對于用戶運(yùn)營工作來說，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取是第一步，用戶分群是第二步，用戶成長則是最關(guān)鍵的第三步。本文通過３種分群方式和３個用戶成長模型，簡述了第三方證券類用戶的運(yùn)營手段和方法。

第三方證券類APP是指以股票為核心內(nèi)容，提供新聞資訊、數(shù)據(jù)查找、行情分析、社區(qū)討論等服務(wù)，而又不具備券商資質(zhì)的證券服務(wù)商。

國內(nèi)比較知名的包括：同花順、牛股王、自選股、雪球等。整體來看國內(nèi)的股民用戶畫像大概是：

25-45歲，生活在1、2、3線城市的男性，受過大學(xué)以上教育，擁有穩(wěn)定的工作和收入來源。

這里簡單提一下，第三方證券類APP主要的收入方式：

1. 替券商開戶導(dǎo)流，獲得開戶獎勵和傭金分成
2. 銷售專業(yè)的分析工具，選股決策工具給用戶
3. 銷售牛人的觀點(diǎn)、文章
4. 更全面的數(shù)據(jù)服務(wù)以增值會員的方式銷售
5. 對機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)服務(wù)

在目前精細(xì)化運(yùn)營的要求下，用戶分群和用戶價(jià)值提升是對每一個運(yùn)營人員的要求，對于證券類APP的用戶分群有大多數(shù)產(chǎn)品通用的角度，也有基于其業(yè)務(wù)和產(chǎn)品特性的不同之處。

用戶分群的三種方式

1.按用戶基礎(chǔ)特征分群

最基本的用戶屬性數(shù)據(jù)，一般的第三方統(tǒng)計(jì)工具都有相關(guān)數(shù)據(jù)內(nèi)容，例如：性別、年齡、城市、來源渠道、設(shè)備品牌型號等，基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)是后續(xù)進(jìn)一步分析的基礎(chǔ)。

2.按用戶行為特征分群

下載-注冊-使用-實(shí)名-下單-購買這是一組典型的用戶行為路徑，根據(jù)渠道投放方式不同，有先注冊后下載，也有先下載后注冊兩種。這是基本的AARRR模型，運(yùn)營要針對不同階段的用戶使用不同的手段以實(shí)現(xiàn)更好的轉(zhuǎn)化效果。

• 新用戶：看到我們獨(dú)特的產(chǎn)品宣傳點(diǎn)，由渠道引入。我們希望他們下載注冊APP，常用的是新手福利、體驗(yàn)會員等。
• 活躍用戶：希望他們持續(xù)活躍，轉(zhuǎn)化購買會員、分析工具等，常用的是：固定用戶使用習(xí)慣，定制化的自選股新聞，交易信息，引導(dǎo)購買付費(fèi)服務(wù)。
• 興趣用戶：希望他們完成付費(fèi)決策，常用的是限時(shí)打折、限時(shí)體驗(yàn)等促銷方式。
• 付費(fèi)用戶：希望用戶到期續(xù)費(fèi)和邀請好友一起來買。常用的是邀請有禮、好友組團(tuán)打折。

除了基本的AARRR模型來劃分用戶行為，還有很多角度可以參考，例如一個付費(fèi)的交易決策功能—智能選股。可根據(jù)交互標(biāo)簽的組合：“最近一月”、“點(diǎn)擊智能選股”、“點(diǎn)擊次數(shù)超過3次”、“未申請”等標(biāo)簽，將具有購買智能選股傾向的用戶篩選出來，針對群體進(jìn)行轉(zhuǎn)化。

3.按定制化標(biāo)簽屬性分群

用戶信息標(biāo)簽化，打標(biāo)簽的標(biāo)準(zhǔn)主要依照用戶社會屬性、生活習(xí)慣、交易行為等。標(biāo)簽是人為規(guī)定的高度精煉的特征標(biāo)識，在給用戶打標(biāo)簽時(shí)除了依照用戶基本信息外，還涉及到用戶隱性特征，如潛在需求和交易偏好等。

