究竟什么是用戶運(yùn)營？成為一位用戶運(yùn)營需要具備哪些能力與素養(yǎng)呢？
什么是用戶運(yùn)營？
“用戶運(yùn)營”顧名思義圍繞用戶的全LTV的運(yùn)營動(dòng)作、策略都可以稱之為用戶運(yùn)營：
有些人覺得做活動(dòng)、做社群是用戶運(yùn)營該做的；
有些人覺得做用戶體系、轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)監(jiān)控是用戶運(yùn)營該做的；
還有些人把渠道投放運(yùn)營也放到用戶運(yùn)營中。其實(shí)我認(rèn)為這些都可以稱之為用戶運(yùn)營，因?yàn)檫@些工作都會(huì)影響用戶的整個(gè)LTV周期。那么成為一位用戶運(yùn)營需要具備哪些能力與素養(yǎng)？
用戶從哪里來？
1. 渠道投放職能劃分
用戶進(jìn)入web、app的形式分為兩種：付費(fèi)、免費(fèi)，通常會(huì)在web、app以及一些流量分發(fā)平臺(tái)開放用戶的導(dǎo)流入口，根據(jù)職能劃分可以大致分為：SEO、SEM、ASO、ASM、DSP（信息流）這五種渠道運(yùn)營職能。
2. 付費(fèi)渠道的結(jié)算方式
通常SEM、DSP在進(jìn)行投放時(shí)的結(jié)算策略可以大致分為：CPC、CPA、CPM、CPD等結(jié)算方式。其中CPS、CPA對(duì)買方有利，CPC、CPM對(duì)賣方有利。
3. 資源對(duì)接
像股票交易平臺(tái)一樣，不同的買方與賣方也會(huì)通過中間商來進(jìn)行資源的對(duì)接。Ad Exchange聯(lián)系的是廣告交易的買方（廣告主-即投放廣告的，如我們的App）和賣方（SSP的流量廣告位擁有方，如愛奇藝）。
通過以上幾種方式，用戶就已經(jīng)來到了我們的產(chǎn)品中。
（互聯(lián)網(wǎng)的投放渠道）
產(chǎn)品建設(shè)
1. 用戶分層&用戶標(biāo)簽體系化建設(shè)
用戶標(biāo)簽是用戶運(yùn)營策略中非常依賴的一項(xiàng)前提條件，如果能對(duì)用戶的某些行為進(jìn)行自動(dòng)打用戶標(biāo)簽?zāi)敲淳涂梢詫?duì)后面垂直的精細(xì)化運(yùn)營做出良好的鋪墊。
第一類標(biāo)簽可以采用公司最看重的業(yè)務(wù)類型來對(duì)用戶分層，比如 電商公司的利潤、直播公司的用戶充值金額、交易型公司的手續(xù)費(fèi)等。如果再進(jìn)行下一步的拆分，可以是交易金額、利潤、充值金額等維度。
第二類標(biāo)簽可以采用用戶屬性來對(duì)用戶進(jìn)行分層，比如用戶的年齡、職業(yè)、性別等等
第三類標(biāo)簽可以采用用戶在Web、App中的行為，比如 用戶的瀏覽、查看、注冊(cè)、下單、支付、復(fù)購等。但此項(xiàng)對(duì)于產(chǎn)品的埋點(diǎn)、數(shù)據(jù)、后臺(tái)支持要求較高。
像還有更多的用戶標(biāo)簽體系玩法，比如用戶的LTV全生命周期打標(biāo)簽、RFM模型對(duì)用戶進(jìn)行打標(biāo)簽都是比較流行的傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營玩法。
那有了用戶標(biāo)簽以后該怎么用起來呢，會(huì)在下面的運(yùn)營策略中重點(diǎn)講解。
（用戶分層&用戶標(biāo)簽體系化建設(shè)）
2. 產(chǎn)品反饋機(jī)制
建立“不感興趣”功能，目前很多產(chǎn)品經(jīng)理在做頁面的時(shí)候缺乏和用戶良好的溝通，導(dǎo)致不清楚用戶的喜好。所以在產(chǎn)品側(cè)開一個(gè)用戶建議投訴箱、不感興趣功能就顯得至關(guān)重要。
3. 用戶激勵(lì)體系&用戶成長體系
這是個(gè)老生常談的話題，很長一段時(shí)間App如果沒有這東西都不敢稱之為是做App的，那其實(shí)這種用戶成長體系是分為不同類型的產(chǎn)品應(yīng)該做成不同樣子的。
