體系，其中的任務(wù)則是為了活躍或者助力某個(gè)業(yè)務(wù)目的通過騰訊視頻的具體案例來看，如下：

　　最重要，看用戶癢點(diǎn)或痛點(diǎn)。內(nèi)容平臺(tái)，騰訊視頻則是觀影券（當(dāng)然因?yàn)楦顿M(fèi)會(huì)員的存在，成長(zhǎng)會(huì)員等級(jí)的權(quán)益會(huì)被弱化），消費(fèi)行業(yè)可能是代金券（畢竟對(duì)用戶來說每一筆消費(fèi)能優(yōu)惠都好）一般重要，生日禮包?？赡茏鳛槠胀ǔ砷L(zhǎng)會(huì)員體系的高價(jià)值權(quán)益，直接滿足痛點(diǎn)。騰訊視頻會(huì)包含付費(fèi)VIP時(shí)長(zhǎng)贈(zèng)送，消費(fèi)行業(yè)可能是單品的贈(zèng)送充數(shù)價(jià)值，為了讓會(huì)員體系看起來很值！所以東西都會(huì)湊出一個(gè)大禮包。一般會(huì)放置關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)的權(quán)益或者一些有門檻的代金券，打著福利的名號(hào)刺激消費(fèi)基礎(chǔ)內(nèi)容，專屬昵稱和皮膚，總得給會(huì)員取個(gè)名字吧。積分，圈層貨幣體系。下方是騰訊視頻會(huì)員等級(jí)的權(quán)益，基本邏輯同上：

　　劃重點(diǎn)！基于會(huì)員的生命周期，會(huì)員運(yùn)營(yíng)框架模型如下：

　　行內(nèi)關(guān)于會(huì)員權(quán)益制定的文章很多，但關(guān)于如何衡量會(huì)員制度的價(jià)值（畢竟要做還是得證明價(jià)值的），鮮有人提及，大家通常把它當(dāng)作一個(gè)【別人有，我也必須有】的體系。

　　首先，數(shù)據(jù)確定價(jià)值。會(huì)員體系的搭建后銷售情況是否有增長(zhǎng)，或者說一個(gè)用戶加入會(huì)員后貢獻(xiàn)是否增長(zhǎng)其次，界定價(jià)值來源。為何會(huì)員體系搭建后會(huì)有業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，如何確定會(huì)員體系帶來，怎么表現(xiàn)和剔除影響因素最后，迭代試驗(yàn)價(jià)值。如果上一條證明會(huì)員有價(jià)值，那么如何完善會(huì)員體系，提升更多貢獻(xiàn)價(jià)值常見誤區(qū)是因?yàn)闀?huì)員量級(jí)增加或某個(gè)大范圍影響的活動(dòng)，而證明會(huì)員等級(jí)價(jià)值貢獻(xiàn)有效，所以檢驗(yàn)過程中，需要確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和盡可能排除影響因素。

　　我們可以形象把用戶體系和會(huì)員體系與國家制度進(jìn)行比喻，抽象理解。同屬人群劃分理論，不過國家制度及管理肯定更為復(fù)雜。

　　以上，是關(guān)于用戶體系、會(huì)員體系的框架性認(rèn)知。作為運(yùn)營(yíng)人員，最重要的運(yùn)營(yíng)體系的搭建能力和思考模型建立，這樣才能夠根據(jù)變幻莫測(cè)的市場(chǎng)和實(shí)操情況，有條不紊有邏輯的制定應(yīng)對(duì)策略。常常都是萬變不離其宗。

　　本文由 @In Nice 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

　　題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協(xié)議

　　每個(gè)企業(yè)都有自己的一套相對(duì)完善的用戶運(yùn)營(yíng)體系，本文結(jié)合運(yùn)營(yíng)過程中的復(fù)盤經(jīng)驗(yàn)，以及其他社區(qū)O2O用戶運(yùn)營(yíng)過程中的一些經(jīng)驗(yàn)，將用戶運(yùn)營(yíng)體系分為四大策略體系，即增長(zhǎng)框架+用戶建模+場(chǎng)景化分層+數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)。

