以用户为中心的精细化运营怎么做？-尘锋信息

以用户为中心的精细化运营怎么做？

私域干货

2022-04-15 18:33:31

493

被越来越多企业提到的精细化运营到底是什么？

精细化顾名思义是精准、细节。精细化运营就是拆解用户全生命周期的每个环节，再结合用户分层、需求定位、场景拆解、数据分析，对用户展开有针对性的运营策略。

为什么要做好用户分层？

为什么要做用户分层？

以电商的某个场景为例，可以很好的说明这个问题：

当用户A进入某个电商平台浏览商品后，后台会记录下他的基本信息、浏览记录等，我们可以通过这些信息判断他的需求喜好、价格接受度、浏览深度等。

通过这些信息，当用户A再次进到该平台选购时，我们就知道要给他看什么类型的商品，可设置什么关联商品唤起新需求，以及曾经浏览过的商品如何摆放位置......

做这一切的目的无非是引导用户完成下单动作。但是，如果我们不知道用户的基本信息，目前处在什么阶段，他们想要什么，就没办法做到精准推送。这就好像给和尚推送梳子，给素食主义者推送肉制品，这些都是无效推送。

如果连用户的基本需求都无法满足，想通过关联商品达到扩品目的就更难了，甚至还会造成用户流失。

所以，企业为什么要做用户分层，又为什么要做好用户分层，因为我们需要通过用户分层了解我们的用户，清楚的知道他们的需求是什么。

但是企业面对的用户不是单一个体，而是群体，群体的需求千差万别，这就需要我们能将不同用户的需求进行差异化分层，然后通过不同的运营手段满足用户的需求，以达成企业的商业化目标。

做好用户分层的3个关键点

制定有效分层逻辑并确定指标

目前比较常见的用户分层模型有用户生命周期模型、AARRR增长模型、金字塔模型、RFM模型。

·用户生命周期模型·

·AARRR增长模型·

·金字塔模型·

·RFM模型·

但在实际运营过程中，企业的产品属性、业务模型、目标用户都有差异，甚至所处的商业化阶段也不一样，我们可以参考分层模型，结合产品&业务本身制定合理有效的分层逻辑，并建立指标。

PS：指标是衡量运营策略是否合理的一种方法，能让运营目标更加清晰。

以教育产品生命周期为例:

引入期：购买体验课的新用户
成长期：报名体验课程，对产品有一定认可
成熟期：一段时间内，购买课程，甚至复购
休眠期：用户学习课程的频次开始下降
流失期：用户一段时间未学习课程

引入期：

运营目标：通过推广或其他方式吸引更多用户报名体验课；

运营指标：体验课转化ROI等；

成长期：

运营目标：通过体验课的课程设计让用户感受到长期班课的价值，并达到转化效果；

运营指标：加微率、社群活跃度、体验课完课率、转化率等；

成熟期：

运营目标：通过课程服务和活动提升长期班课用户的满意度，甚至达成复购/转介绍；

运营指标：挖需率、作业完成率、转化率、复购率、转介绍ROI等；

休眠期：

运营目标：延长用户课程学习的时间；

运营指标：消息触达率（消息打开率）、到课率、作业完成率等；

流失期：

运营目标：唤醒用户；

运营指标：到课率等；

根据生命周期模型，会发现落到不同属性的产品，用户分层逻辑一样，但是细节差异非常大，这就要求在制定分层模型时，需要提前了解几个方面：

产品的目标人群是谁？
业务模式是什么？
每个阶段的运营目标是什么？
运营目标拆解后的数据指标是什么？

明确这些核心点后制定运营策略，才可能达成运营目标。

嵌套在分层里的用户分群

完成用户分层后，在这里要提到一个延展的概念【用户分群】。

分层后的用户群体依然很庞大，单一的分层运营策略无法覆盖到所有用户，需要我们继续细分，给用户群体打上标签，群体A、群体B、群体C、群体D......然后有针对性的做策略，从而实现阶段性目标。

继续以教育产品为例，已购买体验课的用户群体，有购买完联系不上的，有迟迟不来上课的，也有互动活跃非常好且主动学习课程的，他们对课程的使用程度不一样，付费意愿就不一样，他们身上可以打的标签也不一样。

标签	用户分群（不完全列举）	意向度
A	挖需成功，到课率&完课率>80%，且活跃度高	高
B	挖需成功，50%<到课率&完课率<80%，活跃度一般	中
C	挖需失败，到课率&完课率<50%，活跃度低	低
...	...	...

当用户到课&完课率很高时，一定程度上说明用户对课程产品的意向度高，付费与否就看价格合不合适，后续服务怎么样。所以可以打的点是，优惠券、赠课、课后服务等，营造额外获得感，促进付费。

如果把这种方式用在到课&完课率很低的用户身上，用户可能连课程都没上过几节，优惠券、赠课这些对他们来说感知非常低，这个阶段服务比优惠更重要，对这类用户要先提升他们的到课&完课率，体验完整的课程学习和服务后，再进行促单。

所以，不同产品、不同业务的用户分层逻辑是不一样的，嵌套在里面的分群维度同样是有差异的。

数据可视化的用户路径分析

数据背后是形形色色的人，分析数据就是分析他们的行为路径；

指标背后是运营策略的方向，指标分析是判断策略本身是否合理；

数据本身没有意义，数据分析才能产生价值。

运营的有趣点在于，要在理性分析的基础上以感性的方式理解用户。以用户为中心的精细化运营无非是懂产品、晓业务、知用户、拆数据。

精细化私域运营不是一成不变的，是在灵动的运营基础上，通过数据透视用户需求，在私域运营新时代，管理者要做的，是选一款好用、能用的软件系统，连接用户和企业，打造属于企业的信息资产，制胜私域新时代。