當下，用戶的運營成本已經越來越高，如何做好精細化的用戶運營，成為了運營人員需要關注的事情。這篇文章里，作者就分享了一個案例，梳理了相應的用戶運營體系搭建過程及過程中的注意事項，一起來看一下。
用戶運營的核心目的是站在在使用者的角度，通過制定運營策略，完成預期設定的運營目標。
互聯網行業發展到現在，用戶的運營成本已經越來越高了，用戶精細化的運營顯得尤為重要，只有足夠你的了解使用者，才能有針對的制定有效產品運營策略，提升用戶的活躍品質，從而為企業的發展提供用戶基礎。
下面以一個使用者促活案例，分享用戶運營的體系搭建，開展精細化的運營策略。
一款汽車類APP，每月考核的指標是月活，年度目標平均月活率達到85%；
月活率的數學公式：當月活躍使用者/平臺累計活躍使用者
活躍行為：當月登陸APP≥1
基於此目標下，下面開始搭建整體的用戶運營促活體系。
活躍率目標：全年平均每月活動率85%
指標的定義：月活躍率是指當月活躍用戶數與平臺累計用戶數的比值
用戶活躍的定義：用戶登陸APP就算活躍行為
APP核心用戶行為：遠端控車
主公式：月活躍率=當月活躍用戶數/平臺累計活躍用戶數
這個公式可落地執行性還不夠細，需要進一步拆分指標，對APP整體的用戶進行分層，這樣才能進行差異化運營。
根據使用者生命週期方法論可以將平臺累計註冊用戶進行分群，如下：
累計平台使用者=新使用者+活躍使用者+上月新使用者+回流使用者＋喚醒使用者＋休眠使用者+流失使用者
整體用戶群體變化示意圖
根據整體使用者的分群定義，對過去一年的用戶數據進行梳理，瞭解當前的用戶分佈，如下表（非真實平台數據，僅供參考）。
有了對平臺用戶群體的整體瞭解后，我們需要思考，每月活躍的使用者都來源哪裡，又有哪些指標可以衡量，最終可以拆解出如下的使用者分群：
當月活躍使用者=當月新使用者＋（活躍使用者×老使用者次月留存率）+（上月新使用者×新使用者次月留存率）＋（休眠使用者×喚醒率）＋（流失使用者×回流率）
由於APP的核心行為是控車，近2個月活躍的使用者都有APP的功能活躍行為，流失的使用者近2個月沒有APP活躍行為無法分析偏好，因此會從用戶開車狀態進行細化用戶分層（流失使用者為≥2個月沒有活躍行為），群體進一步拆分如下：
當月活躍使用者=當月新使用者＋（活躍使用者×老使用者次月留存率）+（上月新使用者×新使用者次月留存率）＋（休眠使用者×喚醒率）＋（有開車無APP活躍＋無開車無APP活躍）×回流率
通過目標用戶群體的分層，就初步搭建“6個群體＋4大指標”的使用者運營體系。
每月使用者分群變化示意圖
根據用戶群體定義，通過寫SQL去導數或者提交導數需求給數據部門，分析過往半年數據的用戶變化數據，如下表：
數據表現：
從用戶數據分析以及用戶調研分析出流失群體主要分為兩大部分；
週期分析：
從數據中可以看出，上半年活躍率峰值是84.26%，從週期上看兩個都是用車高峰期階段（春節和五一），活躍率會有小幅度提升；
策略分析：
在策略上，2月上線了新使用者激勵體系和用車知識週期推送，3月上線了流失使用者召回活動（3月流失挽回率高於其他月份，有一定的效果），由此推斷出行高峰期、活動以及版本反覆運算能夠一定提升用戶活躍度。
對活躍提升方向有初步認知後，可根據進行指標拆解，為後續用戶運營策略制定提供數據支撐。
第三季度平均月活率目標為85%，可以根據上半年或者同比上一年數據預估，邏輯主要是3個，保留存，提喚醒，高挽回，預測值如下：（基於完成85%的目標，評估各個指標最大的可提升幅度）
預測達成目標表格示意圖
78月份保持穩定為主，新老使用者的留存保持在上半年峰值數據（優化新手激勵體系），並且建立自動化喚醒標籤機制，還有開展專項的挽回活動；
