每個企業(yè)都有自己的一套相對完善的用戶運營體系，本文作者結(jié)合運營過程中的復(fù)盤經(jīng)驗，以及他社區(qū)o2o用戶運營過程中的一些經(jīng)驗，將用戶運營體系分為四大策略體系，即增長框架+用戶建模+場景化分層+數(shù)據(jù)運營。

用戶運營體系是什么樣的？

相信每個企業(yè)都有一套相對完善的用戶運營體系，之前接觸一些介紹用戶體系的文章，基本將用戶運營體系等同于用戶分群策略和AARRR運營模型，實則這只是整個運營體系中的一角。

結(jié)合運營過程中的復(fù)盤經(jīng)驗，我在社區(qū)o2o用戶運營過程中摸索出一套較為實戰(zhàn)的用戶運營體系，即包含4大策略體系：

1. 增長框架：用戶增長團隊+核心增長渠道+增長工具。
2. 用戶建模：用戶模型搭建，包含標簽畫像、用戶價值模型、用戶偏好識別模型、用戶流失預(yù)警模型、用戶活躍度模型等。
3. 場景化分層：12大類運營場景，每個場景基于用戶標簽和建模工具進行分層分群，并制定相應(yīng)的精準營銷手段進行運營。
4. 數(shù)據(jù)運營：核心運營指標體系+數(shù)據(jù)分析模型。

一、用戶增長框架的搭建

用戶增長的重要意義不言而喻，沒有用戶增長也無從談起用戶運營。每個企業(yè)在做用戶增長之前，首先想到的是渠道運營，由渠道來配置運營人員。

普遍做法是：市場部招渠道運營，負責各應(yīng)用商城和網(wǎng)絡(luò)廣告平臺投放、優(yōu)化；新媒體招新媒體運營，負責社交渠道的內(nèi)容產(chǎn)出；用戶團隊負責用戶池用戶的激活、促活、留存。

乍看起來這套團隊體系完全沒問題，各自負責一塊，各自去達成KPI。

可在實際運營過程中，或存在以下無法避免的問題：

1. 部門的邊界和KPI的設(shè)置，整個運營銜接會很差勁，基本各個部門埋頭去達成自己KPI，同時渠道運營人員往往只考核注冊用戶量，為達成這個KPI，人為降低用戶質(zhì)量，摻假用戶時常發(fā)生，導(dǎo)致后續(xù)激活、促活、留存工作難以為繼。
2. 渠道部門為達成KPI，付費渠道基本全面開花，一方面核心增長渠道無法集中精力培育，另一方面CAC居高不下。
3. 缺乏有效的增長工具，比如渠道分析體系工具、線下社區(qū)獲客模型等。

基于以上問題，企業(yè)做用戶增長的首要任務(wù)就是搭建用戶增長團隊。增長團隊首先要消除部門邊界，以項目組形式或增長部門存在，包含渠道運營、活動運營、產(chǎn)品、用戶運營。

其次基于AARRR每個運營節(jié)點，為各個職能定義增長指標來指導(dǎo)整個增長工作：

• 渠道運營在Acquisition節(jié)點主要考核：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)點主要考核：注冊轉(zhuǎn)化率、功能留存率；
• 活動運營在Activation和Retention節(jié)點主要考核：DAU、MAU、DAU/MAU；
• 用戶運營在Revenue和Referral節(jié)點主要考核：用戶轉(zhuǎn)化率和K因子。

以項目組或增長部門的形式將各個節(jié)點統(tǒng)籌起來，最終在KPI層面只考核一個部門指標，每個職能都與這個指標相掛鉤，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渠道。用戶獲取渠道一般有付費渠道和免費渠道，企業(yè)建立核心渠道的目標首先是——一定要找到CAC足夠低的渠道，如果獲取用戶付費渠道占比很高，用戶獲取成本居高不下，那么增長就受制于推廣預(yù)算，增長在預(yù)算不足時候就會出現(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用戶，雖然增長數(shù)據(jù)上較好看，但轉(zhuǎn)化效果卻很差，這種渠道也不能當做核心增長渠道。