　　用戶運(yùn)營(yíng)體系是什么樣的？

　　相信每個(gè)企業(yè)都有一套相對(duì)完善的用戶運(yùn)營(yíng)體系，之前接觸一些介紹用戶體系的文章，基本將用戶運(yùn)營(yíng)體系等同于用戶分群策略和AARRR運(yùn)營(yíng)模型，實(shí)則這只是整個(gè)運(yùn)營(yíng)體系中的一角。

　　結(jié)合運(yùn)營(yíng)過程中的復(fù)盤經(jīng)驗(yàn)，從社區(qū)O2O用戶運(yùn)營(yíng)過程中摸索出一套較為實(shí)戰(zhàn)的用戶運(yùn)營(yíng)體系，即包含4大策略體系：

　　增長(zhǎng)框架：用戶增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)+核心增長(zhǎng)渠道+增長(zhǎng)工具。用戶建模：用戶模型搭建，包含標(biāo)簽畫像、用戶價(jià)值模型、用戶偏好識(shí)別模型、用戶流失預(yù)警模型、用戶活躍度模型等。場(chǎng)景化分層：12大類運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，每個(gè)場(chǎng)景基于用戶標(biāo)簽和建模工具進(jìn)行分層分群，并制定相應(yīng)的精準(zhǔn)營(yíng)銷手段進(jìn)行運(yùn)營(yíng)。數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)：核心運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系+數(shù)據(jù)分析模型?！脩粼鲩L(zhǎng)框架的搭建——

　　用戶增長(zhǎng)的重要意義不言而喻，沒有用戶增長(zhǎng)也無從談起用戶運(yùn)營(yíng)。每個(gè)企業(yè)在做用戶增長(zhǎng)之前，首先想到的是渠道運(yùn)營(yíng)，由渠道來配置運(yùn)營(yíng)人員。

　　普遍做法是：市場(chǎng)部招渠道運(yùn)營(yíng)，負(fù)責(zé)各應(yīng)用商城和網(wǎng)絡(luò)廣告平臺(tái)投放、優(yōu)化；新媒體招新媒體運(yùn)營(yíng)，負(fù)責(zé)社交渠道的內(nèi)容產(chǎn)出；用戶團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)用戶池用戶的激活、促活、留存。

　　乍看起來這套團(tuán)隊(duì)體系完全沒問題，各自負(fù)責(zé)一塊，各自去達(dá)成KPI。

　　可在實(shí)際運(yùn)營(yíng)過程中，或存在以下無法避免的問題：

　　部門的邊界和KPI的設(shè)置，整個(gè)運(yùn)營(yíng)銜接會(huì)很差勁，基本各個(gè)部門埋頭去達(dá)成自己KPI，同時(shí)渠道運(yùn)營(yíng)人員往往只考核注冊(cè)用戶量，為達(dá)成這個(gè)KPI，人為降低用戶質(zhì)量，摻假用戶時(shí)常發(fā)生，導(dǎo)致后續(xù)激活、促活、留存工作難以為繼。渠道部門為達(dá)成KPI，付費(fèi)渠道基本全面開花，一方面核心增長(zhǎng)渠道無法集中精力培育，另一方面CAC居高不下。缺乏有效的增長(zhǎng)工具，比如渠道分析體系工具、線下社區(qū)獲客模型等?；谝陨蠁栴}，企業(yè)做用戶增長(zhǎng)的首要任務(wù)就是搭建用戶增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)。增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)首先要消除部門邊界，以項(xiàng)目組形式或增長(zhǎng)部門存在，包含渠道運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)、產(chǎn)品、用戶運(yùn)營(yíng)。

　　其次基于AARRR每個(gè)運(yùn)營(yíng)節(jié)點(diǎn)，為各個(gè)職能定義增長(zhǎng)指標(biāo)來指導(dǎo)整個(gè)增長(zhǎng)工作：