標(biāo)簽化管理需要有一定的廣度和深度，廣度是指全面性，包括了基礎(chǔ)屬性、用戶操作行為、用戶交易行為、產(chǎn)品特殊向?qū)傩?，分類的廣度可以根據(jù)產(chǎn)品特點(diǎn)進(jìn)行管理。

同時(shí)標(biāo)簽化還需要有一定的深度，例如連續(xù)10日登錄用戶，可以打一個“連續(xù)10日登錄”的標(biāo)簽。這里需要注意的是：證券類產(chǎn)品的獨(dú)特性，因?yàn)橛薪灰兹蘸头墙灰兹?，有的用戶可能連續(xù)一個月的交易日均有登錄，但是非交易日從不登錄。這時(shí)候我們就要區(qū)分一個交易日登錄情況和自然日登錄情況。對于這類非交易日不登錄的用戶，也可以打特定標(biāo)簽，便于后期的活動激活。

通過對用戶基礎(chǔ)特征數(shù)據(jù)+用戶行為數(shù)據(jù)+交易數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化管理，就可以刻畫出該用戶群的整體畫像。如果搭建了這套用戶標(biāo)簽體系，那么對于后期的拉新、留存、付費(fèi)轉(zhuǎn)化都會更有針對性，也會提高整體的轉(zhuǎn)化率。

這三種用戶分群方法，有區(qū)別也有相通之處，平時(shí)的工作中，我們可以和開發(fā)同事交流搭建相應(yīng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，也可使用第三方分析工具完成絕大部分的數(shù)據(jù)獲取工作，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營的關(guān)鍵一步。當(dāng)我們完成用戶分群之后，就可以用群組的角度看待整體的用戶結(jié)構(gòu)，下一步的用戶價(jià)值提升也會更有針對性，運(yùn)營策略效果也會更好。

用戶成長模型的搭建

對于用戶運(yùn)營工作來說，如果基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取是第一步，用戶分群是第二步，那么用戶成長就是最關(guān)鍵的第三步。

通過三個基礎(chǔ)模型的建立來分析用戶的成長和升級，它們分別是：轉(zhuǎn)化漏斗模型、任務(wù)分層模型和生命周期模型。[i]

• 轉(zhuǎn)化漏斗模型是在縱向上，對用戶轉(zhuǎn)化的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分析；以此為基礎(chǔ)，根據(jù)用戶在不同轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)的分布情況，對將用戶在平臺上所屬的生命周期進(jìn)行定義和劃分
• 任務(wù)分層模型是在橫向上，對用戶在平臺上的各種行為進(jìn)行拆解和分組，按照“核心任務(wù)-擴(kuò)展任務(wù)-外延任務(wù)”的體系進(jìn)行劃分，以此為基礎(chǔ)引導(dǎo)用戶在不同層級的任務(wù)中遷移和成長
• 最終，通過對用戶轉(zhuǎn)化率的持續(xù)優(yōu)化、用戶任務(wù)完成行為的持續(xù)引導(dǎo)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對平臺各生命周期用戶的差異化運(yùn)營和服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)平臺用戶快速和持續(xù)的增長。

1.用戶轉(zhuǎn)化漏斗模型

用戶轉(zhuǎn)化漏斗是分析用戶在產(chǎn)品內(nèi)各種行為的最常用模型，可以根據(jù)用戶在產(chǎn)品內(nèi)的路徑去建立漏斗，而且也可以利用我們第一部分講到的用戶分群，先對用戶分群，其后針對不同群體的用戶進(jìn)行行為路徑的漏斗分析?？梢葬槍δ骋粋€小功能建立漏斗模型，也可以針對一個大的路徑建立漏斗模型。

這里我們以一個選股產(chǎn)品頁做一個漏斗分析：常見的是用戶注冊進(jìn)來看到選股的頁面，進(jìn)而會看到選股結(jié)果的宣傳，因?yàn)楹玫慕Y(jié)果是吸引他購買的原因，當(dāng)他認(rèn)為結(jié)果很好之后會去看選股產(chǎn)品到底是如何實(shí)現(xiàn)的，如果他對產(chǎn)品感到滿意則會去購買這個產(chǎn)品。這個路徑基本實(shí)現(xiàn)了用戶的行為軌跡，但是只看這個不足夠分析清楚用戶的行為。（如下圖左側(cè)）