比如高頻產(chǎn)品 墨跡天氣這種的創(chuàng)收行為主要集中在廣告展示，那么用戶的高頻登陸來獲取積分、等級(jí)、經(jīng)驗(yàn)值就顯得至關(guān)重要。
再比如中頻產(chǎn)品 淘寶、天貓這種的創(chuàng)收行為主要集中在ARPU（AverageRevenuePerUser)，那么體系中應(yīng)該重點(diǎn)偏向注冊(cè)-瀏覽-下單-復(fù)購這一條路線。
再比如低頻產(chǎn)品去哪、攜程這種，要在電商類產(chǎn)品基礎(chǔ)上增加內(nèi)容論壇的活躍度等指標(biāo)來增加用戶粘性。
例：
（簡單列舉幾個(gè)積分的獲取方式）
4. 優(yōu)惠券、會(huì)員機(jī)制
這些常見于電商類、交易類產(chǎn)品中，比如 天貓、攜程等產(chǎn)品類型。作為用戶運(yùn)營提高平臺(tái)用戶客單價(jià)的利器，優(yōu)惠券是運(yùn)營一定需要掌握的必備技能。就好比是程咬金的“三板斧”，哪類用戶用低面額優(yōu)惠券、哪類用戶用高面值、哪類用戶用長期限優(yōu)惠券、哪類用戶用短期限優(yōu)惠券、哪類用戶用全品類、哪類用戶用垂直品類優(yōu)惠券。
這些可以單獨(dú)寫一篇文章，在此處不做詳細(xì)介紹了。
（優(yōu)惠券）
5. 數(shù)據(jù)平臺(tái)
用戶運(yùn)營是運(yùn)營中對(duì)數(shù)據(jù)要求最為敏感的角色，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代使我們可以接受的數(shù)據(jù)變得異常豐富，也給我們提供了足夠的發(fā)揮空間。列出一些我用過的業(yè)內(nèi)常見數(shù)據(jù)平臺(tái)：
移動(dòng)端用戶數(shù)據(jù)分析平臺(tái)： 百度移動(dòng)統(tǒng)計(jì)、Talkingdata
網(wǎng)頁端：百度統(tǒng)計(jì)、GoogleAnalytics、GrowingIO
競(jìng)品監(jiān)控：Alexa、Similarweb
流量監(jiān)控：站長之家、CNZZ（原友盟+）
市場(chǎng)監(jiān)控：一些常見的指數(shù)平臺(tái)如：百度指數(shù)、淘寶指數(shù)都可以實(shí)現(xiàn)
列舉些常見平臺(tái)的用法：
（用戶的來源與去向）
（用戶來源類型分析）
有了這些平臺(tái)，那么用戶的這些數(shù)據(jù)是怎么得來的？
通常是由底層數(shù)據(jù)埋點(diǎn)，再到上層的數(shù)據(jù)清洗、挖掘、分析共同得出一份可供業(yè)務(wù)決策的結(jié)果數(shù)據(jù)。
（用戶行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來自哪里）
運(yùn)營策略
1. 分級(jí)運(yùn)營
在有了用戶標(biāo)簽體系后，應(yīng)當(dāng)建立不同用戶的運(yùn)營策略庫。
短中長期的流失用戶該進(jìn)行哪些策略的召回。
在用戶的平均LTV流失時(shí)間點(diǎn)的時(shí)候，應(yīng)該對(duì)用戶進(jìn)行哪些策略。這些都是可以實(shí)現(xiàn)常規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)化的打法。
渠道投放假量驗(yàn)證
當(dāng)我們?cè)谇乐羞M(jìn)行投放時(shí)，經(jīng)常會(huì)受到渠道放刷量、用戶刷量的困擾。那么我們可以運(yùn)用用戶標(biāo)簽體系對(duì)一些真實(shí)用戶的共性行為進(jìn)行打標(biāo)簽，以此區(qū)分“真實(shí)用戶”與“假量用戶”
新注冊(cè)用戶的體驗(yàn)轉(zhuǎn)化
有些用戶從來沒有使用過產(chǎn)品的某些功能，那么可以針對(duì)此類用戶有針對(duì)性的實(shí)施運(yùn)營側(cè)錄了，比如：PUSH，推送，站內(nèi)信，跳轉(zhuǎn)，小圖標(biāo)引導(dǎo)，banner展示可以定向化的指定用戶運(yùn)營，讓用戶在產(chǎn)品內(nèi)流動(dòng)起來。
