数字化运营：从理论到实践

业务面临的问题 问题解决路径与痛点 落地程序复杂 拍脑袋想策略 效果苦等取数 用户行为数据缺乏，难以形成有效的用户感知，运营策略更多借助经验或竞品，多有拍脑袋的成分。另外，不清楚业务流程真实状况，对于切人点的选择与决策的制定也有影响。 策略落地实施后，效果数据迟迟不能回收，深度下钻的分析需求难以实现，无法快速进行基于效果评估的策略迭代，会整体拖慢策略优化的速度。 策略好不容易制定出来后，需要协调多方资源，经历漫长的过程进行策略的落地和用户的触达。这种复杂且涉及较多资源的落地流程增加了落地实施成本，降低的落地的效果。 数字化运营解决方案 数字化运营落地步骤 用户分层是什么 精细化群体细分划分便于管理运营 各行各业都存在用户分层管理理念 用户精细化分层，就是对较大量级的存量用户进行精细化管理的一种方式，即通过用户在产品中的行为、用户本身的属性等进行群体划分，不同的群体中的用户有比较典型的共同特征和群体画像。 用户分层的理念在各行各业随处可见：商场、餐饮门店等的VIP会员卡；银行的金卡、白金卡制度；游戏中不同等级玩家等等。 为什么要做用户精细化分层 认识用户：对用户的产品使用习惯和带来的价值进行评估，了解每一个群体的共同特征，分门别类地去研究不同群体的特点，形成完善的用户群画像。 精细化运营手段实施：针对不同特征的用户群体实施不同的运营手段，提升运营手段的精准性和有效性。 合理分配有限地运营资源：资源位、短信通道、优惠福利等运营资源往往是有限的，如何将有限的资源发挥最大的功效、收到最大的回报，需要我们对使用资源的用户做充分的评估，用户过去及未来所产生的价值是否值得我们投入宝贵的资源。 怎么进行用户精细化分层 •用户分层是要为业务目标的达成而服务的，不同的业务目标下用户分层的方式都是不同的。比如，分别以活跃和变现为目标的用户分层，分层的维度大概率是不同的。 确定用户目标 •用户分层的方法很多，例如用户生命周期、RFM模型、用户客观属性、单一价值维度等等；•不同的产品特性和业务情况适合不同的用户分层理论。 选择合适的分层方法 •选择好用户分层方法论后，要解决的问题就是，分层的维度如何选择。比如同样是按照用户生命分层，工具类产品和内容产品定义新用户的维度是不同的，我们要根据实际业务情况去定制这个分层规则。 选择分层维度 •有了根据业务本身确定的用户划分标准之后，就可以对全体存量用户或者部分想要去精细化运营的用户进行划分，划分成不同群体之后，可以给相应用户群标注好群体特征（如：高价值活跃用户），便于后续运营手段的实施。 明确分层群体特征 为什么要做用户精细化分层 基本用户分层方法论分为行为分层、价值分层、客观属性分层和偏好分层。 用户生命周期 什么是用户生命周期？ •用户生命周期就是用户从开始接触产品到离开产品的整个过程，在这个过程中，业务人员通过运营手段不断提升用户粘性和价值，防止用户离开；•用户生命周期通常分为五个阶段：导入期、成长期、成熟期、沉默期和流失期；不同的产品形态定义各个时期的方法也是不同的，要深度结合自身的业务情况进行判断。 为什么要划分用户生命周期？ •所有用户都要经历生命周期中的某些步骤，使用用户生命周期的分层方法，可以有效覆盖到全盘用户；•通过对用户生命周期的划分，不仅可以宏观管理全量用户，而且可以明确用户 的最大价值，并且通过运营手段让用户趋于停留在最大价值的阶段。 用户生命周期用户活跃与价值 用户生命周期 工具型产品用户典型的成长路径 用户生命周期的划分维度 ➢导入期：完成注册，初次体验产品功能，但未完整使用产品核心功能 ➢成长期：有较深的产品体验，完整使用至少一次核心功能 ➢成熟期：已发生多次核心功能的使用行为 ➢沉默期：增加的成熟用户，但是在一段时间内未登录访问꡼ ➢流失期：超过一段时间未登录访问꡼ 用户生命周期 不同产品类型划分生命周期的标准是不同的，往往根据用户行为路径进行划分。常见的几类产品用户生命周期的划分方法参考 用户生命周期 如何用数据辅助定义流失用户 一般情况下，我们会认为用户在一段时间内没有打开APP或没有做关键核心动作，就认为这个用户有流失的风险或者已经流失。 那么这个时间应该怎样界定呢？根据不同的产品形态，用户流失的时间定义也是不同的。此前很多产品会将用户30天或者60天不打开APP定义为流失。