用户运营4大策略体系搭建：增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营

用户运营体系是什么样的？

相信每个企业都有一套相对完善的用户运营体系，之前接触一些介绍用户体系的文章，基本将用户运营体系等同于用户分群策略和AARRR运营模型，实则这只是整个运营体系中的一角。

结合运营过程中的复盘经验，我在社区o2o用户运营过程中摸索出一套较为实战的用户运营体系，即包含4大策略体系：

增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。
用户建模：用户模型搭建，包含标签画像、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户活跃度模型等。
场景化分层：12大类运营场景，每个场景基于用户标签和建模工具进行分层分群，并制定相应的精准营销手段进行运营。
数据运营：核心运营指标体系+数据分析模型。

一、用户增长框架的搭建

用户增长的重要意义不言而喻，没有用户增长也无从谈起用户运营。每个企业在做用户增长之前，首先想到的是渠道运营，由渠道来配置运营人员。

普遍做法是：市场部招渠道运营，负责各应用商城和网络广告平台投放、优化；新媒体招新媒体运营，负责社交渠道的内容产出；用户团队负责用户池用户的激活、促活、留存。

乍看起来这套团队体系完全没问题，各自负责一块，各自去达成KPI。

可在实际运营过程中，或存在以下无法避免的问题：

部门的边界和KPI的设置，整个运营衔接会很差劲，基本各个部门埋头去达成自己KPI，同时渠道运营人员往往只考核注册用户量，为达成这个KPI，人为降低用户质量，掺假用户时常发生，导致后续激活、促活、留存工作难以为继。
渠道部门为达成KPI，付费渠道基本全面开花，一方面核心增长渠道无法集中精力培育，另一方面CAC居高不下。
缺乏有效的增长工具，比如渠道分析体系工具、线下社区获客模型等。

基于以上问题，企业做用户增长的首要任务就是搭建用户增长团队。增长团队首先要消除部门边界，以项目组形式或增长部门存在，包含渠道运营、活动运营、产品、用户运营。

其次基于AARRR每个运营节点，为各个职能定义增长指标来指导整个增长工作：

渠道运营在Acquisition节点主要考核：新增用户、获取成本（CAC）、新增用户留存率。
产品在Activation和Retention节点主要考核：注册转化率、功能留存率；
活动运营在Activation和Retention节点主要考核：DAU、MAU、DAU/MAU；
用户运营在Revenue和Referral节点主要考核：用户转化率和K因子。

以项目组或增长部门的形式将各个节点统筹起来，最终在KPI层面只考核一个部门指标，每个职能都与这个指标相挂钩，解决了各自为政和相互推诿的问题。

其次任务就是建立用户核心增长渠道。用户获取渠道一般有付费渠道和免费渠道，企业建立核心渠道的目标首先是——一定要找到CAC足够低的渠道，如果获取用户付费渠道占比很高，用户获取成本居高不下，那么增长就受制于推广预算，增长在预算不足时候就会出现停滞。

其次核心渠道带来的用户一定是优质的用户，有许多企业靠刷榜等手段获得了大量非目标用户，虽然增长数据上较好看，但转化效果却很差，这种渠道也不能当做核心增长渠道。

我们会发现：一些活的较好的产品，其一定是有自己核心增长渠道的，摩拜的车身二维码通过线下投放获得足够多的骑行用户，滴滴的红包通过在分享渠道裂变获得足够多的打车用户，拼多多通过拼好物的方式在社交渠道获得足够多的电商用户。

而我们作为一家社区o2o平台，同样在核心增长渠道的打造上，依托门店和线下配送人员，以地推日常生活用品和生活服务的方式，在各个社区里获得足够多家庭用户和老人用户。

最后是增长工具，什么是增长工具呢？

增长工具就是能够帮助企业高效获得用户的手段，可以是实物，也可以是分析模型，也可以是券。

摩拜的增长工具就是单车，通过单车和用户短途出行需求的结合，爆炸式的获得大量短途通勤用户；
滴滴的增长工具就是补贴券，通过券将大量打车边缘用户转化为使用用户；
拼多多的增长工具就是越拼越低的价格，通过低价好物的方式将大量淘宝京东购物用户转化为拼团用户；

