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。

作者：赵文彪

来源：用户运营观察（ID：yunyingguancha）

Keep作为在线健身课程App的佼佼者，搭建了出色的用户运营体系，笔者以此为例进行了拆解，一探Keep活跃用户的背后。

Keep产品的5个Tab

Keep产品有5个Tab，功能简析如下：

“社区”Tab承载内容与社交留存功能；

“探索”承载了商城课程以及Keepland用户付费功能（是Keep产品实现商业化的主要模块）；

“运动”Tab承载了Keep的工具属性起到实现产品功能性留存的作用；

“计划”Tab是根据用户的现阶段情况为用户制定健身计划主要起到两个作用：会员用户转化以及用户活跃；

“我的”Tab承载将各个功能模块组合在一起的作用，以及包含各种激励体系。

一、Keep产品商业通路和用户价值养成路径

Keep是一款用户会直接付费且使用频次高的商品。

从业务模块分析，Keep包含了工具模块，移动健身教练；

内容模块社区，用户生产内容，以及其他PGC用户发布的减肥课程内容；

电商模块业务，分为3块线下Keepland、线上Keep周边商品以及课程销售和会员付费；

社区模块，即Keep健身社区。

Keep通过给用户提供好用的健身工具，以及搭建健身社区获取用户以及留存用户，最终通过会员付费、线下Keepland健身房销售课程，搭建Keep商城实现商业变现。

▲Keep核心用户用户价值成长路径

由用户价值成长路径拆解Keep产品中用户价值成长的所有可能路径如下：

注册——>消费

注册——>发布内容——>消费

注册——>跟练课程——>发布内容——>消费

注册——>跟练课程——>跟练课程——>发布内容——>消费

于Keep产品而已,用户的高价值行为主要有：

浏览社区内容：浏览、加油、评论、点赞；

消费：商城消费、购买课程、Keepland预约线下课程；

创作内容：发布动态(图文/视频)。

二、Keep用户价值成长阶梯

1. Keep用户生命周期定义与价值成长阶梯

▲Keep用户用户生命周期图

Keep是一款拥有亿级用户体量的成熟期复杂产品，需要对用户进行极为精细的运营。

从用户类型上看，可将Keep用户分为：路人型用户，内容/服务消费型用户，内容创造型用户/消费购物型用户。同一个真实用户或会在产品中扮演多个产品用户角色。

▲分别对四类用户角色进行用户画像与数据定义

▲Keep用户成长阶梯

从产品的使用体验可得：用户跟练，用户购物消费，以及内容创作三个行为可以定义为产品中最重要的三个行为。

在产品中分别对应Keep社区业务模块用户、健身课程工具业务模块用户、消费商城业务模块用户，对这三类用户也可以再做细分。

1. Keep用户精细化分层

Keep社区业务模块用户，对应的是内容消费者和内容生产者，合适使用金字塔模型进行用户分层。

▲Keep达人认证截图

从Keep的达人认证说明中可以看出，Keep把达人分为了三层,由上到下分别是公众人物(明星)、运动行业的专业权威人士(KOL)、企业或者组织机构的官方账号。

▲Keep用户金字塔模型数据定义

Keep健身课程工具业务模块用户，对应的是服务消费型用户，使用RFM的变种模型进行分层。

▲Keep训练内容界面（练习+成果展示）

通过观察产品可以很直接地看出来，在整个“训练”产品UI的设计中，最重要的两个功能模块分别是动作演示以及成果展示两个模块。动作展示属于训练内容解析为训练服务，成果展示则是训练之后用户发布的和课程有关的动态，同时起到丰富社区内容的作用。因此，选择用户训练次数以及训练后发布动态次数来进行用户分层。