　　渠道運(yùn)營(yíng)在Acquisition節(jié)點(diǎn)主要考核：新增用戶、獲取成本（CAC）、新增用戶留存率。產(chǎn)品在Activation和Retention節(jié)點(diǎn)主要考核：注冊(cè)轉(zhuǎn)化率、功能留存率；活動(dòng)運(yùn)營(yíng)在Activation和Retention節(jié)點(diǎn)主要考核：DAU、MAU、DAU/MAU；用戶運(yùn)營(yíng)在Revenue和Referral節(jié)點(diǎn)主要考核：用戶轉(zhuǎn)化率和K因子。以項(xiàng)目組或增長(zhǎng)部門的形式將各個(gè)節(jié)點(diǎn)統(tǒng)籌起來，最終在KPI層面只考核一個(gè)部門指標(biāo)，每個(gè)職能都與這個(gè)指標(biāo)相掛鉤，解決了各自為政和相互推諉的問題。

　　其次任務(wù)就是建立用戶核心增長(zhǎng)渠道。用戶獲取渠道一般有付費(fèi)渠道和免費(fèi)渠道，企業(yè)建立核心渠道的目標(biāo)首先是——一定要找到CAC足夠低的渠道，如果獲取用戶付費(fèi)渠道占比很高，用戶獲取成本居高不下，那么增長(zhǎng)就受制于推廣預(yù)算，增長(zhǎng)在預(yù)算不足時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)停滯。

　　其次核心渠道帶來的用戶一定是優(yōu)質(zhì)的用戶，有許多企業(yè)靠刷榜等手段獲得了大量非目標(biāo)用戶，雖然增長(zhǎng)數(shù)據(jù)上較好看，但轉(zhuǎn)化效果卻很差，這種渠道也不能當(dāng)做核心增長(zhǎng)渠道。

　　我們會(huì)發(fā)現(xiàn)：一些活的較好的產(chǎn)品，其一定是有自己核心增長(zhǎng)渠道的，摩拜的車身二維碼通過線下投放獲得足夠多的騎行用戶，滴滴的紅包通過在分享渠道裂變獲得足夠多的打車用戶，拼多多通過拼好物的方式在社交渠道獲得足夠多的電商用戶。

　　而社區(qū)O2O平臺(tái)，同樣在核心增長(zhǎng)渠道的打造上，依托門店和線下配送人員，以地推日常生活用品和生活服務(wù)的方式，在各個(gè)社區(qū)里獲得足夠多家庭用戶和老人用戶。

　　最后是增長(zhǎng)工具，什么是增長(zhǎng)工具呢？

　　增長(zhǎng)工具就是能夠幫助企業(yè)高效獲得用戶的手段，可以是實(shí)物，也可以是分析模型，也可以是券。

　　摩拜的增長(zhǎng)工具就是單車，通過單車和用戶短途出行需求的結(jié)合，爆炸式的獲得大量短途通勤用戶；滴滴的增長(zhǎng)工具就是補(bǔ)貼券，通過券將大量打車邊緣用戶轉(zhuǎn)化為使用用戶；拼多多的增長(zhǎng)工具就是越拼越低的價(jià)格，通過低價(jià)好物的方式將大量淘寶京東購物用戶轉(zhuǎn)化為拼團(tuán)用戶；我們的增長(zhǎng)利器是開發(fā)了一套線下社區(qū)用戶模型，通過社區(qū)畫像、用戶畫像、大數(shù)據(jù)建模，對(duì)各個(gè)社區(qū)用戶的需求、偏好進(jìn)行預(yù)測(cè)，并打上相應(yīng)的標(biāo)簽，指導(dǎo)門店到社區(qū)進(jìn)行針對(duì)性地推，將便利店和超市用戶轉(zhuǎn)化為社區(qū)O2O用戶。

　　實(shí)際上，增長(zhǎng)工具作為獲客利器，一方面與企業(yè)核心業(yè)務(wù)緊密結(jié)合，另一方面又能夠切中用戶需求，兩者缺一不可，如果無法找到增長(zhǎng)工具，企業(yè)靠刷臉的方式是無法獲得持續(xù)用戶增長(zhǎng)的。

