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搭建用戶運營體系的4大戰略 怎樣搭建用戶運營體系？

小知識用戶運營體系

本文作者介紹一種用戶運營體系方法 ， 是通過RFM模型轉化來的 。

搭建用戶運營體系的4大戰略 怎樣搭建用戶運營體系？

文章插圖
從事互聯網的同行相信也了解現在的市場行情 ， 在獲客成本越來越高 ， 市場用戶總數大致不變的情況下 。 到處都是一片紅海 。
所以 ， 在“蛋糕就這么大 ， 分蛋糕的人卻越來越多的情況下” ， 如果維護好每一個費力爭取進來的用戶 ， 自然成了至關重要的作用 。 這個事 ， 主要也是用戶運營從事在進行操盤的 。
那么 ， 用戶運營要怎么做？其實 ， 大部分從事運營的同事方法均有所差異 。 作為運營 ， 無非就是拉新、促活、提高留存、提高訂單、提升流水等 。 而針對不同的運營目的 ， 每一個資深的運營從事者運營的方法是不同 。
以下 ， 介紹一種通過RFM模型轉化來的用戶運營體系方法 ， 也是筆者最近的一個心得 ， 運營老司機請繞道 。
一、定義不同層次的用戶類型
搭建用戶運營體系的4大戰略 怎樣搭建用戶運營體系？

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首先需對不同類型用戶區分 ， 如下：
臨界值的確定這里分為橫向和縱向兩個維度來進區分 。 舉例如下：
數據取值范圍：1.1-3.1（兩個月的數據）
（1）橫向：按照用戶消費頻次（成熟度）區分 ， 如：
  1. 初級用戶：消費1-5單用戶；
  2. 成長用戶：消費6-10單用戶；
  3. 成熟用戶：10單以上用戶 。
（2）縱向：按照用戶活躍度區分 ， 如：
  1. 活躍期：最近4天有消費的用戶；
  2. 衰退期：5-10天未消費的用戶；
  3. 流失期：11-20天未消費的用戶；
  4. 死亡期：20天以上未消費的用戶 。
舉例：初級用戶&活躍期：即代表在近兩個月內 ， 用戶消費了5單以下 。 但該用戶最近三天有消費 。
數據需求表參考：
注：這里可看前三列 ， 后兩列作為數據參考 。
【搭建用戶運營體系的4大戰略 怎樣搭建用戶運營體系？】以上僅僅是舉例（偏電商類型的業務） ， 可能不同行業不同業務下 ， 用戶的消費頻次和活躍度是不同的 。 這里要看具體的業務而定 。
二、制定對應的用戶體系模型通過以上用戶定義：我們可繪制出我們整個用戶運營的框架
注：此模型之前參考過一個大神文章啟發的 。
以上的圖簡單易懂 ， 這里說明一下：
我們的目標即可細化為：
  1. 初級用戶轉化成長用戶 ， 成長用戶轉化為成熟用戶 。
  2. 沉睡用戶和流失用戶進行喚醒 ， 拉為活躍用戶 。
通過以上兩種方式 ， 形成循環閉環 。
其中幾個小細節是關鍵要素：
（1）初級用戶由于對產品熟悉度不夠 ， 故流失和沉睡可能較多 ， 需專門針對此批用戶進行專項分析、運營 。
（2）到成長期和成熟期以后 ， 對于流失和沉睡的用戶需重點關注 。
特別是成熟期的流失用戶 ， 此批用戶大部分是經過長期的維護和大量的資源支出 ， 才變成我們的忠實fans ， 如果流失數據異動很大 ， 就要立項專門去研究 。 負責這一塊的小伙伴更要走下去 ， 深入和這批用戶溝通 ， 找出真正的原因 ， 而不是在辦公室看著數據拍腦袋定原因 。 分析出來的東西 ， 更要去和真正的用戶反復進行驗證 。
（3）當然 ， 精細化的分析出用戶體系 ， 最重要就是對癥下藥 ， 減少預算、提高轉化 。
所以 ， 對不同類型用戶 ， 可能運營的策略和方法是不同 。
三、具體的運營方法首先 ， 我們可以通過以上的模型 ， 挖掘出對應的用戶數據 。
這里說個題外話：很多同學可能對這批數據的獲取會比較頭疼 。 特別是創業型公司 ， 根本沒有相應的數據平臺 。 所以這里可以提3點建議：
  1. 通過后臺導出相應的訂單數據源表 ， 自行通過excel等工具進行處理（具體的excel方法就不贅述了）
  2. 和管數據庫的開發哥哥溝通 ， 通過sql語句進行導出 。 （方便是方便 ， 但經常打擾人家也不太好 。 ）
  3. 如果此體系定下來了 。 一定要和產品經歷溝通此需求 。 個人覺得這方面很關鍵 ， 數據是運營的基礎 ， 有強大的數據后臺 ， 會節省很多工作量 ， 提高工作效率 。
以下導出相應的數據：
注：數據僅僅是舉例參考 。
根據簡單數據分析 ， 即可嘗試以下的運營動作：
  1. 初級用戶的沉睡期和流失期用戶最多 。 可申請鋪一批組合券進行喚醒 。 如：1張高面額、低門檻券 ， 1張低面額、低門檻券進行促活 ， 并做好券到期提醒 。 （兩張券的含義是讓用戶能多逗留、多消費一次 。 盡量能加長使用我們的產品時間）

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