用戶運營體系是什么樣的？

相信每個企業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。

結合運營過程中的復盤經驗，我在社區o2o用戶運營過程中摸索出一套較為實戰的用戶運營體系，即包含4大策略體系：

增長框架：用戶增長團隊+核心增長渠道+增長工具。

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、用戶流失預警模型、用戶活躍度模型等。

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，并制定相應的精準營銷手段進行運營。

數據運營：核心運營指標體系+數據分析模型。

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，負責各應用商城和網絡廣告平臺投放、優化；新媒體招新媒體運營，負責社交渠道的內容產出；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：

部門的邊界和KPI的設置，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，人為降低用戶質量，摻假用戶時常發生，導致后續激活、促活、留存工作難以為繼。

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。

缺乏有效的增長工具，比如渠道分析體系工具、線下社區獲客模型等。

基于以上問題，企業做用戶增長的首要任務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、產品、用戶運營。

其次基于AARRR每個運營節點，為各個職能定義增長指標來指導整個增長工作：

渠道運營在Acquisition節點主要考核：新增用戶、獲取成本（CAC）、新增用戶留存率。

產品在Activation和Retention節點主要考核：注冊轉化率、功能留存率；

活動運營在Activation和Retention節點主要考核：DAU、MAU、DAU/MAU；

用戶運營在Revenue和Referral節點主要考核：用戶轉化率和K因子。

以項目組或增長部門的形式將各個節點統籌起來，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算，增長在預算不足時候就會出現停滯。

其次核心渠道帶來的用戶一定是優質的用戶，有許多企業靠刷榜等手段獲得了大量非目標用戶，雖然增長數據上較好看，但轉化效果卻很差，這種渠道也不能當做核心增長渠道。

我們會發現：一些活的較好的產品，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的方式，在各個社區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化為拼團用戶；

我們的增長利器是開發了一套線下社區用戶模型，通過社區畫像、用戶畫像、大數據建模，對各個社區用戶的需求、偏好進行預測，并打上相應的標簽，指導門店到社區進行針對性地推，將便利店和超市用戶轉化為社區o2o用戶。

實際上，增長工具作為獲客利器，一方面與企業核心業務緊密結合，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，企業靠刷臉的方式是無法獲得持續用戶增長的。

二、用戶模型搭建

如果一個企業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用戶分層分群的基礎，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、用戶流失預警模型、活躍度模型等。

標簽的價值在于基于業務幫助運營人員對用戶實現場景化分層，并設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品的針對性推送；流失預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據產品團隊來完成，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化上。

通過多次營銷嘗試與數據產品團隊，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送出去（push或短信），監督其轉化情況，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

基于平臺業務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，用戶群來自與標簽模型及各個用戶模型。

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：

業務場景：平臺某個頻道用戶復購率較低，頻道運營懷疑用戶流失嚴重，希望用戶部門幫助監測用戶流失情況，并預測現有哪些用戶可能會流失？通過流失預警制定相應的挽留策略。

結合這個業務場景，我們會在標簽系統里，篩選出打上xx頻道標簽的用戶，并通過用戶流失預警模型來訓練流失用戶樣本，訓練方法在上一篇文章《社區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狀，進行日常推送營銷，對于中高風險流失用戶群，需要結合用戶畫像系統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、用戶數據運營策略

數據運營包括核心指標體系和數據分析體系，核心指標體系可以監控用戶運營的發展趨勢，實時了解用戶活躍度、健康度等基本信息。用戶數據分析體系能夠幫助運營人員定位問題，并針對問題及時優化產品。

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

同時，核心指標數據在企業內部不同層級的人員關注點也不一樣，領導層級關注的是大盤用戶體量、成本、收益；運營層級關注的是用戶活躍度、留存度、轉化情況；在指標體系產品的搭建中，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、地推人員了解區域、商圈、社區用戶開發總體情況和開發潛力；

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？哪些渠道優質，從而優化渠道策略；

拉新產品分析：門店、地推人員想知道片區內哪個產品拉新貢獻最多，客戶首次下單的產品定義為拉新產品；

各社區拉新偏好分析：門店、地推人員想知道片區內每個社區新用戶的偏好，比如：A社區偏好電子產品、B社區偏好生鮮，從而在每個社區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質用戶讓他們來參與，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：頻道想知道不同分群的用戶有哪些會流失，如何預防他們流失；

社區用戶貢獻度：門店和地推人員想知道地推人員所在片區內，每個小區的GMV貢獻率，分周、月，片區內分布要有趨勢圖。

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/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系）；

活動偏好：門店和地推人員、頻道想知道哪個小區/地域更傾向什么類型的活動（購買者位置和活動的交叉關系）；

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用戶（品類和價格的交叉關系）；

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系）。

4. 用戶購買行為

不同用戶群的復購率：頻道想知道新老用戶的復購率及找出高復購商品，及時調整新老用戶運營策略和做好商品運營，按月度監控。

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，用戶是在什么環節流失的，從而做好頁面運營。

其次是數據分析體系，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？ 注冊轉化率低，如何歸因？ 新增用戶留存率低，如何歸因？

以注冊轉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。

注冊轉化率可以拆分為兩大影響維度：渠道和產品。

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、廣告內容、關鍵字；產品包括注冊邏輯、產品設計、輸入法、產品穩定性等。

定位問題需要對細分指標一一排查，發現數據異常點，比如：通過漏斗查看每個環節的轉化率，轉化率低的環節可以重點關注，如果是渠道的問題則優化投放的媒體、對廣告內容進行AB測試，對關鍵字進行精準定位；如果是產品的問題則優化注冊邏輯、界面、提升APP穩定性等。

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

用戶運營對企業的意義也不言而喻，一個企業整體業績的增長離不開優質用戶規模的擴大，更離不開用戶生命周期價值的提升。

作者：趙文彪

來源：用戶運營觀察（ID：yunyingguancha）