　　——用戶模型搭建——

　　如果一個(gè)企業(yè)連基本的標(biāo)簽畫像模型都沒有能力搭建的話，用戶運(yùn)營(yíng)只能紙上談兵了。用戶模型的搭建是實(shí)現(xiàn)用戶分層分群的基礎(chǔ)，也是做精準(zhǔn)用戶運(yùn)營(yíng)的必要工具。

　　用戶模型包括標(biāo)簽畫像模型、用戶價(jià)值模型、用戶偏好識(shí)別模型、用戶流失預(yù)警模型、活躍度模型等。

　　標(biāo)簽的價(jià)值在于基于業(yè)務(wù)幫助運(yùn)營(yíng)人員對(duì)用戶實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景化分層，并設(shè)計(jì)針對(duì)性的營(yíng)銷活動(dòng)。畫像的價(jià)值在于幫助運(yùn)營(yíng)人員了解每個(gè)群體的特征；用戶價(jià)值模型可以識(shí)別高價(jià)值用戶群體；偏好識(shí)別模型幫助運(yùn)營(yíng)人員進(jìn)行產(chǎn)品的針對(duì)性推送；流失預(yù)警模型在用戶流失之前對(duì)用戶進(jìn)行挽留，活躍度模型可以有針對(duì)性的進(jìn)行喚醒、促活等。模型的搭建需要專門的數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)來完成，運(yùn)營(yíng)人員基于用戶模型進(jìn)行營(yíng)銷時(shí)，需要將重點(diǎn)放在營(yíng)銷效果分析和營(yíng)銷方案迭代優(yōu)化上。

　　通過多次營(yíng)銷嘗試與數(shù)據(jù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)，找到一個(gè)比較合適的模型建立方式，并逐步建立起一個(gè)穩(wěn)定的運(yùn)營(yíng)方案和運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。

　　每天上班時(shí)，運(yùn)營(yíng)人員可以將前一天跑出來的標(biāo)簽組合成用戶群的營(yíng)銷信息發(fā)送出去（Push或短信），監(jiān)督其轉(zhuǎn)化情況，不斷迭代，逐步建立起基于用戶模型的標(biāo)準(zhǔn)的運(yùn)營(yíng)方案和運(yùn)營(yíng)計(jì)劃。

　　——場(chǎng)景化分層策略——

　　基于平臺(tái)業(yè)務(wù)可以衍生出若干運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景，每個(gè)場(chǎng)景下需要對(duì)不同的用戶群進(jìn)行運(yùn)營(yíng)，用戶群來自與標(biāo)簽?zāi)Ｐ图案鱾€(gè)用戶模型。

　　我們?cè)诰唧w運(yùn)營(yíng)過程中，運(yùn)營(yíng)分為兩大類：一類是Growth hack，另一類是用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。

　　兩類運(yùn)營(yíng)細(xì)分12大場(chǎng)景，以其中一個(gè)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景舉例：

　　業(yè)務(wù)場(chǎng)景：平臺(tái)某個(gè)頻道用戶復(fù)購率較低，頻道運(yùn)營(yíng)懷疑用戶流失嚴(yán)重，希望用戶部門幫助監(jiān)測(cè)用戶流失情況，并預(yù)測(cè)現(xiàn)有哪些用戶可能會(huì)流失？通過流失預(yù)警制定相應(yīng)的挽留策略。

　　結(jié)合這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，我們會(huì)在標(biāo)簽系統(tǒng)里，篩選出打上xx頻道標(biāo)簽的用戶，并通過用戶流失預(yù)警模型來訓(xùn)練流失用戶樣本，通過模型可以將流失用戶特征找出來，并計(jì)算不同特征用戶的流失得分，以流失得分對(duì)用戶進(jìn)行分群。

　　具體可以組合為低風(fēng)險(xiǎn)流失用戶、中風(fēng)險(xiǎn)流失用戶、高風(fēng)險(xiǎn)流失用戶。低風(fēng)險(xiǎn)用戶群可以保持現(xiàn)狀，進(jìn)行日常推送營(yíng)銷，對(duì)于中高風(fēng)險(xiǎn)流失用戶群，需要結(jié)合用戶畫像系統(tǒng)和用戶偏好分析模型分析來確定觸達(dá)策略。

