數據運營經驗分享：通過精細化運營驅動產品增長

一、什么是運營？

圍繞產品進行的推廣、促活、拉新等一切干預手段都屬于運營。用現在的話說就是“幫產品搞事情”。

運營“搞事情”的目的有2點：

讓產品活的更久：活的久是要延長產品的生命周期，延長用戶的生命的周期，更受用戶喜歡。

讓產品活的更好：活的更好就是通過廣告、用戶主動付費等方式獲得收入，帶來商業價值。

二、什么是精細化運營？

所謂的精細化運營是一種建立在數據基礎上的思維方式——用較少的成本獲得較好的效果。

1. 何為數據采集？

運營工作是建立在對用戶的了解上進行的，當用戶達到一定規模，就需要對不同類型的用戶分群，針對某一特征或某幾個特征組合的人群有針對性的運營，數據采集是第一步。

以健身App為例，用戶進入App后，部分用戶會根據自身鍛煉的目標選擇訓練課程（比如基礎訓練、腰背訓練、練出馬甲線、人魚線等），完成訓練后就會離開；另一部分用戶完成訓練項目后，會進入社區查看相關內容（比如查看需要幾個周期可以初現馬甲線之類），增加鍛煉的具體認知。

這部分用戶在完成訓練項目、瀏覽社區內容后，很可能會在社區分享自己的心得、拍照打卡，或者向其他人提問?？梢钥吹?，這些用戶的行為是隨著使用深度遞增的。通過對用戶觸發的每一項行為事件數據以及屬性數據（包括性別、身高、體重、年齡等信息），為下一步挖掘出用戶背后的行為原因、制定運營策略提供科學依據。當然還有一部分用戶下載APP，打開后沒有進行鍛煉，或者鍛煉中途離開，這些用戶同樣需要進一步“運營”。

2. 何為數據挖掘？

有了行為數據后我們就要開始分析：進入App后，有多少用戶半途而廢，沒有完成訓練就中途離開？有多少用戶完成訓練項目后就離開，這部分用戶的次日留存和七日留存率是多少？會進入社區查看社區內容或者查看官方推薦內容的新用戶留存率是多少？有多少用戶完成訓練項目，并且在社區發布了內容？什么樣的用戶在社區停留時間比較長？

我們可以根據需求，把以上數據按照合理的邏輯組合在一起，構成了一個個用戶群（根據需求進行自定義用戶分群）：

1. 新手用戶：進入App后，未完成一次完整的訓練；
2. 留存用戶：進入App后，一周完成三次及以上訓練；
3. 核心用戶：進入App后，一周完成三次及以上訓練，或在社區參與三次及以上互動；

然后將屬性特征和行為特征結合起來分析，屬性特征包括注冊時錄入的性別、身高、體重、年齡等信息；行為數據包括選擇哪些課程、針對哪些身體部位的強化訓練、什么時間段鍛煉、鍛煉時長、難度級別、中間是否需要暫停休息等等。這些特征的背后實際上對應的是清晰的用戶畫像，比如一線城市的健身達人、有毅力的甩脂小妹、簡單運動一下的上班族等鮮活的人物畫像，通過用戶分群可以自定義不同的群組，關注不同特征的用戶群的行為表現，挖掘出哪類人群健身頻次相對于高于其他用戶群。

3. 如何做數據決策？

根據以上用戶群體特征，針對性的制定運營目標去設計活動方案并執行，最后收集數據檢驗運營效果和方案的準確性，作為下次運營的參考經驗。比如：對新手用戶來說，我們嘗試根據用戶屬性信息組織更合適的訓練課程內容推薦給用戶（比如根據身高體重換算出BMI指數，再結合年齡推薦適當強度的訓練課程，避免難度過大造成放棄或難度沒有挑戰不感興趣）；對于留存用戶，我們可以嘗試推薦相關的社區內容（比如針對選擇鍛煉馬甲線的用戶推薦“速成馬甲線除了高強度訓練還應該這樣吃”之類的內容），引導用戶進入社區，并延長在APP的時間，增強忠誠度；對于核心用戶，我們可以定期組織線下健身達人活動，邀約這部分用戶參與，更好的保持他們對社區的熱度。