我们的增长利器是开发了一套线下社区用户模型，通过社区画像、用户画像、大数据建模，对各个社区用户的需求、偏好进行预测，并打上相应的标签，指导门店到社区进行针对性地推，将便利店和超市用户转化为社区o2o用户。

实际上，增长工具作为获客利器，一方面与企业核心业务紧密结合，另一方面又能够切中用户需求，两者缺一不可，如果无法找到增长工具，企业靠刷脸的方式是无法获得持续用户增长的。

二、用户模型搭建

如果一个企业连基本的标签画像模型都没有能力搭建的话，用户运营只能纸上谈兵了。用户模型的搭建是实现用户分层分群的基础，也是做精准用户运营的必要工具。

用户模型包括标签画像模型、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、活跃度模型等。

标签的价值在于基于业务帮助运营人员对用户实现场景化分层，并设计针对性的营销活动。
画像的价值在于帮助运营人员了解每个群体的特征；
用户价值模型可以识别高价值用户群体；
偏好识别模型帮助运营人员进行产品的针对性推送；
流失预警模型在用户流失之前对用户进行挽留，活跃度模型可以有针对性的进行唤醒、促活等。

模型的搭建需要专门的数据产品团队来完成，运营人员基于用户模型进行营销时，需要将重点放在营销效果分析和营销方案迭代优化上。

通过多次营销尝试与数据产品团队，找到一个比较合适的模型建立方式，并逐步建立起一个稳定的运营方案和运营计划。

每天上班时，运营人员可以将前一天跑出来的标签组合成用户群的营销信息发送出去（push或短信），监督其转化情况，不断迭代，逐步建立起基于用户模型的标准的运营方案和运营计划。

三、场景化分层策略

基于平台业务可以衍生出若干运营场景，每个场景下需要对不同的用户群进行运营，用户群来自与标签模型及各个用户模型。

我们在具体运营过程中，运营分为两大类：一类是growth hack，另一类是用户精细化运营。

两类运营细分12大场景，以其中一个运营场景举例：

业务场景：平台某个频道用户复购率较低，频道运营怀疑用户流失严重，希望用户部门帮助监测用户流失情况，并预测现有哪些用户可能会流失？通过流失预警制定相应的挽留策略。

结合这个业务场景，我们会在标签系统里，筛选出打上xx频道标签的用户，并通过用户流失预警模型来训练流失用户样本，训练方法在上一篇文章《社区o2o用户运营：用洗衣频道实操案例教你如何搭建用户流失预警体系》有讲，通过模型可以将流失用户特征找出来，并计算不同特征用户的流失得分，以流失得分对用户进行分群。

具体可以组合为低风险流失用户、中风险流失用户、高风险流失用户。低风险用户群可以保持现状，进行日常推送营销，对于中高风险流失用户群，需要结合用户画像系统和用户偏好分析模型分析来确定触达策略。

比如：分析得到这个用户群女性比例较大，社区属性为中高端属性，偏好购买进口水果和高端洗衣，这时可以以此来制定挽留策略，向这些用户推送相应的针对女性群体的活动信息即可成功唤醒用户，达到挽留的目的。

四、用户数据运营策略

数据运营包括核心指标体系和数据分析体系，核心指标体系可以监控用户运营的发展趋势，实时了解用户活跃度、健康度等基本信息。用户数据分析体系能够帮助运营人员定位问题，并针对问题及时优化产品。

首先是核心指标体系的搭建，核心指标一定与产品目标紧密结合。比如：单车类产品目标是获得租车收入，其核心指标应该以付费用户为核心进行搭建。资讯类产品目标是用户阅读产生流量，其核心指标应该以DAU和浏览深度、时长为核心进行搭建。