　　比如：分析得到這個(gè)用戶群女性比例較大，社區(qū)屬性為中高端屬性，偏好購買進(jìn)口水果和高端洗衣，這時(shí)可以以此來制定挽留策略，向這些用戶推送相應(yīng)的針對(duì)女性群體的活動(dòng)信息即可成功喚醒用戶，達(dá)到挽留的目的。

　　——用戶數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)策略——

　　數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)包括核心指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)分析體系，核心指標(biāo)體系可以監(jiān)控用戶運(yùn)營(yíng)的發(fā)展趨勢(shì)，實(shí)時(shí)了解用戶活躍度、健康度等基本信息。用戶數(shù)據(jù)分析體系能夠幫助運(yùn)營(yíng)人員定位問題，并針對(duì)問題及時(shí)優(yōu)化產(chǎn)品。

　　首先是核心指標(biāo)體系的搭建，核心指標(biāo)一定與產(chǎn)品目標(biāo)緊密結(jié)合。比如：?jiǎn)诬囶惍a(chǎn)品目標(biāo)是獲得租車收入，其核心指標(biāo)應(yīng)該以付費(fèi)用戶為核心進(jìn)行搭建。資訊類產(chǎn)品目標(biāo)是用戶閱讀產(chǎn)生流量，其核心指標(biāo)應(yīng)該以DAU和瀏覽深度、時(shí)長(zhǎng)為核心進(jìn)行搭建。

　　同時(shí)，核心指標(biāo)數(shù)據(jù)在企業(yè)內(nèi)部不同層級(jí)的人員關(guān)注點(diǎn)也不一樣，領(lǐng)導(dǎo)層級(jí)關(guān)注的是大盤用戶體量、成本、收益；運(yùn)營(yíng)層級(jí)關(guān)注的是用戶活躍度、留存度、轉(zhuǎn)化情況；在指標(biāo)體系產(chǎn)品的搭建中，我們圍繞消費(fèi)用戶核心指標(biāo)從新獲客能力、 健康度、偏好度、購買行為四大維度進(jìn)行構(gòu)建。

　　1. 新獲客能力

　　用戶增長(zhǎng)潛力分析：城市、門店、地推人員了解區(qū)域、商圈、社區(qū)用戶開發(fā)總體情況和開發(fā)潛力；用戶來源渠道分析：各頻道想知道目前在推的渠道，用戶主要從哪些渠道來的？哪些渠道優(yōu)質(zhì)，從而優(yōu)化渠道策略；拉新產(chǎn)品分析：門店、地推人員想知道片區(qū)內(nèi)哪個(gè)產(chǎn)品拉新貢獻(xiàn)最多，客戶首次下單的產(chǎn)品定義為拉新產(chǎn)品；各社區(qū)拉新偏好分析：門店、地推人員想知道片區(qū)內(nèi)每個(gè)社區(qū)新用戶的偏好，比如：A社區(qū)偏好電子產(chǎn)品、B社區(qū)偏好生鮮，從而在每個(gè)社區(qū)拉新的時(shí)候進(jìn)行針對(duì)性的推廣。2. 用戶健康度

　　用戶價(jià)值分析：頻道想知道自己忠誠用戶群是誰，活動(dòng)時(shí)候可以找這些優(yōu)質(zhì)用戶讓他們來參與，同理地推人員可以在線下邀約這些用戶到門店參與活動(dòng)；用戶流失指數(shù)：頻道想知道不同分群的用戶有哪些會(huì)流失，如何預(yù)防他們流失；社區(qū)用戶貢獻(xiàn)度：門店和地推人員想知道地推人員所在片區(qū)內(nèi)，每個(gè)小區(qū)的GMV貢獻(xiàn)率，分周、月，片區(qū)內(nèi)分布要有趨勢(shì)圖。3. 用戶偏好度