4. 3個合適：在合適的時候對合適的人做合適的事

什么才是合適的時候？怎么找到合適的人？什么事是合適的？首先我們要明確目標，我們現在要提升什么數據？比如，當我們發現新用戶流失率很高，那么我們需要分析：打開App后用戶是否點開了健身訓練？未完成訓練就中途離開的人占比是否比較高？如果是，要去追查新手用戶打開的教學視頻難度系數是不是比較大，不適合新手用戶，從而導致嚴重流失？如果是，那么可以篩選出這部分用戶進行“召回”，為這些新手用戶推薦難度系數較低的健身視頻，然后追蹤這部分用戶在一段時間內的留存率是否有明顯的提升。

數據分析是一個發現問題、提出假設、印證猜想、不斷優化的過程。合適的方法是要經過不斷的實驗去驗證，驗證的過程也是在校驗數據，從而優化運營策略，提升用戶新增和留存。

三、運營的靈魂是對用戶的理解

回到最初的觀點，運營的靈魂是對用戶的理解，在理性的分析中感性的理解用戶。當我們能夠把用戶群分的越精準，說明我們對用戶的理解越深入。我的運營目標就越清晰，運營方案的效果就會越好。數據本身是冷冰冰的，但是數據背后的用戶是形形色色的人，分析數據實際就是在分析人背后的行為，通過對數據背后的行為進行洞察，從而更好的制定運營策略。

四、深入理解用戶

1、用戶行為路徑分析

指的是用戶在進入產品以后的行為軌跡，用戶用了哪些功能模塊？用戶使用的順序是什么？通過分析用戶行為路徑，驗證用戶的使用是否和當初設計產品的邏輯是一致的。如果和產品設計邏輯偏差很大，就需要思考為什么？是我們設計的邏輯有問題？還是其他方面出現了問題？

2、精細化用戶分群

根據用戶行為的特征將其按需拆分成不同屬性的用戶群，例如：做過A事件的人拆分成一個用戶群，做過B事件的拆分成另一個群，看群體用戶畫像有什么區別，看他的留存和回訪有什么區別。

3、單體用戶行為跟蹤

人是分析的最基本元素，需要清楚的知道每一個用戶所處生命周期、活躍情況、環境信息等。有了用戶群的畫像以后，通過單體用戶行為跟蹤，我們就可以進一步追蹤到個人身上，通過對個體用戶行為的跟蹤，可以查看用戶具體是如何使用產品的。

前面舉了健身應用的例子，接下來再以直播平臺為例，盈利點是通過用戶充值給主播送禮物，平臺可以得到一定比例的分成。每天都有大量的人看直播，從打開直播軟件，到瀏覽房間、進入房間、發道具、與主播互動，那么每天都會有一定比例的人充值，通過埋點方式記錄下這些關鍵行為，然后根據諸葛io用戶行為路徑，分析這些行為的流向，了解用戶的來龍去脈。找到用戶最有可能充值的行為，通過產品上以及運營策略上的引導，讓更多的用戶充值。

通過精細化用戶分群，洞察不同類型的客戶：比如從來不充值的用戶，喜歡進美女主播房間的客戶等，將用戶關鍵行為特點進行精細化分群，進而分析群體畫像、留存、轉化等指標。利用精細化用戶分群，去挖掘直播產品的用戶價值點，也是直播產品的數據分析與應用里一個很核心的基礎，通過對用戶的分群，對行為進行對比，查看用戶留存與轉化，分析出能夠提升用戶價值的地方；通過查看單體用戶行為，從而可以區分出二者用戶特點以及流失用戶的使用情況等。

通過三大利器的組合使用，從而可以制定精細化運營策略，針對產品的不同用戶可以實施不同的運營策略，從而提升用戶新增以及用戶留存等。

數據驅動，重要的不僅僅是數據驅動運營的的理念，更重要的是會使用一款或多款數據分析工具不斷實踐、活學活用，從而探索出最契合受眾用戶的運營之道。