Keep消费商城业务模块用户，对应付费消费型用户，针对电商业务，使用RFM模型进行分层最为合适。

R:近30天内Keep用户最近一次消费时间差；

F:近30天内Keep用户消费总次数；

M:近30天内Keep用户每笔订单平均消费金额，

分别选取用户近30天内以上3个数据的平均值作为数据节点，定义8类Keep消费用户价值，分层运营。

三、用户最优成长路径梳理

1. 用户注册→ 度过新手期成为尝试用户

▲Keep产品新手引导流程

STEP1

一键注册

降低注册难度；

获取用户其他渠道信息，以完善后期用户流失后用户，召回的触达渠道。

STEP2

获取用户的自然属性信息数据，以及个性化需求标签数据，即包含用户显性的减脂/增肌需求，也包含了用户对产品的使用意愿，以及自我追求的隐性需求

有了以上用户数据信息，可用于对用户进行简单的个性化需求分层。

用户进入产品后，可根据以上信息给用户，推送用户选定的感兴趣的社区内容（触发：Trigger）；

根据用户需求推送匹配用户的训练课程（触发：Trigger）；

直接给推送课程和内容省去用户筛选信息的行为，降低用户选择成本和行为门槛（能力：Ability）；

帮助用户制定目标立flag，提供可选择的个性化flag降低用户行为成本，激励用户(动力：Motivation)。

B=MAT，完美地激励了用户首次参与跟练以及看内容的行为。

▲典型路径

引导用户注册→ 引导用户完善标签信息→ 推送符合用户兴趣的内容/课程

1. 度过新手期成为尝试型用户→成为忠实的工具属性用户or内容消费用户

▲Keep产品引导用户成为忠实的工具属性用户or内容消费用户的三个Tab

1）社区Tab

引导关注账号，全社区热门内容推荐，热门话题内容推荐，记录目标内容推荐，附近的人内容推荐。

引导用户关注其他社区用户，默认推荐15个(主要可分为四类账号：官方账号/公司/组织账号或KOL账号/普通用户账号)。关注官方账号，引导用户使用产品度过新手期，以及进行活动或话题发布引导用户积极参与；关注KOL或组织账号，为用户提供高质量的内容；关注普通用户账号，引导普通用户之间相互关注加油，促进社区氛围（动力：Motivation）。

引导关注已有关系链中账号：手机通讯录或者微信（触发：Trigger）。

根据用户的浏览习惯进行内容推荐，页面优先级展现排序，以及push/短信/系统模板消息通知等触达用户（触发：Trigger）。

一打开页面就能看到内容，降低用户行为门槛（能力：Ability）。

内容自身价值引导：社区的内容中，包含俊男美女秀颜值身材的性价值；实际健身干货价值；运动经验分享……多元化的内容满足用户多元化的内容消费需求（动力：Motivation）。

