大规模用户运营
2023-09-07 04:01:54 1 举报AI智能生成
用户运营方法论
作者其他创作
大纲/内容
用户分层
另外一种解读：
用户分层：以用户价值为中心，一个用户只会处于一个层次中
用户分群：以用户属性为中心进行划分，一个用户可能同时会有多个属性
分层方式
1 依靠用户价值进行分层
依靠用户生命周期定义
eg.付费收入类产品
特点：用户路径线性清晰
以充电桩为例
导入期用户（注册）
成长期用户（首次充电、首次充值、二次充电）
成熟期用户（二次充值、N次充值、N次充电）
流失期用户（流失）
eg.内容产品/流量产品
特定：线性不是特别清晰，先粗放定义，再用固定行为定性（可以用多个行为定性）
以懂球帝为例，先定义
导入期用户（注册后啥也没干过，或者注册后尚未完整体验过产品主流程的用户）
成长期用户（已经完成过产品核心功能体验，访问频次或在线时间大于某最小基数的用户）
成熟期用户（一定时间段内，访问频次或在线时间、消费持续大于某一技术的用户）
休眠期用户（原本属于成熟期，但已有一段时间未曾访问使用的永不）
流失期用户（连续X天未访问使用产品的用户）
再定性
导入期用户（注册时间小于15天，注册过后尚未绑定“喜欢的球队”，每周登陆次数小于2次的用户）
成长（已经完成了“喜欢的球队”绑定，每周登录次数在4-10次，平均每次访问时长大于5分钟）
成熟（每周登陆次数大于10次，平均访问市场大于10分钟）
......
依靠关键用户行为
例如用3个关键的指标，频次、金额、时间，来确定的RFM模型
概况
用户运营
定义：销售者+管理者
用户运营需注意的2个点
1 可监测可量化
2 可激励可改变
初阶与高阶
初阶用户运营：关注表层、单点，靠人力去提升留存、促活、召回和唤醒，靠情感、靠互动，主要是验证+重点用户的运营
高阶用户运营：关注内核、体系搭建，靠机制、系统、规则去提升留存、促活、召回和唤醒
用户价值
评估用户价值的2个维度
1 使用频次
eg.像内容产品、社交产品，用户的使用频次高，但是付费意愿低，用户价值主要体现在使用频次、停留时长。
2 付费意愿
eg.婚恋产品、招聘产品，属于使用频次低，但是付费意愿高的产品，这些产品如果去提高使用频次是没有意义的，产品的用户价值主要体现在支付上面。
工具：直角坐标系
提升单体用户价值的3个思路
1 让部分低中价值的用户，成为高价值用户
2 让高价值用户的价值变得更高
3 同时提升整体用户的价值
原则与系统
3大系统
体系
多个不同系统，一起构成的一个复杂的系统
1 用户生命周期系统
对海量数据样本进行分析，界定出一个用户从接触产品到最后放弃产品的典型周期，并定义关键节点和关键用户行为，做好相应预警和干预。
2 用户分层(分类)运营系统
工具：金字塔模型（一般是内容产品）、RFM模型（一般是电商）
功能型、工具型产品？
3 用户行为激励系统
竞争或优势
eg.竞争图谱（360开机）、排行榜（微信运动）
荣誉或身份
eg.等级权益（会员红名）、成就勋章、标签（加V、米粉）、称号（百度知道）
特权或权益
eg.权益池（迅雷下载加速）、积分兑换（信用卡、飞机里程）、红包、礼品、福利等
例子
小红书用户行为激励系统
2个维度
电商消费：会员黑卡
电商板块，推出了付费购买的黑卡会员，激励会员消费
内容生产贡献&活跃程度：会员积分
用户积分系统：将用户（小红薯）划分为11个等级，在满足相关点赞、评论、收藏、内容生后，用户可获得积分、升级
等级昵称和形象：达到对应等级后，可拥有专属标记、站纸、表情包
这一体系，评估了用户的活跃程度和内容生产的贡献度
3大原则
1 数据驱动
数据类型
用户业务数据
用于监测业务进展和健康度，如：流量、用户数、活跃用户数、销售额等
用户基础数据
用于描绘用户画像或给用户打标签，如：年龄、性别、地区、职业、喜好、家庭状况等
用户行为数据
用于对用户成长路径、用户行为特征等进行分析和定性，如：用户使用特定功能或购买特定商品、观看特定内容的情况
方法：在数据中找到驱动力和线索
eg.电子书产品，发现职场类读物偏短期付费，小说类读物偏中长期付费。则我们可以在职场类读物7天内密集进行付费引导，小说类读物在刚开始时多提供福利，在1-2个月的时间内密集付费引导。
2 精细化运营
背景：当用户体量变大时，我们无法再依靠一套简单、粗放的机制或策略来服务所有用户，此时，我们针对不同用户定制更有针对性的策略，以尽量满足大多数用户。
细分的维度
人群
渠道
场景
使用流程
eg.电子书产品，按场景分，可以分为早晚通勤、中午休息、晚上、睡前、周末；使用流程，可以指用户路径，即使用产品功能的顺序，最后通向一个结果。
PS：精细化运营必然涉及用户细分，判断细分是否合理，主要在于被区分的几类用户在行为上是否呈现出显著的差异和规律性
步骤
STEP1 确认运营目标
比如确定：是要解决用户增长的问题，还是活跃
STEP2 挖掘用户类型、使用场景、用户行为路径与运营目标间的联系
挖掘现有数据，在同一套方案下面，确定会不会因为用户类型的不同、或者行为的路径不同，导致结果会有比较大的差异
STEP3 设计精细化运营方案和策略
STEP4 上线实施
STEP5 数据监控+持续迭代
总结：精细化运营是一种工作理念，是通用的
3 自动化、机制化
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