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（转）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

泰然健康网
2024-12-25 13:27

http://www.woshipm.com/user-research/1053413.html

作者是做社区o2o用户运营的，总结了4个策略体系。

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。

增长框架下，市场部负责渠道运营，新媒体负责社交渠道内容产出，用户团体负责用户激活促活留存。在AARRR每个运营节点，定义增长指标。

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。

产品需要有自己的好的核心增长渠道，同时也要配合增长工具，比如优惠券比如社交分享。

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。

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。

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）。