　　品類偏好：門店和地推人員、頻道想知道哪個(gè)小區(qū)/地域更傾向消費(fèi)什么類型的商品（購買者位置和品類的交叉關(guān)系）；活動(dòng)偏好：門店和地推人員、頻道想知道哪個(gè)小區(qū)/地域更傾向什么類型的活動(dòng)（購買者位置和活動(dòng)的交叉關(guān)系）；價(jià)格偏好：頻道想知道不同品類用戶更傾向什么價(jià)格，從而將各種價(jià)格段商品推給相應(yīng)用戶（品類和價(jià)格的交叉關(guān)系）；觸點(diǎn)偏好：門店和地推人員、頻道想知道不同品類用戶更傾向在什么渠道購買（品類和觸點(diǎn)的交叉關(guān)系）。4. 用戶購買行為

　　不同用戶群的復(fù)購率：頻道想知道新老用戶的復(fù)購率及找出高復(fù)購商品，及時(shí)調(diào)整新老用戶運(yùn)營(yíng)策略和做好商品運(yùn)營(yíng)，按月度監(jiān)控。

　　用戶路徑分析：頻道想知道頻道首頁到活動(dòng)頁的用戶參與情況，用戶是在什么環(huán)節(jié)流失的，從而做好頁面運(yùn)營(yíng)。

　　其次是數(shù)據(jù)分析體系，需要搭建系列分析模型工具，幫助運(yùn)營(yíng)人員定位運(yùn)營(yíng)過程中的問題，模型工具包含漏斗分析模型、歸因分析模型、微轉(zhuǎn)化分析模型、同期群分析模型等。

　　常見的分析場(chǎng)景比如：DAU下降，如何歸因？ 注冊(cè)轉(zhuǎn)化率低，如何歸因？ 新增用戶留存率低，如何歸因？

　　以注冊(cè)轉(zhuǎn)化率低為例簡(jiǎn)述一下分析方法：

　　第一步：影響維度拆解；第二步：維度下的細(xì)分指標(biāo)拆解；第三步：定位問題。

　　注冊(cè)轉(zhuǎn)化率可以拆分為兩大影響維度：渠道和產(chǎn)品。

　　每個(gè)維度下進(jìn)行細(xì)分指標(biāo)拆解，渠道細(xì)分指標(biāo)包括投放媒體、廣告類型、廣告內(nèi)容、關(guān)鍵字；產(chǎn)品包括注冊(cè)邏輯、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、輸入法、產(chǎn)品穩(wěn)定性等。

　　定位問題需要對(duì)細(xì)分指標(biāo)一一排查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常點(diǎn)，比如：通過漏斗查看每個(gè)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，轉(zhuǎn)化率低的環(huán)節(jié)可以重點(diǎn)關(guān)注，如果是渠道的問題則優(yōu)化投放的媒體、對(duì)廣告內(nèi)容進(jìn)行AB測(cè)試，對(duì)關(guān)鍵字進(jìn)行精準(zhǔn)定位；如果是產(chǎn)品的問題則優(yōu)化注冊(cè)邏輯、界面、提升App穩(wěn)定性等。

　　通過對(duì)4大策略體系進(jìn)行總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)，用戶運(yùn)營(yíng)不再是簡(jiǎn)單的找?guī)讉€(gè)運(yùn)營(yíng)做好分群運(yùn)營(yíng)工作，也不是幾個(gè)用戶模型就能讓企業(yè)用戶價(jià)值得到飛速提升的工作，而是一個(gè)企業(yè)需長(zhǎng)期投入人力、精力、物力打造的運(yùn)營(yíng)體系。

　　用戶運(yùn)營(yíng)對(duì)企業(yè)的意義也不言而喻，一個(gè)企業(yè)整體業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)離不開優(yōu)質(zhì)用戶規(guī)模的擴(kuò)大，更離不開用戶生命周期價(jià)值的提升。

　　作者|趙文彪，某社區(qū)O2O平臺(tái)用戶運(yùn)營(yíng)負(fù)責(zé)人，7年互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。