一、什么是用戶運(yùn)營？

說到用戶運(yùn)營我們先來說說運(yùn)營，運(yùn)營本質(zhì)上是一個(gè)“銷售崗+管理崗“。

像單點(diǎn)的用戶獲取、單點(diǎn)所收入增長、單個(gè)活動(dòng)的效果，這本質(zhì)上是一個(gè)銷售行為，銷售行為本質(zhì)上是要去影響用戶的，把用戶從原本的A點(diǎn)引導(dǎo)到你希望他到的B點(diǎn)。

那管理崗是什么意思呢，比如我們的網(wǎng)站現(xiàn)在流量是100萬，我們希望它翻到200萬，那怎么做？我們需要對(duì)網(wǎng)站的流量做拆分，店鋪當(dāng)前的流量有哪幾個(gè)渠道構(gòu)成，自然的流量有多少，外部投放的流量有多少等等，如果要影響全站的流量的話，應(yīng)該從哪個(gè)角度去驅(qū)動(dòng)？這個(gè)時(shí)候，我們事實(shí)上是在做一些管理上的動(dòng)作，這里包括流量運(yùn)營、渠道運(yùn)營、店鋪運(yùn)營、用戶運(yùn)營。

一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品少則幾十萬的用戶，多則上千萬，如果我們要提升這么多的用戶的單體價(jià)值，我們咋管？這個(gè)時(shí)候我們一定要去對(duì)這些用戶做拆解，找到影響用戶價(jià)值的因素是什么，如果我們拆解不清楚，我們不可能去做任何的動(dòng)作。

二、用戶運(yùn)營重點(diǎn)關(guān)注什么？

在管理的語境下需要重點(diǎn)關(guān)注兩個(gè)問題：

第一，可監(jiān)測可被評(píng)估。也就是如何去監(jiān)測和評(píng)估一款產(chǎn)品的平均單體用戶價(jià)值，找到方法去衡量它。

那如何對(duì)產(chǎn)品的用戶價(jià)值進(jìn)行監(jiān)測和評(píng)估呢，我們從下面四象限來進(jìn)行衡量

通過上面這個(gè)用戶價(jià)值四象限，我們就能評(píng)估出自己的產(chǎn)品需要抓取什么數(shù)據(jù)以及當(dāng)前當(dāng)前的用戶他的價(jià)值是低還是高，分布的趨勢是怎么樣的。

第二，可驅(qū)動(dòng)可被影響。該從哪些角度來驅(qū)動(dòng)用戶價(jià)值的提升更合理，通過哪些方法和工具來影響用戶價(jià)值的提升會(huì)更高效？

這里有三個(gè)思路：

思路1：定向讓一部分低價(jià)用戶成為高價(jià)值用戶，

思路2：讓高價(jià)值用戶的價(jià)值變得更高。

思路3：通過一些特定的方法和手段同時(shí)提升拉升所有用戶的用戶價(jià)值。

一旦找準(zhǔn)了提升用戶價(jià)值的角度之后，我們就需要落地到方法上，這里有兩類可依賴的提升用戶價(jià)值的方法：

小規(guī)模用戶：小規(guī)模用戶主要是上百人，上千人，再多就是上萬人，主要是偏集中式運(yùn)營，比如把一群用戶拉到一個(gè)群，一個(gè)組或者一個(gè)線下沙龍，然后持續(xù)的做一些運(yùn)營動(dòng)作去影響他們，比如辦活動(dòng)，辦分享，定期發(fā)福利，然后去影響他們，讓他們?nèi)ギa(chǎn)生我們想讓他們產(chǎn)生的某種行為。集中式運(yùn)營更多的是靠人肉，靠互動(dòng)，靠情感。一般用于驗(yàn)證+重點(diǎn)用戶的運(yùn)營，比方說三節(jié)課的助教運(yùn)營和三節(jié)課學(xué)員的運(yùn)營，把這些學(xué)員拉一個(gè)群，跟他們互動(dòng)，跟他們保持情感的交流，從而讓他們跟我們保持忠誠度，這里就是重點(diǎn)用戶的運(yùn)營。還有一個(gè)是我們的方法或者是策略還沒有得到驗(yàn)證的時(shí)候，通過在一個(gè)小規(guī)模的群體里去驗(yàn)證。

