本文筆者將分享三個板塊內容：早期的集中化運營；關于召回、留存、促活的相關手段以及案例解析；精細化運營初期的用戶數據建檔、消費行為的分析建檔、數據采集的模式包含數據采集后，如何精細化運營和自動化運營。

做過用戶運營的朋友都知道，平臺系（品牌）達到了一定的量級，就要開啟用戶分層和精細化的運營了。

往往在遇到這個問題的時候，相信您也會和我一樣有過這樣的經歷。作為一個業務leader，面試用戶業務負責人的時候，有一套，等讓其去落地執行的時候，發現出現了兩回事的情況也是頻頻遇到，可是就是無法落地。因為較多數的運營還只是停留在“點”思維——鉚釘效應，只做好自己的本質，沒有升級到“面”思維去想整個體系的建設和運營過程。

企業在招聘用戶負責人的時候，相對也是比較頭疼，到底要把這個崗位當作一個重要的業務線去做，還是歸屬于大運營體系里面，也是較多的創業型公司（平臺），尤其是在B輪到C輪升級的時候會遇到的問題。

筆者智遠根據自身的經驗，以及同行交流總結的用戶運營方法論打算做一個連載分享，分享關于大規模用戶運營系統和分層體系的從0-1和從0到100走過的一些過程。

一、“初期運營與高階運營的區別”

平臺在初期階段，用戶運營可能不會做的太細分類。

早起階段的初期用戶運運營，我舉一個電商的例子來說：假設一個電商平臺在天使輪和A輪階段，那么針對于大盤用戶端核心的的運營還是看幾個數據為重要如下：

1. 1.大盤的日，月GMV
2. 2.大盤的日活，月活
3. 3.大盤的次留存，周留存，周復購
4. 4.大盤的日增長，周增長，月增長

因為數據細分較多，我就不做一一的列舉。

那么，這個階段，所做的所有的平臺活動，圍繞用戶都是小規模運作。

何以理解小規模？

——就是我們只看重整理的留存數據、復購數據、用戶召回、喚醒等，而不會去關注較細的動作，比如細分用戶畫像，忠實用戶。

那么，等到單點模式驗證之后，拿到了B輪融資，較多數的平臺開始做小范圍的拉新增長動作。

比如：可能會投一下信息流廣告，做下品牌PR、品牌曝光，優化一下產品體驗，供應鏈等等，當然數據是持續的增長的。

到了高級的階段就不同了，假設用戶到達了200萬，你應該清楚的是：用老手法運營是非常乏累，經常會聽到運營跟不上的情況，身邊比比皆是。

這里的運營可能會包含很多層面，比如：增長新人運營、老帶新產品模塊。那么，作為用戶運營負責人還只能單純的看這個數據嗎？

我想你肯定回答：不能。

這些動作都在增加，翹楚不變的是“用戶運營”還是老樣子。

還在用老手段去運營用戶是不行了，B輪+到C輪，這個階段用戶運營翹楚不同的是細分了用戶分層的的體系，加入了用戶畫像，一切都是以規則，系統，機制，策略去驅動增長，驅動用戶。

小規模用戶運營手段有以下幾種：

把一群平臺上的用戶拉到一個相對集中的地方，比如社群當中，一個社區當中，或者舉辦一個線下活動等。

然后，在這個池子當中，持續的做一些動作，比如讓用戶集中每天打卡簽到、發內容、產生UGC，給用戶過節日做優惠活動、發福利、做做情感溝通等，通過一些列的運營計劃去影響用戶，終達到運營的目的——促活，做增長等。

這類手段比較偏向于“人肉行為”，就是人去驅動。

而大規模用戶運營手段呢？

故名思義，大規模用戶運營，就是體量比較大，一般都是幾十萬起，幾百萬的狀態，管理這些用戶，就要靠平臺的管理規則、靠系統，靠機制去驅動，這類是偏向于策略運營。

那么，策略運營和集中運營的區別在哪里？

——集中運營銷售商品，我們可能就會在群里直接進行；策略運營則會把用戶分層，根據不同用戶屬性，特征，男女愛好去推送。

小規模的運營和大規模的運營有重合性的動作在于：大規模運營建立一個標準機制之前，可能會拿一些部分用戶做小規模測試。

二、“初期運營需要關注的問題”