當(dāng)我們進(jìn)行更細(xì)致的劃分時(shí)候，我們才能更深刻的了解用戶的想法，以其中的選股產(chǎn)品頁這個環(huán)節(jié)，我們以一款量化策略產(chǎn)品為例，可以再細(xì)分為5個轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)。通過更細(xì)的顆粒度和節(jié)點(diǎn)，才能更好尋找用戶的流失點(diǎn)。（如下圖右側(cè)）

2.任務(wù)分層模型

對于用戶而言，在一個平臺上所有的行為，都可以放到“核心任務(wù)-擴(kuò)展任務(wù)-外延任務(wù)”的框架中進(jìn)行考核和分析。任務(wù)系統(tǒng)是運(yùn)營切入產(chǎn)品，主動去影響用戶，引導(dǎo)其成長升級的關(guān)鍵系統(tǒng)。

第三方證券類APP的用戶核心需求是交易賺錢，那么就涉及選股、擇時(shí)交易、倉位、投后管理。券商核心滿足的是用戶的交易需求，而第三方證券類APP基本以主打選股和擇時(shí)為核心點(diǎn)，這也是股民交易的痛點(diǎn)。

如果我們以富途牛牛的積分任務(wù)來對照看，存入資金、轉(zhuǎn)入股票、完成第一筆港美股交易就是核心任務(wù)，給予最高的1000積分。而被選為牛牛圈精華則屬于擴(kuò)展任務(wù)，也有300積分，像閱讀新聞則屬于外延任務(wù)，只有5積分。

那么在我們的日常工作之中，設(shè)置活動或者積分系統(tǒng)時(shí)候，也應(yīng)該按照核心任務(wù)-擴(kuò)展任務(wù)-外延任務(wù)的角度去設(shè)計(jì)，首先要滿足用戶的核心需求，進(jìn)而才能去考慮非主線的任務(wù)，就好像游戲中的主線劇情，支線劇情和副本一樣。

“模型Ⅰ-用戶轉(zhuǎn)化漏斗模型”其實(shí)是以平臺為中心的用戶轉(zhuǎn)化視角，而“模型Ⅱ-用戶任務(wù)分層模型”則是以用戶為中心的需求滿足視角。兩個模型有同樣的轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)，但模型Ⅰ是扁平的，而模型Ⅱ卻是帶權(quán)重的。

3.用戶生命周期模型

經(jīng)典的生命周期模型，通常分為引入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期，大致可以分為3個區(qū)間。

• 獲客區(qū)——引入期，通常說的“拉客”，主要運(yùn)營手段為拉新，主要考核指標(biāo)為留存率；
• 升值區(qū)——成長期+成熟期，通常說的“接客”，主要運(yùn)營主段為激活，主要考核指標(biāo)為增長率和轉(zhuǎn)化率；
• 留存區(qū)——休眠期+流失期，通常說的“留客”，主要運(yùn)營手段為留存，主要考核指標(biāo)為為留存率和召回率。

（1）引入期

針對處于不同生命周期的用戶進(jìn)行不同的運(yùn)營策略，那么對于第三方證券類APP應(yīng)該如何去定義各個階段？

在引入期我們的目的是讓用戶注冊、下載APP，主要是在各個渠道投放針對性的落地頁，同時(shí)在用戶下載之后有一個清晰的新手引導(dǎo)，例如推薦一些優(yōu)質(zhì)的股票讓其添加自選股。在股票類APP添加自選股就是一個魔法數(shù)字，添加2-3只自選股的用戶留存率會高出很多。