大規(guī)模用戶：大規(guī)模的用戶一般是幾十萬人，甚至上千萬人或者上億人，主要是偏策略式運(yùn)營，更多的是靠規(guī)則、機(jī)制、系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)營。大規(guī)模用戶運(yùn)營的方法基本覆蓋了小規(guī)模用戶運(yùn)營的絕大部分場景，且更加豐富和高級(jí)。在大規(guī)模的用戶運(yùn)營里所運(yùn)用的方法是可以和我們的產(chǎn)品和機(jī)制去結(jié)合的，比如我們可以在自己的產(chǎn)品中植入任務(wù)、引導(dǎo)，借助積分、勛章更加多樣的方法。這時(shí)策略式運(yùn)營要比集中式運(yùn)營比集中式運(yùn)營效率要高很多。

那在大規(guī)模用戶運(yùn)營的各個(gè)階段需要關(guān)注什么呢？

大規(guī)模用戶運(yùn)營的初階狀態(tài)：關(guān)注表層、單點(diǎn)。比如提升用戶留存率、用戶促活、用戶召回或喚醒。

大規(guī)模用戶運(yùn)營的高階狀態(tài)：關(guān)注的是用戶運(yùn)營模型的梳理和用戶運(yùn)營體系的搭建。

說到用戶運(yùn)營，我們就會(huì)想到用戶的留存、促活等，在這里提醒大家，不同的產(chǎn)品所適用的運(yùn)營模型是不一樣的，比如說招聘類的產(chǎn)品它就不需要關(guān)注留存，用戶在這個(gè)產(chǎn)品上找的了工作，是一定會(huì)走的，找到工作他會(huì)走，找不到工作他也會(huì)走。所以我們要根據(jù)自己的產(chǎn)品類型搭建不同的模型和相應(yīng)的策略。

三、怎么做用戶運(yùn)營？

大規(guī)模用戶的策略式運(yùn)營，帶給我們的最大價(jià)值是：

讓我們能夠依靠少量人力就能做好大規(guī)模用戶的管理和維系。

要做好大規(guī)模用戶的策略式運(yùn)營，背后有3個(gè)核心的指導(dǎo)原則。

第一：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

在數(shù)據(jù)方面，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品比傳統(tǒng)產(chǎn)品具有非常大的優(yōu)勢。一款沒有把數(shù)據(jù)價(jià)值放大和應(yīng)用起來的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，無異于守著金礦要飯。

一款產(chǎn)品或者一個(gè)業(yè)務(wù)當(dāng)中，其實(shí)是存在3類不同的數(shù)據(jù)的各自的使用價(jià)值也不一樣。

第一類：業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，它是用于監(jiān)測業(yè)務(wù)進(jìn)展和健康良的，如：流量、用戶數(shù)、活躍用戶數(shù)、銷售額等。一般來說，

第二類：基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，它是用來描繪用戶畫像或給用戶打標(biāo)簽，如：年齡、地區(qū)、職業(yè)、喜好、學(xué)校、性別、家庭狀況等。一個(gè)用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不同，他在站內(nèi)的消費(fèi)的偏好是不同的。打上標(biāo)簽之后，方便我們把用戶引導(dǎo)到適合他的路徑上的。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?用戶于識(shí)別特定用戶，為用戶進(jìn)行分類，或稱用戶建模。

第三類：行為數(shù)據(jù)，用于對(duì)用戶成長路徑、用戶行為特征等進(jìn)行分析和定性。如：用戶使用特定功能或購買特定商品，觀看特定內(nèi)容的情況。根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)找到特定的用戶行為與業(yè)務(wù)問題間的相關(guān)性。

所以，在用戶運(yùn)營中只要有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，可以用于做一些粗放的用戶運(yùn)營，針對(duì)特定用戶進(jìn)行運(yùn)營動(dòng)作，如提升留存、活躍、召回等。而必須要有比較完善的用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù) ，才能進(jìn)行更復(fù)雜的用戶運(yùn)營體系梳理和搭建，也才能進(jìn)行大量用戶運(yùn)營策略的制訂。