在上面我們有分享到關于初期小規模集中化運營所要了解基礎知識，那么我有提到三個方面，就是：關注整體的促活、留存、召回。

關于這三個名詞的具體含義，我就在這里不做重復性表達，不太清晰的可以自行百度進行查詢。

關于留存：

如果智遠定義的話，我認為留存的目的是為了增加使用一個產品（購買一個商品）后繼續使用產品的比例。

通常的核心指標有：次日留存、三日留存，周留存，月留存。

關于促活：

智遠理解為：增加用戶在平臺（APP）的活躍度，提高訪問量，發帖數量等行為。

核心指標定義（KPI）通常把每日有訪問定義為一個有效的DAU，當然每個平臺定義也不一樣，比如電商定義的話，就可能以有消費行為的用戶定義為有效。

關于召回：

這個相對比較簡單通俗可以理解了，就是通過有效的信息促達，短信push、APP push、社群PUSH等引導用戶重新訪問、購買、防止流失的行為。通常的核心指標定義（KPI）為召回數量。

以上指標，對于不同的平臺，有不同的理解含義，比如一些產品：像貓眼、交友網站、婚戀網站，可能以以上緯度可能就不太合適。

因為考核指標不同，運營手法也有所不同。對于小紅書這樣的社區產品，我們可能關注更多的是“活躍與留存”。

對于電商行業，如果看“活躍和留存”只能作為轉化的參考指標。

如果想提升一個產品的“留存”和“促活”,智遠大概細分了下有兩個方面，用戶的使用頻次和用戶是否在特定周期內離開產品。

關注留存的頭名個維度用戶的使用頻次：

那么，用戶的使用頻次有這幾類的產品可以參考，比如強關注次日留存的有：今日頭條、英語流利說、餓了么、美團外賣、微信、趣頭條、陌陌，電商行業這些半社交類或者高頻黏性的。

強關注周留存的產品大概有貓眼、大麥網，這些都是關注用戶的完整體驗，無需關注次日留存，你讓一個用戶天天看電影，也不太合適。

關注月留存或者季度留存的產品類型有：拉勾網、美甲、上門洗車、O2O服務類、上門清潔等。

這類行業基本上是每個月或者一個季度才發生一次交易行為的，需要關注月留存。這類產品的屬性無需通過留存來關注用戶價值，這類產品關注單次使用的完成性體驗+會員，品牌建設等方式驅動用戶使用就好。

我舉一個例子：

比如拉勾網，他的關注完整性是：用戶注冊了，有沒有填寫資料，有沒有投遞簡歷，投遞簡歷后有沒有被邀約，面試后有無評價，是整個鏈條的過程。這個過程的周期相對來講可能比較長，所以關注的是月留存。

關注留存的第二個維度：用戶是否在特定周期內，離開產品。

用戶在多長的時間之內離開產品，比如：婚戀網站，這些產品，用戶來了成為會員，我服務他的時間，完成鏈條大概為2-3個月，在之內，我關注他的留存使用。超出后，他就不會在來了，這就屬于在特定周期內離開，這些產品你不可能3個月后在來個召回，讓他天天相親對吧，不太現實。

再舉一個例子：用戶會長期使用我的產品，比如微博、知乎、陌陌、微信、寶寶樹、大姨媽，這些產品，可以長期關注“留存”問題，并進一步轉化為“生命周期管理”來思考。

比如知乎，每年的發布會，他都會關注“周期留存”比如半年的留存，一年的留存等，將“留存細分”的更詳細。

電商例子：

“某電商平臺數據一直下滑，那如果我做為用戶運營，需要關注的問題對照上面分析，他就屬于：強關注次日留存和長期管理用戶留存周期的問題來進行思考。”

看數據：

我要做用戶召回的話，首先我會看下的次日、7日、30日留存等多個指標。

分別看每個不同周期指標的好與壞，如果數據呈現不好，優先下手的是次日留存激活召回的問題。

做分析：

有了以上頭名步的分析，下一步我就會分析是哪些原因造成的留存率低，比如：商品價格貴，供應鏈發貨慢，近期平臺有無主推商品，有無符合用戶群體的季節性商品，有無符合現階段用戶的限時活動，UI視覺對用戶體驗問題，產品邏輯問題等。

