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最核心的4大体系 用户运营体系搭建是什么( 二 )


事实上，成长工具作为获客工具，一方面与企业核心业务紧密结合，另一方面又能满足用户需求，两者缺一不可 。如果找不到增长工具，企业就无法通过刷脸实现持续的用户增长 。
-用户模型构建-
如果一个企业连基本的标签画像模型都建不起来，用户操作只能是纸上谈兵 。用户模型的建立是实现用户分层分组的基础，也是用户精准操作的必要工具 。
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、活动模型等 。
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 。模型的建立需要专门的数据产品团队来完成 。运营商基于用户模型进行营销时，需要重点关注营销效果的分析和营销方案的迭代优化 。
通过多次营销尝试和数据产品团队，找到了合适的建模方法，并逐步建立了稳定的运营方案和运营计划 。
运营人员每天在工作中，可以将前一天跑出来的标签组合成用户群的营销信息发出去(推送或短信)，监督其转化，不断迭代，逐步建立起基于用户模型的标准运营方案和运营计划 。
-场景的分层策略-
基于平台业务，可以衍生出几种运营场景 。在每一个场景下，都需要运营不同的用户组，用户组来自标签模型和各个用户模型 。
在我们具体的运营过程中，运营分为两类:一类是成长hack，一类是用户精细化运营 。
两种类型的操作细分为12个场景，以其中一种为例:
业务场景:平台某渠道用户复购率低，渠道运营怀疑用户流失严重 。希望用户部门能帮忙监控用户流失情况，预测现有哪些用户可能流失 。通过流失预警，制定相应的留存策略 。
结合这个业务场景，我们将在标签系统中筛选出标注有xx频道的用户，通过流失用户预警模型对流失用户的样本进行训练 。通过模型可以找出流失用户的特征，计算不同特征用户的流失分数，并根据流失分数对用户进行分组 。
具体可以组合成低风险损失用户、中风险损失用户和高风险损失用户 。低风险用户群体可以维持现状，进行日常推送营销 。对于中高风险流失用户群体，需要结合用户画像系统和用户偏好分析模型的分析来确定触达策略 。
比如分析显示，该用户群体中女性比例较大，社区属性为高端属性，更喜欢购买进口水果和高端洗衣 。这时候就可以据此制定留存策略，将相应的针对女性群体的活动信息推送给这些用户，成功唤醒用户，达到留存的目的 。
-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测用户运营发展趋势，实时了解用户活跃度、健康等基本信息 。用户数据分析系统可以帮助运营商及时定位问题，优化产品 。
首先是核心指标体系的建立，必须与产品目标紧密结合 。比如单车产品的目标是获取租金收入，其核心指标要以付费用户为核心来构建 。信息产品的目标是用户阅读产生的流量，其核心指标应以DAU、浏览深度和时长为核心构建 。
同时，核心指标数据在企业内部不同层级的人之间有不同的关注点，领导关注的是大规模用户的体量、成本和效益 。运营层面侧重于用户活跃度、留存和转化；在指标体系产品的构建上，从新客户获取能力、健康、偏好、购买行为四个维度构建消费用户的核心指标 。
1 。新客户获取能力
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
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 。用户首选项


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