那么这个时间是否适用于自己，其实我们可以做一个简单的验证。 用数据的辅助定义流失用户的方法：看一下用户普遍启动APP的间隔时间，如果80%的用户间隔N天启动APP，就可以大致推算，距离上次打开APP超过N天后还没有打开APP的用户，80%的概率是已经流失了。 用户生命周期 如何用数据辅助定义流失用户 获取数据 •启动APP这个动作经常被采用，定义流失用户可以采取这个动作，也可以自定义某个权重较大的关键行为。•可以选取一定的样本进行查看，避免数据量过大处理时间较长。例如取昨日启动APP的用户作为样本。 •以横坐标为间隔天数，纵坐标为累计占比，绘制图表（可选用帕累托图，较适用于这种情况）。 •借助间隔分析寻找大致参考数据。•可以借助SQL获得用户近期启动APP时间等相关数据。 确认流失关键动作与验证用户群体 用户生命周期 用户生命周期 由右图可知，80%的用户会在27天内重新打开APP，那也就意味着，超过27天没有再次打开APP，可能有超过80%的用户存在流失风险。因此我们可以将流失用户定义位近27天没有打开APP的用户。用这种方法，尽可能去覆盖大部分流失风险的用户。 用户生命周期 从核心功能使用次数分布看成熟期用户定义 价值分层 什么是用户价值分层？ •用户价值分层是指根据用户在产品中所产生的价值进行分层，通常情况下，需要界定好价值指标（内容发布数量、充值金额、消费金额、观看时长等等）•典型的属于价值分层的方法论：RFM、价值金字塔模型、四象限分层方法；或者单纯使用我们所看重 的唯一价值指标。 什么时候应用用户价值分层？ •导入期用户行为相对简单，运营手段相对单一；到了成长期、成熟期的用户，行为更加复杂，需要投入更多精力去做维持和转化；沉默流失期的用户，召回往往需要投入一定的运营资源，而资源本身有限，就需要对用户区别对待。•用户价值分层恰好能够解决问题。对于需要认真投入精力运营的核心用户群体，进一步细分，保证运营手段的有效性和针对性；对于需要召回的用户，进行价值细分，优先将运营资源投入在流失前在产品中创造的价值较高的用户。 价值分层-RFM 价值分层-RFM R：代表用户对APP的记忆度和新鲜感，距离现在的时间越近，说明用户的新鲜感越高，记忆度越深。 价值分层-RFM 价值分层-RFM •RFM作为经典的购买力模型，此前大量应用于电商行业。•但是理解的三个维度对于用户价值的构建左右，我们可以将RFM应用于其他行业，但是要根据用户的不同情况重新定义这三个指标。 确定RFM指标 •RFM三个维度的数据需要划分出高低等级，而如何选取这个标准值是我们要去关注的。 •划分群体，并且标注群体特征。 •针对不同群体采取不同的运营策略，给运营的每一个群体排布优先级。 针对分群制定策略 •用三个维度划分出8个用户群体后，每一个群体中仍然有较多的用户。当运营资源有限的情况下，同一群体内的用户可能也无法采取同样的资源倾斜，这个时候就需要知道每一个群体中用户的价值排序。 RFM总值可视化 价值分层-RFM 总值使用场景 总值计算面临的问题 总值计算方法和公式 价值分层-RFM最近一次购买时间 可以考虑使用RFM中的任意两个维度进行用户群体的划分 价值分层-价值金字塔模型+偏好分析 金字塔分层模型是以用户身份或者对产品核心功能贡献的价值大小去进行用户分层的一种方法。选择好分层维度，并把控好每一个层级的用户量是我们在使用这种分层方法中需要注意的问题。 价值金字塔模型中每一层金字塔用户都可以根据偏好或者客观属性再进行细分。 ✓音乐✓游戏✓舞蹈✓生活✓美食✓教育✓农业✓时尚✓…… 偏好分层 金字塔模型+偏好分层客户实战案例 分层方法：采取双向金字塔模型进行分层并配合垂类偏好分层。有效帮助业务人员管理APP全盘用户，实施精细化运营手段。 场景案例1-某学习类APP提升新用户留存 创建标签监控近半个月用户学习活跃情况 场景案例1-某学习类APP提升新用户留存 在留存分析中查看不同学习活跃次数的用户各自留存情况。 场景案例1-某学习类APP提升新用户留存 对新用户进行为期两周的持续引导推送，促进新用户在两周的时间窗口期内完成两次学习的操作 场景案例1-某学习类APP提升新用户留存 对过去仅产生一次学习行为且该学习行为在一周之内的老用户进行推送，引导用户完成第二次的学习行为 场景案例2-某体育垂直类APP促搜索线索转化