B=MAT，引导用户在社区Tab中多次进行内容浏览并留存。

2）运动Tab

提供各种用户跟练教程以及运动训练，养成用户使用习惯。

引导用户制定小目标立flag，通过产品引导提醒用户运动达成目标（动力：Motivation）+（触发：Trigger）；

提供多种运动方式以及跟练课程，满足不同能力水平的用户需求（能力：Ability）；

push/短信/系统模板消息通知等触达用户（触发：rigger）。

3）我的Tab

使用多种活动、激励体系、功能等激励用户向更高一层价值转化。

激励体系：卡路里币积分激励体系、用户成长等级激励体系、付费会员激励体系、游戏激励体系、任务激励体系。

功能1：记录身体数据，获取身体报告，推荐相应课程与内容，培养用户使用习惯；

功能2：记录运动数据，帮助用户了解自己的运动状况，辅助用户进行训练安排。

▲典型路径

引导关注其他用户→引导浏览内容→获取用户的浏览习惯→调整内容推荐策略(Push/短信触达)→形成稳定的打开/阅读习惯

（产品UI设计+Push）有效提醒，激励用户持续跟练打卡完成目标→养成内容消费习惯

消息私信→推送内容→养成内容消费习惯

引导用户制定目标→初次跟练→提醒用户完成目标→养成工具使用习惯

自主搜索跟练教程→养成工具使用习惯

消息私信→推送课程→养成工具使用习惯

参与活动→养成工具使用习惯

1. 成为忠实的工具属性用户or内容消费用户→成为物质消费型用户

▲Keep产品中用户付费价值成长路径

用户使用并付费的场景分为：

被社区内容种草发生消费行为；

有需求主动搜索商品消费；

首页推荐消费。

▲典型路径

商城直接消费→多次消费

未读消息红点提醒→消费→多次消费

关注好友晒单→消费→多次消费

Push/短信触发→消费→多次消费

引导制定训练计划→购买包月会员→多次消费

购买优惠券→多次消费

弹窗引导消费→多次消费

1. 成为忠实的工具属性用户or内容消费用户→成为创造贡献型用户

▲成长为内容贡献者的途径

用户发布内容的场景：

跟练后引导发布动态，消费后引导晒单发布动态，完成目标打卡记事本记录当日运动数据发布动态，主动发布动态（分为主动发布和被动引导两种情况）。

消费→引导晒单发布动态→评论互动养成习惯

跟练/运动后→引导发布动态→评论互动养成习惯

设定目标→记录打卡每日完成情况→主动发布动态→评论互动养成习惯

有自我展示的意愿或需求→主动发布动态→评论互动养成习惯

1. 最优成长路径确定

1. 用户需要激励的行为梳理与策略方向制定

对以上的关键用户行为进行梳理，并且给出制定运营策略的方向。

用户需要激励的行为归类：

四、Keep产品用户激励体系梳理

▲Keep产品用户激励体系合集

1. Keep等级成长体系

所需物料：

提交层级成长规则需求公司内部；

等级成长规则说明用户端；

等级权益可用资源梳理。

1. Keep积分体系：卡路里币

所需物料：

提交卡路里激励体系制定需求公司内部；

获取以及消耗规则说明用户端；

可兑换资源梳理；

预算确定。

1. 游戏激励体系

1. 勋章激励体系

1. 付费会员等级体系

1. 排名激励体系

Keep产品的荣誉排名激励体系相对简单，在产品设计中做了两块排名激励，其一是每周好友排名榜单，另一块是正在跟练的课程排名——激励了用户跟练/运动练的时长行为。

1. 激励体系分析总结

Keep产品模块包含：工具属性业务模块（跟练/运动）；社区属性业务模块（包含内容和社交）；电商属性业务模块这三大业务类模块。

1）工具模块，是Keep产品的护城河，所有的激励体系资源向着工具模块倾斜。

2）社区模块，依托于Keep的工具属性而存在。很大一部分的社区内容来源于用户完成训练后发布动态，在社区运营给出的发布优质动态攻略来看，训练完成后发布动态比直接发布动态更能获得流量的提升。Keep通过搭建卡路里币积分激励体系、游戏激励体系、经验值成长等级激励体系、排行榜激励体系、勋章激励体系，来完成对用户在这两个模块中的关键性我激励。

3）电商模块，Keep的商城业务模块是Keep商业化的最重要版图，也是Keep打造健身生态圈的核心环节。

Keep的商业模块，包含了线上运动周边服饰器械，健康轻食，线下的Keepland。

除了通过产品的设计研发来提升Keep的电商功能使用体验外，Keep在电商模块的用户运营中，主要使用付费会员激励体系来促成用户的消费频次和客单价。

作者：盐咸咸

来源：盐咸咸

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：

1. 增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。
2. 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。
3. 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。
4. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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：

1. 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。
2. 产品在Activation和Retention节点主要考核：注册转化率、功能留存率；
3. 活动运营在Activation和Retention节点主要考核：DAU、MAU、DAU/MAU；
4. 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，zui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。

zui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。

1. 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；
2. 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；
3. 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zui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：

• diyi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。

作者：赵文彪

来源：用户运营观察（ID：yunyingguancha）