9月會有一個國慶出行高峰小熱身，可結合出行高峰期策劃活動（車輛免費檢測/行車報告/有獎話題策劃等），新老使用者留存保持在93%以上，開展活動挽回使用者14%以及喚醒休眠95%的使用者。
有了使用者分群和明確促活的指標之後，需要解決給使用者推送或者策劃什麼內容/活動/版本升級，能夠帶來用戶的活躍？
策略制定有兩種方法，第一種是根據群體，梳理已有的策略優化（如沒有制定新的策略）；另外一種是基於用戶標籤，分析使用者偏好來搭建促活場景。（需要數據部門建模完成）
梳理已有的策略：
以上就是大概用表格的形式，梳理了指標提升的策略方向，有效的可繼續沿用，效益較低的可以做優化或者策劃新的方案替換。（在策略制定前，需要分析運營平臺的用戶群體行為，這樣才能形成差異化精細化的運營方向）。
使用者偏好分析：
另外一種就通過數據建模分析，研究用戶群體的標籤偏好，策略的制定會更加的精準和有效，但也需要公司具備比較完善的標籤體系以及數據建模的團隊和能力；
①需要梳理平臺的核心功能，並形成功能標籤，如控車偏好、內容偏好、社區偏好、售後偏好、活動偏好等，對平台相關功能進行歸類；（備註：偏好標籤需要持續反覆運算，識別更多偏好標籤，提升精準度）
②匹配用戶行為，用戶有活躍行為的三個月內，分別使用了上面的功能佔比，如使用者A，近三個月打開APP使用的情況，90%都是用車偏好，50%都是活動偏好（有活動就活躍，無活動基本休眠），40%社區等等，如該用戶當月沒有活躍，可以基於用車偏好策略觸達使用者，引導活躍。
整體使用者功能偏好（非真實平台數據，僅供參考）：
不同用戶群體偏好，如下（非真實平台數據，僅供參考）；
③建立自動標籤場景（持續反覆運算）
如果識別到一些有效的策略，可以通過搭建自動場景進行促活使用者，格式為“用戶所屬xxx分群，有xx個月沒有活躍，自動推送xxx內容給用戶喚醒”。（推送數據需要記錄在監控表，方便後續運營人員分析評估是否需要更換策略）
自動化場景可以結合使用者偏好不斷進行搭建，如內容偏好使用者，APP內容社區功能上線，可重點進行功能宣傳推動給該偏好用戶群體，引導活躍。
當自動場景足夠精細時，可以極大程度提升運營效率和促活效益。
人工表格分析：
如果用戶標籤不完善的情況，前期可以通過人工分析的方式先進性策略制定，每月初期匯出一份用戶數據，用Excel標籤或者SQL人工進行標籤的設定，每日或者每周人工更新標籤，如下：
①導入當月用戶明細表，包含欄位使用者ID，使用者唯一標識碼，昵稱，所屬使用者，最近一次活躍行為，是否開車，最近一次APP登陸頁面，近三個月使用最多的功能，最近一次控車使用功能，最近一次購物商品，近三個月參與活動次數…
②分析使用者偏好
根據使用者群的定義，將群體拆分出來，研究群體用戶的活躍情況，功能以及活動參與情況，再進行策略的制定（此項需要比較強的數據處理以及分析能力）。
備註：觸達內容後續的轉化一般需要單獨分析，當然如果能做到一個表裡，可以減少後續跨部門協作的步驟，提升整體效率。
用戶運營是一個持續反覆運算的過程，在完成一輪用戶運營后，還需要對以下幾個方向做復盤，不斷完善用戶運營的體系。
用戶運營最難的從來都不是體系的搭建，最難的是在搭建的過程中的指標理解、跨部門溝通、資源的協調、策略實驗能力以及行業敏感度等，這都是考驗運營人的實際操盤以及學習的能力。
另外還需培養用戶思維，要學會共情使用者，每個月保持一定頻率調研使用者，收集使用者需求，在需求都收集以及整理的過程中，了解使用者，共情需求的背後情感，運用到具體的運營過程中。
用戶運營是一個漫長的過程，要堅持做長期主義策略，大到大型運營活動的策劃，小到觸達文案，都要第一時間從使用者的角度思考。
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