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深入了解用户精细化运营 用户精细化运营包括哪些内容

在产品日渐同质化的当下，在流量红利告竭的今天，靠运营驱动发展已经成为很多企业的共识 。
但长久以来，定位模糊、杂而不精、工作繁杂等问题，始终困扰着运营人员 。那么，究竟什么是运营？运营，其实就是用户运营的概念外延，是驱动营收，持续地为用户创造价值；而一切运营的基础，其实都围绕着用户运营 。
为此，我们精心挑选和编辑了「用户运营」系列内容，从方法论、案例、实操、工具使用等方面，帮助大家消化和理解如何在数字时代做运营 。
▌一、什么是用户运营？
用户运营，作为重要的运营岗，其工作内容主要聚焦在用户需求挖掘、用户行为分析、用户生命周期管理等方面 。
那么，用户运营的核心目标是什么？就是通过各种手段与渠道，将产品服务与用户联系起来，并持续不断的维护这种关系 。

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某电商平台，为促活用户制定的用户运营策略
尤其是当前流量红利消失，获客成本攀升，如何搭建激励体制，以延伸用户生命周期摊薄成本？如何利用用户思维，挖掘出用户更多实际的需求？如何通过数据迭代产品，提升用户体验完成获客和黏客？这些问题每时每刻都在考验运营人员的智慧 。
1、用户运营为何而存在？
用户运营作为最接近用户、最深入了解用户的一环，一直是互联网从业者永远聊不完的话题 。作为产品经理与运营工作中最重要的组成部分，不少人认为互联网本质就是用户思维 。换句话说，一个规划设计极佳的产品，始终都需要有用户为产品和服务买单 。
举个简单例子，我们每天随处可见各种各样餐厅，无论是连锁品牌，还是小众网红店 。经营目的都是迎来更多食客，创造更多收益 。
假如餐厅位置偏僻，不靠近商圈也不贴近学校周边，商家也没有营销或者炒作的念头，每天单纯靠天吃饭 。光顾的食客主要来自于过往路人或者周边居民，那么这家餐厅恐怕是活不过两个月 。
但如果充分调动每个到店食客的积极性，例如通过发放积分卡、朋友圈集赞等营销手段，通过这种简单游戏化的方式进行会员管理和社交传播，食客肯定乐于再次光顾，同时也能够影响覆盖更多的潜在食客 。更聪明的店家还可以更进一步，建立会员信息库，根据不同时间、性别、年龄差异，推送一些营销活动，更会事半功倍 。
线下实体店如此，互联网行业更是如此 。如果得不到用户的支持与喜爱，无论界面设计如何超前、新颖，代码如何高效、稳定，其实都毫无用武之地 。这个时候，维系产品与用户关系、建互动纽带的便是用户运营 。
2、用户运营的核心目的用户运营的核心目标是什么？就是通过各种手段与渠道，将产品服务与用户联系起来，并持续不断的维护这种关系 。
所有的用户运营都绕不开下面这3个核心目标：
  • 注册用户规模：实现产品目标用户量最大化；
  • 活跃用户规模：保持用户适当活跃频次，并在产生需求时第一时间想起产品；
  • 用户商业化：通过用户来实现产品、服务的营收目标 。

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常见活客、粘客手段
虽然不同产品在不同发展阶段，对于用户运营的侧重点存在差异，但几乎都可以归因成这三个核心目标 。每款互联网产品想要实现盈利，都需要进行商业化，不管是购买商品还是购买会员服务，亦或是平台售卖广告流量 。
但商业化的大前提是必须保证活跃用户规模，没有活跃度的产品难以真正找到最恰当的收入来源，而活跃用户规模又受到注册用户规模的制肘 。因此，这3个核心目标又是相辅相成的 。
▌二、如何搭建用户运营体系？
1、注册用户精细分群分层
简单来说就是进行用户分层并标记各种标签 。
粗旷式运营也许能够在用户数量较低时满足日常的运营需求 。
但随着产品规模快速扩张，面对越来越多的用户，越来越多元的用户需求与用户场景，体系化的运营策略，成了提高工作效率与效果的重要利器 。在具体的用户运营开展前，体系化运营的前提就是建立用户运营的数据指标 。
围绕之前文章中我们提到的用户运营工作的三个核心目标，在搭建用户运营体系时，应按照以下步骤进行：
  • 针对不同阶段目标，制定相应用户分群分层模型与指标（如ARGO模型、RFM模型应用）；
  • 通过数据分析制定相应运营策略，包括运营周期、推送方式；
  • 制定数据效果的评判标准，结合运营数据进行策略迭代 。
接下来的内容，我们将按照上述环节一一进行讲解 。第一个环节我们讲解的是制定注册用户精细分群分层模型与指标 。
注册用户精细分群分层，顾名思义，简单来说就是进行用户分层并标记各种标签 。
一千个读者就有一千个哈姆雷特,同样是使用产品，但用户使用产品的理由、满足的需求间存在各种不同的差异 。也许A用户看中了品牌情怀，B用户看中了产品性价比高，C用户看中了产品的服务好 。如果不进行用户分群分层，又怎么针对用户的不同需求提供服务呢？
因此，在用户运营的过程中，用户分群分层的作用很明显，它帮助我们把用户分成各个层级和群体，然后我们根据各个层级和群体的不同，制定出更精准、更有针对性的运营策略 。在这里有几个概念需要明确，即「用户画像」、「用户分群」、「用户分层」，为了保持概念的准确性，在此我们进行简单解释：
用户画像：一般包含用户的人本属性，如身份特征、行为特征、消费特征、心理特征、兴趣爱好、渠道属性 。具体内容如下：
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用户分层：一般来说，我们结合用户在产品上所处状态作为用户分层的依据，比如我们最常见的RFM模型，依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额，通过衡量用户价值与用户创利能力，对用户进行分层 。
比如，我们结合RFM模型，对用户进行划分为8个群体，从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户，到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户 。
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RFM模型
用户分群：相较于用户分层，用户分群更加聚焦于用户行为表现，比如易观方舟推出的智能用户运营的ARGO成长模型 。
举个例子，高消费频次+低消费额、低消费频次+高消费额，这两类用户可能都是某种意义上的高消费用户，但行为特征会存在很大差异，所对应的运营策略也不一样 。
其实也可以这么理解，用户分群是用户分层的进一步精细化划分 。ARGO成长模型的相关指标有着明显的递进关系，而RFM模型则相互独立 。
解释清楚上述关键词，那么我们继续讲下注册用户精细分群分层 。
因为不同行业中，用户分群分层可能是多样性的，用户分群分层在产品发展的不同阶段也有不同的变化，且用户分群分层需要定性与定量 。因此我们可以遵循下面这两个原则，帮助我们更好地完成用户分群分层：
（1）精细分群分层，遵循MECE原则
在进行注册用户精细分群分层的过程中，我们遵循由麦肯锡提出的MECE分析法，这不仅仅是帮助用户运营找到所有影响预期目标的关键因素，并找到所有可能的解决办法，而且有助于对用户、问题或解决方案进行排序、分析，并从中找到令人满意的解决方案 。

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