兩種常見的核心提高留存思路：

1.產品功能服務問題留存：找到用戶關心的核心留存點，通過app落地頁引導強化，補貼活動吸引更多用戶。

2.社區產品提高留存思路：（發現頻道）通過短內容，長文章留存，這類智遠通常采用發現優質內容做主推，激勵用戶去創造優質內容給補貼。

社交/互動類，可以幫助用戶締結更多的關系，比如鼓勵用戶留言，互動等。

電商緯度：提升留存和活躍數，通常有這幾個大類方法論手段——拼團、整點秒殺、限時搶、砍價。

社區產品緯度：小紅書、niece，這類鼓勵用戶創造、發帖、產出UGC補貼。

通用的三個步驟為：放大活躍抓手—用戶激勵方案—周期性活動—用戶召回。

三、“大規模用戶策略運營的3個方法”

品牌達到一定規模量，為什么要建立機制去運營用戶？

其實背后是為了依靠少量的人力成本去運營大規模的用戶。

在這里舉一個簡單的例子：

假設我現在自己做的電商平臺，有20萬的用戶，那么，這20萬的用戶如果我依靠社群的方式去集中式運營，都拉到社群中，每一個群中有400個人，20萬用戶要500個群，每個人運營30個群，我就需要招募17個社群運營。

20萬用戶導入到微信中，每個微信按照5000人加滿算，要40個手機，一個社群運營工資按照1萬每月，我每個月成本是巨大的。

在舉一個案例例子：

新浪微博在2015年用戶體量在1億的時候，他的運營團隊人數才不到20個人，如果我以上面的方法去運營新浪微博，那我是不是要累死。

換句話來講，微博用不到20人的團隊，管理維護了1億的用戶，所以這個時候，就需要用數據驅動，做策略式運營了。

那么，平臺從集中化運營到策略化運營用戶，大致可以分為3個板塊去進行歸類，智遠大致把這3個板塊分為：數據運營、精細化運營和自動化+機制化運營。

數據運營

——分為三種采集行為和2種分析方式：

1. 1.用戶基礎信息的采集
2. 2.用戶消費行為的采集
3. 3.用戶業務數據的采集

用戶的基礎信息數據和消費行為數據用于區分用戶畫像，給用戶進行分層：

1. 1. 25歲-30歲占比多少？
2. 2. 男女比例在多少？
3. 3. 學生在多少，下沉二三線各城市人群占比在多少？
4. 4. ……

那么，業務數據是用于驅動分析用戶活躍率以及商品的復購率，復購人次等。通過數據驅動，當我們無法通過一套簡單單一的實戰模型去驅動整體用戶的時候，比如：電商傳統的打爆品，限時秒殺，這種粗曠的方式服務刺激用戶留存時，這個時候就需要“精細化”運營了。

精細化運營就是“針對于不同的用戶”“用不同的策略”去刺激用戶。比如：種草行為，淘寶的千人千面，延伸推薦。

通過數據分析的形式，精細化通常才有的手段：

1. 1.按照興趣愛好去PUSH部分用戶
2. 2.按照渠道流量用戶做針對性的商品推送，新人專享
3. 3.按照復購的周期，去做用戶種草
4. 4.按照社區用戶UGC的產出，去做定向性的激勵活動那么平臺在做精細化運營之前，需要做集中化小范圍測試，拿出部分用戶在社群中。或者做A/B落地頁去分析轉化率，效果，測試之后，數據有明顯增長后，在做大范圍機制化的運營，以確保活動的效果。

那么，精細化運營，在每一次的活動之后，要做效果的復盤，流程如下：

1. 1.數據監控/活動效果分析
2. 2.發現執行中的問題
3. 3.設定解決的目標/下期如何優化
4. 4.數據探索/建立下次假設
5. 5.頭腦風暴
6. 6.小范圍測試/實驗
7. 7.活動執行/實施
8. 8.分析結果/優化迭代
9. 9.形成標準運營流程

寫在后

本次我們先分享3個板塊的內容：

頭名個板塊即早期的集中化運營，如何提高用戶的留存率、復購率，以及做老顧客召回的相關動作如何進行對癥下藥。

第二個板塊關于召回，留存，促活的相關手段以及案例解析。

第三個板塊分享了精細化運營初期的用戶數據建檔，消費行為的分析建檔，數據采集的模式包含數據采集后，如何精細化運營和自動化運營。

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作者：王智遠

來源：微信公眾號：“王智遠（ID：Z201440）

本文由@王智遠 授權發布于運營派，未經允許，禁止轉載

題圖來自Unsplash, 基于CC0協議

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