我們會發(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。

而我們作為一家社區(qū)o2o平臺，同樣在核心增長渠道的打造上，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，在各個社區(qū)里獲得足夠多家庭用戶和老人用戶。

最后是增長工具，什么是增長工具呢？

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

• 摩拜的增長工具就是單車，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；
• 滴滴的增長工具就是補貼券，通過券將大量打車邊緣用戶轉(zhuǎn)化為使用用戶；
• 拼多多的增長工具就是越拼越低的價格，通過低價好物的方式將大量淘寶京東購物用戶轉(zhuǎn)化為拼團用戶；

我們的增長利器是開發(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，對各個社區(qū)用戶的需求、偏好進行預(yù)測，并打上相應(yīng)的標簽，指導(dǎo)門店到社區(qū)進行針對性地推，將便利店和超市用戶轉(zhuǎn)化為社區(qū)o2o用戶。

實際上，增長工具作為獲客利器，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，如果無法找到增長工具，企業(yè)靠刷臉的方式是無法獲得持續(xù)用戶增長的。

二、用戶模型搭建

如果一個企業(yè)連基本的標簽畫像模型都沒有能力搭建的話，用戶運營只能紙上談兵了。用戶模型的搭建是實現(xiàn)用戶分層分群的基礎(chǔ)，也是做精準用戶運營的必要工具。

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

• 標簽的價值在于基于業(yè)務(wù)幫助運營人員對用戶實現(xiàn)場景化分層，并設(shè)計針對性的營銷活動。
• 畫像的價值在于幫助運營人員了解每個群體的特征；
• 用戶價值模型可以識別高價值用戶群體；
• 偏好識別模型幫助運營人員進行產(chǎn)品的針對性推送；
• 流失預(yù)警模型在用戶流失之前對用戶進行挽留，活躍度模型可以有針對性的進行喚醒、促活等。

模型的搭建需要專門的數(shù)據(jù)產(chǎn)品團隊來完成，運營人員基于用戶模型進行營銷時，需要將重點放在營銷效果分析和營銷方案迭代優(yōu)化上。

通過多次營銷嘗試與數(shù)據(jù)產(chǎn)品團隊，找到一個比較合適的模型建立方式，并逐步建立起一個穩(wěn)定的運營方案和運營計劃。

每天上班時，運營人員可以將前一天跑出來的標簽組合成用戶群的營銷信息發(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準的運營方案和運營計劃。

三、場景化分層策略

基于平臺業(yè)務(wù)可以衍生出若干運營場景，每個場景下需要對不同的用戶群進行運營，用戶群來自與標簽?zāi)Ｐ图案鱾€用戶模型。

我們在具體運營過程中，運營分為兩大類：一類是growth hack，另一類是用戶精細化運營。

兩類運營細分12大場景，以其中一個運營場景舉例：

業(yè)務(wù)場景：平臺某個頻道用戶復(fù)購率較低，頻道運營懷疑用戶流失嚴重，希望用戶部門幫助監(jiān)測用戶流失情況，并預(yù)測現(xiàn)有哪些用戶可能會流失？通過流失預(yù)警制定相應(yīng)的挽留策略。

結(jié)合這個業(yè)務(wù)場景，我們會在標簽系統(tǒng)里，篩選出打上xx頻道標簽的用戶，并通過用戶流失預(yù)警模型來訓練流失用戶樣本，訓練方法在上一篇文章《社區(qū)o2o用戶運營：用洗衣頻道實操案例教你如何搭建用戶流失預(yù)警體系》有講，通過模型可以將流失用戶特征找出來，并計算不同特征用戶的流失得分，以流失得分對用戶進行分群。

具體可以組合為低風險流失用戶、中風險流失用戶、高風險流失用戶。低風險用戶群可以保持現(xiàn)狀，進行日常推送營銷，對于中高風險流失用戶群，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策略。