同时，核心指标数据在企业内部不同层级的人员关注点也不一样，领导层级关注的是大盘用户体量、成本、收益；运营层级关注的是用户活跃度、留存度、转化情况；在指标体系产品的搭建中，我们围绕消费用户核心指标从新获客能力、健康度、偏好度、购买行为四大维度进行构建。

1. 新获客能力

用户增长潜力分析：城市、门店、地推人员了解区域、商圈、社区用户开发总体情况和开发潜力；
用户来源渠道分析：各频道想知道目前在推的渠道，用户主要从哪些渠道来的？哪些渠道优质，从而优化渠道策略；
拉新产品分析：门店、地推人员想知道片区内哪个产品拉新贡献最多，客户首次下单的产品定义为拉新产品；
各社区拉新偏好分析：门店、地推人员想知道片区内每个社区新用户的偏好，比如：A社区偏好电子产品、B社区偏好生鲜，从而在每个社区拉新的时候进行针对性的推广。

2. 用户健康度

用户价值分析：频道想知道自己忠诚用户群是谁，活动时候可以找这些优质用户让他们来参与，同理地推人员可以在线下邀约这些用户到门店参与活动；
用户流失指数：频道想知道不同分群的用户有哪些会流失，如何预防他们流失；
社区用户贡献度：门店和地推人员想知道地推人员所在片区内，每个小区的GMV贡献率，分周、月，片区内分布要有趋势图。

3. 用户偏好度

品类偏好：门店和地推人员、频道想知道哪个小区/地域更倾向消费什么类型的商品（购买者位置和品类的交叉关系）；
活动偏好：门店和地推人员、频道想知道哪个小区/地域更倾向什么类型的活动（购买者位置和活动的交叉关系）；
价格偏好：频道想知道不同品类用户更倾向什么价格，从而将各种价格段商品推给相应用户（品类和价格的交叉关系）；
触点偏好：门店和地推人员、频道想知道不同品类用户更倾向在什么渠道购买（品类和触点的交叉关系）。

4. 用户购买行为

不同用户群的复购率：频道想知道新老用户的复购率及找出高复购商品，及时调整新老用户运营策略和做好商品运营，按月度监控。

用户路径分析：频道想知道频道首页到活动页的用户参与情况，用户是在什么环节流失的，从而做好页面运营。

其次是数据分析体系，需要搭建系列分析模型工具，帮助运营人员定位运营过程中的问题，模型工具包含漏斗分析模型、归因分析模型、微转化分析模型、同期群分析模型等。

常见的分析场景比如：DAU下降，如何归因？注册转化率低，如何归因？新增用户留存率低，如何归因？

以注册转化率低为例简述一下分析方法：

第一步：影响维度拆解；
第二步：维度下的细分指标拆解；
第三步：定位问题。

注册转化率可以拆分为两大影响维度：渠道和产品。

每个维度下进行细分指标拆解，渠道细分指标包括投放媒体、广告类型、广告内容、关键字；产品包括注册逻辑、产品设计、输入法、产品稳定性等。

定位问题需要对细分指标一一排查，发现数据异常点，比如：通过漏斗查看每个环节的转化率，转化率低的环节可以重点关注，如果是渠道的问题则优化投放的媒体、对广告内容进行AB测试，对关键字进行精准定位；如果是产品的问题则优化注册逻辑、界面、提升APP稳定性等。

通过对4大策略体系进行总结可以发现，用户运营不再是简单的找几个运营做好分群运营工作，也不是几个用户模型就能让企业用户价值得到飞速提升的工作，而是一个企业需长期投入人力、精力、物力打造的运营体系。

用户运营对企业的意义也不言而喻，一个企业整体业绩的增长离不开优质用户规模的扩大，更离不开用户生命周期价值的提升。