2. 用戶運(yùn)營常用模型
用戶流失預(yù)警模型
該模型可以前期采用運(yùn)營定區(qū)間，監(jiān)測(cè)效果。后期再送到產(chǎn)品研發(fā)來實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的報(bào)警、運(yùn)營策略、觸達(dá)等全流程落地。
然后，將這些指標(biāo)作為流失用戶模型的指標(biāo)，它們的權(quán)重分別要已流用戶占比做調(diào)整，模型要根據(jù)行為數(shù)據(jù)的不斷變化去迭代，從而盡可能的預(yù)測(cè)到某一類用戶快要流失了，我們要采取相應(yīng)措施去挽留他們了。根據(jù)挽留的效果，我們又可以把相關(guān)流失用戶的挽留措施、挽留效果加入流失用戶模型中，以盡可能的形成『預(yù)測(cè)-挽留措施』的自動(dòng)化預(yù)警。
RFM模型
RFM模型最早常見于互聯(lián)網(wǎng)電商行業(yè)，該模型重落地后的優(yōu)化，我曾在監(jiān)控用戶分層流動(dòng)、定點(diǎn)運(yùn)營策略中經(jīng)常使用RFM模型，是我比較喜歡用的一個(gè)模型。前期可以運(yùn)營內(nèi)部先憑經(jīng)驗(yàn)搭配出一版區(qū)間值，后期R、F、M的數(shù)字維度確定后 再提交給產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)同事形成自動(dòng)化的數(shù)據(jù)導(dǎo)出。
（RFM模型）
SPSS預(yù)測(cè)模型
此類模型常用于電商行業(yè)的運(yùn)營，如：Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、線性回歸方程預(yù)測(cè)，通常用于預(yù)測(cè)下個(gè)月的DAU、GMV等數(shù)值，如果有異常，那么運(yùn)營可以及時(shí)切入進(jìn)去分析數(shù)據(jù)、制定運(yùn)營策略。
SKU價(jià)格聚類
此類模型常用于將用戶按照不同的貢獻(xiàn)價(jià)值區(qū)間對(duì)用戶進(jìn)行分層，或者以SKU為單位對(duì)商品進(jìn)行分層。
關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)模型
此類模型常用于將一些對(duì)用戶創(chuàng)收動(dòng)作有價(jià)值的動(dòng)作挖掘出來，比如用戶對(duì)商品進(jìn)行了收藏、加購物車的動(dòng)作是對(duì)下單等創(chuàng)收目標(biāo)動(dòng)作的強(qiáng)關(guān)聯(lián)，還可以進(jìn)一步計(jì)算出這些動(dòng)作所占有的權(quán)重指數(shù)。
以上模型在這里不做詳細(xì)展開，后續(xù)會(huì)單獨(dú)出一篇數(shù)據(jù)分析的文章。
3. 常見觸達(dá)方式
站內(nèi)信：需要開發(fā)，但對(duì)用戶運(yùn)營來說性價(jià)比最高。可以分類對(duì)用戶進(jìn)行運(yùn)營。
短信：需要成本，屬于短期過度型、召回、特大活動(dòng)營銷時(shí)常用的方式。
郵件：國外較為常用，國內(nèi)用戶對(duì)郵件的使用率較低，不建議使用。
Push：在友盟、個(gè)推等第三方平臺(tái)嵌入SDK以后，即可進(jìn)行對(duì)全量用戶的push
電話：需要成本，通常在對(duì)平臺(tái)頭部創(chuàng)收用戶的定向維護(hù)、營銷、召回時(shí)才會(huì)使用。
AB 測(cè)試
（AB在召回策略中的用法）
在Growthhacker中最常用的手段莫過于此，所有世間萬物都離不開迭代。那么擅長使用AB、歸納、復(fù)盤、總結(jié)的運(yùn)營人在長遠(yuǎn)來看一定是能產(chǎn)生成效的。
文章來源：人人都是產(chǎn)品經(jīng)理
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