（2）成長期+成熟期

成長期和成熟期，我們以促活和提升用戶價(jià)值為目的。例如最常用的模擬炒股比賽，對于小白用戶既能熟悉市場，又能獲得獎勵，很好的用戶提升形式。

（圖1）是360股票的炒股比賽，還有會員福利日，這種視頻網(wǎng)站和電商經(jīng)常做的活動形式，也可以來售賣股票的會員服務(wù)。例如股票燈塔的會員售賣就會嘗試多種形式去推薦自己的決策系統(tǒng)（圖2）。

（3）休眠期+流失期

休眠期和流失期，最重要的就是用戶的留存和召回，常用的比如有股價(jià)預(yù)警，自選股動態(tài)，通過push或者短信發(fā)給用戶，讓其來關(guān)心自選股狀態(tài)，拉近和他的關(guān)系。還有在年底或者周年慶時(shí)候發(fā)送情懷類的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，讓用戶了解自己的交易數(shù)據(jù)，拉近和平臺關(guān)系，促使用戶再次回歸。例如（圖3）富途牛牛的5周年紀(jì)念活動，通過賬單和小游戲來吸引用戶回歸。

當(dāng)用戶處于不同發(fā)展階段時(shí)，用戶價(jià)值會產(chǎn)生相應(yīng)的變化。因此，要運(yùn)用漏斗模型和任務(wù)模型，使用戶盡可能的向成熟期的方向成長。

4.用戶成長的2個層面

通過用戶分群和３個成長模型，我們最終希望實(shí)現(xiàn)用戶的成長，這個成長對于證券類ＡＰＰ用戶而言是從金融和互聯(lián)網(wǎng)兩個維度展開的。

（1）從金融層面

從金融層面的升級，用戶形成更完善的市場認(rèn)知、投資邏輯，用戶購買的服務(wù)從投顧類轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)類，用戶從聽從他人建議交易，變成形成自己的投資邏輯，甚至可以通過自己的交易體系來影響他人。

例如雪球的用戶從潛水到發(fā)言，到成為大V，到出書或者發(fā)行私募；例如果仁、量加的用戶從購買他人的量化策略，到自我學(xué)習(xí)策略使用和因子特點(diǎn)，進(jìn)而自己制作策略，甚至成為熱門策略進(jìn)行售賣。

用戶在金融上的升級，會帶來對平臺不斷提升的忠誠度和知名度，同時(shí)也會帶來很大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

（2）從互聯(lián)網(wǎng)層面

用戶在平臺內(nèi)成熟度的提升，它表現(xiàn)為在基于主線轉(zhuǎn)化漏斗的成長體系上，持續(xù)不斷地向漏斗的下一個環(huán)節(jié)遷移和成長。用戶在平臺上發(fā)展生命周期所處的節(jié)點(diǎn)，是影響用戶在互聯(lián)網(wǎng)層面成長的背景性因素；同時(shí)，用戶在主線轉(zhuǎn)化漏斗所處的節(jié)點(diǎn)、活躍情況、留存情況等都是影響用戶在互聯(lián)網(wǎng)層面成長的關(guān)鍵性因素。

總體來看，用戶的成長過程是在金融和互聯(lián)網(wǎng)這兩個層面上交織進(jìn)行的，最終都體現(xiàn)為用戶在平臺上各種各樣的交易購買行為。

寫到這里，基本搭起了用戶分群和用戶成長的大輪廓，具體的使用還要結(jié)合各自產(chǎn)品的特點(diǎn)、發(fā)展階段和數(shù)據(jù)情況。

在線上流量越來越貴，產(chǎn)品同質(zhì)化日趨嚴(yán)重的背景下，精細(xì)化運(yùn)營是一個趨勢，而用戶分群和用戶成長是精細(xì)化運(yùn)營的核心方法。我們運(yùn)營的最大期望，就是通過種種方法論和實(shí)踐滿足用戶的需求，實(shí)現(xiàn)用戶的成長，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)我們產(chǎn)品的成長。

[i] 本文在用戶升級部分的3個模型是借鑒了張德春老師在《基于用戶行為的增長邏輯——觸動人心的運(yùn)營策略03》中提到的分析方法，特此表示感謝。

本文由 @Henrydu 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