第二：精細(xì)化運(yùn)營

數(shù)據(jù)是做好一切用戶運(yùn)營和策略式運(yùn)營的基礎(chǔ)。

精細(xì)化運(yùn)營是：在產(chǎn)品的用戶體量變大時(shí)，我們無法再依靠一套簡單、粗放的機(jī)制或策略來服務(wù)好所有用戶，此這個(gè)時(shí)候，我們可以針對(duì)不同的用戶制定更有針對(duì)性的策略，以盡量滿足大多數(shù)用戶。

精細(xì)化運(yùn)營通常會(huì)對(duì)用戶進(jìn)行差異化細(xì)分，最常見的區(qū)分參照維度有四種：人群、渠道、場景、使用流程。

拿一款閱讀類的產(chǎn)品舉個(gè)栗子：

按人群細(xì)分：大學(xué)生用戶、男性成人用戶、女性成人用戶。

按渠道細(xì)分：部分紙質(zhì)書上掃碼來的用戶、APP Store自然下載的用戶、通過幾個(gè)微信大號(hào)投放過來的用戶。

按場景細(xì)分：早晚通勤、每晚睡前、周末下午。

按使用流程細(xì)分：訪問-注冊(cè)-使用A功能-使用B功能-付費(fèi)，訪問-注冊(cè)-使用C功能-使用D功能-付費(fèi)

精細(xì)化運(yùn)營必然涉及用戶細(xì)分，判斷進(jìn)行用戶細(xì)分做得合理與否的標(biāo)志在于被區(qū)分的幾類用戶在行為上能否呈現(xiàn)出顯著的差異性和規(guī)律性。

舉個(gè)栗子：就像我們對(duì)男性用戶和女性用戶在閱讀喜好上做了細(xì)分，但是發(fā)現(xiàn)這兩類用戶在閱讀喜好上沒有明顯的差異，那這個(gè)細(xì)分是沒有意義的。

那精細(xì)化運(yùn)營有哪些典型的邏輯與操作步驟呢？

首先，確認(rèn)運(yùn)營目標(biāo)，比如確定是解決用戶增長的問題，還是用戶活躍的問題。

其次，挖掘用戶類型、使用場景、用戶行為路徑與運(yùn)營目標(biāo)間的聯(lián)系。挖掘現(xiàn)有數(shù)據(jù)，確認(rèn)是滯會(huì)因?yàn)橛脩纛愋筒煌蛴脩舻男袨槁窂讲煌?，?dǎo)致同一解決方案下，最終的運(yùn)營指標(biāo)表現(xiàn)會(huì)出現(xiàn)較大差異。

再次，設(shè)計(jì)精細(xì)化運(yùn)營方案和策略。根據(jù)此前定義出的用戶類型或典型用戶路徑的區(qū)分來設(shè)計(jì)精細(xì)化運(yùn)營方案。

再再次，上線實(shí)施。跟進(jìn)方案上線。

最后，數(shù)據(jù)監(jiān)測和持續(xù)迭代優(yōu)化。根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)表現(xiàn)，持續(xù)對(duì)于方案進(jìn)行迭代和優(yōu)化。

精細(xì)化運(yùn)營，是一種底層的思想，它是一種極為通用的工作方法和理念，可廣泛應(yīng)用于解決各類運(yùn)營問題。它還是搭建大規(guī)模用戶運(yùn)營體系的基礎(chǔ)。

第三：自動(dòng)化+機(jī)制化?

要想依靠較少的人力來長期解決一個(gè)較為復(fù)雜的問題，一定不能純粹只依賴于人肉，而需要借用助于工具、規(guī)則和機(jī)制。

比如我們產(chǎn)品的用戶在幾百人，這時(shí)候我們運(yùn)用集中化運(yùn)營，靠人肉和混臉熟，如果我們的產(chǎn)品用戶規(guī)模達(dá)到了1萬人，這時(shí)我們就要借助一些小的規(guī)則和機(jī)制來做用戶的維系和管理，比如我們這時(shí)可以通過會(huì)員的方式做一些活動(dòng)進(jìn)行管理。如果這時(shí)我們的用戶體量達(dá)到幾百萬甚至上千萬，這時(shí)我們就要在以有的會(huì)員的基礎(chǔ)上做的更加的精細(xì)了，比如會(huì)員等級(jí)、積分、CRM及用戶的生日，個(gè)人愛好，頻次等等去做一些精細(xì)化的運(yùn)營。

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