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

四、用戶數(shù)據(jù)運營策略

數(shù)據(jù)運營包括核心指標體系和數(shù)據(jù)分析體系，核心指標體系可以監(jiān)控用戶運營的發(fā)展趨勢，實時了解用戶活躍度、健康度等基本信息。用戶數(shù)據(jù)分析體系能夠幫助運營人員定位問題，并針對問題及時優(yōu)化產(chǎn)品。

首先是核心指標體系的搭建，核心指標一定與產(chǎn)品目標緊密結(jié)合。比如：單車類產(chǎn)品目標是獲得租車收入，其核心指標應(yīng)該以付費用戶為核心進行搭建。資訊類產(chǎn)品目標是用戶閱讀產(chǎn)生流量，其核心指標應(yīng)該以DAU和瀏覽深度、時長為核心進行搭建。

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

1. 新獲客能力

• 用戶增長潛力分析：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)哪個產(chǎn)品拉新貢獻最多，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，從而在每個社區(qū)拉新的時候進行針對性的推廣。

2. 用戶健康度

• 用戶價值分析：頻道想知道自己忠誠用戶群是誰，活動時候可以找這些優(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；
• 用戶流失指數(shù)：頻道想知道不同分群的用戶有哪些會流失，如何預(yù)防他們流失；
• 社區(qū)用戶貢獻度：門店和地推人員想知道地推人員所在片區(qū)內(nèi)，每個小區(qū)的GMV貢獻率，分周、月，片區(qū)內(nèi)分布要有趨勢圖。

3. 用戶偏好度

• 品類偏好：門店和地推人員、頻道想知道哪個小區(qū)/地域更傾向消費什么類型的商品（購買者位置和品類的交叉關(guān)系）；
• 活動偏好：門店和地推人員、頻道想知道哪個小區(qū)/地域更傾向什么類型的活動（購買者位置和活動的交叉關(guān)系）；
• 價格偏好：頻道想知道不同品類用戶更傾向什么價格，從而將各種價格段商品推給相應(yīng)用戶（品類和價格的交叉關(guān)系）；
• 觸點偏好：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，及時調(diào)整新老用戶運營策略和做好商品運營，按月度監(jiān)控。

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

其次是數(shù)據(jù)分析體系，需要搭建系列分析模型工具，幫助運營人員定位運營過程中的問題，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。

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

以注冊轉(zhuǎn)化率低為例簡述一下分析方法：

• 第一步：影響維度拆解；
• 第二步：維度下的細分指標拆解；
• 第三步：定位問題。

注冊轉(zhuǎn)化率可以拆分為兩大影響維度：渠道和產(chǎn)品。

每個維度下進行細分指標拆解，渠道細分指標包括投放媒體、廣告類型、廣告內(nèi)容、關(guān)鍵字；產(chǎn)品包括注冊邏輯、產(chǎn)品設(shè)計、輸入法、產(chǎn)品穩(wěn)定性等。

定位問題需要對細分指標一一排查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常點，比如：通過漏斗查看每個環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)化率，轉(zhuǎn)化率低的環(huán)節(jié)可以重點關(guān)注，如果是渠道的問題則優(yōu)化投放的媒體、對廣告內(nèi)容進行AB測試，對關(guān)鍵字進行精準定位；如果是產(chǎn)品的問題則優(yōu)化注冊邏輯、界面、提升APP穩(wěn)定性等。

通過對4大策略體系進行總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)，用戶運營不再是簡單的找?guī)讉€運營做好分群運營工作，也不是幾個用戶模型就能讓企業(yè)用戶價值得到飛速提升的工作，而是一個企業(yè)需長期投入人力、精力、物力打造的運營體系。

用戶運營對企業(yè)的意義也不言而喻，一個企業(yè)整體業(yè)績的增長離不開優(yōu)質(zhì)用戶規(guī)模的擴大，更離不開用戶生命周期價值的提升。

作者：趙文彪，微信公眾號：用戶運營觀察（ID：yunyingguancha），某社區(qū)o2o平臺用戶運營負責人，7年互聯(lián)網(wǎng)運營經(jīng)驗，樂于干貨分享，歡迎交流學習

本文由 @趙文彪 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