用户运营体系搭建是什么（最核心的4大体系）

每个企业都有自己一套比较完善的用户操作系统。本文基于对运营过程的回顾以及其他社区O2O用户运营过程中的一些经验，将用户运营体系划分为四种策略体系，即增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营.

用户操作系统是什么样的？

我相信每个企业都有比较完善的用户操作系统。之前看到一些介绍用户系统的文章，基本上把用户操作系统等同于用户分组策略和AARRR操作模型。其实这只是整个操作系统的一个角落。 .

结合运营过程中的回顾经验，从社区O2O用户运营过程中探索出一套更实用的用户运营体系，其中包括4大战略体系：

增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。用户建模：用户模型构建，包括标签画像、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户活跃度模型等 场景分层：12大类运营场景，每个场景根据场景进行分层分组制定用户标签和建模工具，并制定相应的精准营销方法进行操作。数据运营：核心运营指标体系+数据分析模型。

——构建用户增长框架——

用户增长的重要性不言而喻。没有用户增长，就谈不上用户运营。每个企业在增长用户之前，首先想到的就是渠道运营，渠道配置运营商。

常见的做法是：营销部招聘渠道运营，负责各种应用商城和网络广告平台的上线和优化；新媒体招募新媒体运营，负责社交渠道的内容输出；用户团队负责用户池中用户的激活和推广。活着，保存。

乍一看，这个团队系统似乎完全没问题，每个人负责一件，每个人都完成了KPI。

在实际操作过程中，可能会出现以下无法避免的问题：

部门边界和KPI设置，整个运营衔接会很差，基本上每个部门都沉浸在实现自己的KPI，而渠道运营商往往只评估注册用户的数量，为了实现这个KPI，人为地降低用户质量、掺假 用户经常出现，使得后续的激活、激活和保留工作不可持续。为实现渠道部门的KPI，支付渠道基本得到充分开发。一方面，核心增长渠道不能集中在培育上，另一方面CAC居高不下。缺乏有效的增长工具，如渠道分析系统工具、线下社区获客模型等。

基于以上问题，企业在用户增长中的首要任务是打造用户增长团队。成长团队首先要消除部门界限，以项目组或成长部门的形式存在，包括渠道运营、活动运营、产品运营、用户运营等。

其次，基于AARRR的每个运营节点，为每个功能定义增长指标，指导整个增长工作：

节点渠道运营的主要考核：新用户、获取成本（CAC）、新用户留存率。产品和节点的主要考核：注册转化率、功能留存率；活动运营和节点的主要评估：DAU、MAU、DAU/MAU；用户操作和节点的主要评估：用户转化率和K因子。

所有节点以项目组或成长部门的形式进行协调，最终在KPI层面只考核一个部门指标，每个职能都与这个指标挂钩，解决了独立管理、相互推卸的问题。

第二个任务是建立核心用户增长渠道。用户获取一般有付费渠道和免费渠道。企业建立核心渠道的首要目标是找到一个CAC足够低的渠道。如果获取用户的付费渠道占比高，用户获取成本居高不下，那么增长就会放缓。受限于促销预算，预算不足时增长会停滞。

其次，核心渠道带来的用户必须是优质用户。不少企业通过刷榜的方式获得了大量的非目标用户。虽然增长数据不错，但转化效果很差。作为核心增长渠道。

我们会发现：一些好的产品必须有自己的核心增长渠道。摩拜单车的车身二维码可以通过线下配送获得足够多的骑行用户，滴滴的红包可以通过分享渠道的裂变获得足够的打车用户，拼多多通过拼车的方式通过社交渠道获得足够的电商用户好东西。

社区O2O平台还构建核心增长渠道，依托门店和线下配送人员，推广生活用品和生活服务，在各个社区获得足够的家庭用户和老年用户。

最后，还有增长工具。什么是增长工具？

增长工具是帮助公司有效获取用户的手段，可以是实物、分析模型或优惠券。

摩拜单车的增长工具是自行车。通过自行车与用户短途出行需求相结合，爆发式获取大量短途通勤用户；滴滴的增长工具是补贴券，通过优惠券将大量的出租车边缘用户转化为用户；拼多多的增长工具是价格越低，越多的淘宝京东购物用户通过低价、优惠的方式转化为团购用户东西；

我们的增长武器是开发一套线下社区用户模型。通过社区画像、用户画像、大数据建模，预测各个社区用户的需求和喜好，并贴上标签，引导店铺有针对性地进行社区推送，将便利店、超市用户转化为社区O2O用户。

实际上，增长工具被用作获取客户的强大工具。一方面与企业核心业务紧密结合，另一方面又能满足用户的需求。两者缺一不可。如果找不到增长工具，企业依靠人脸识别的方式就无法获得持续的用户增长。

——用户模型构建——

如果一个企业连基本的标签画像模型构建能力都没有，用户操作就只能是纸上谈兵。用户模型的构建是实现用户分层和分组的基础，也是用户精准操作的必备工具。

用户模型包括标签画像模型、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、活动模型等。

的价值

标签是帮助运营商根据业务对用户进行场景化分层，设计有针对性的营销活动。画像的价值在于帮助经营者了解每个群体的特点；用户价值模型可以识别高价值用户群；偏好识别模型帮助运营商有针对性地推送产品；流失预警模型在用户流失前留住用户，活跃度模型可以有针对性的唤醒、促进激活等。

模型的构建需要专门的数据产品团队来完成。运营商在基于用户模型进行营销时，需要重点关注营销效果分析和营销方案的迭代优化。

通过多次营销尝试和数据产品团队，找到了更合适的模型构建方法，并逐步建立了稳定的运营计划和运营计划。

运营商在每天上班时，可以将前一天用完的标签结合到用户群的营销信息中发送出去（Push或者SMS），监督他们的转化，不断迭代，逐步建立标准操作基于用户模型。计划和运营计划。

——基于场景的分层策略——

基于平台业务可以衍生出多种运营场景。在每种场景下，都需要运营不同的用户群。用户组来自标签模型和每个用户模型。

在我们具体的操作过程中，操作分为两类：一类是hack，一类是用户精细化操作。

两种操作细分为12大场景，以其中一种操作场景为例：

业务场景：平台某渠道复购率低，渠道运营怀疑用户流失严重。希望用户部门帮忙监控用户流失情况，预测哪些现有用户可能流失？通过流失警告制定相应的保留策略。

结合这个业务场景，我们会在标签系统中过滤掉带有xx频道标签的用户，通过用户流失预警模型训练流失的用户样本。通过模型，我们可以找出流失用户的特征，计算出不同的特征。用户流失分数，按流失分数对用户进行分组。

具体可以分为低风险流失用户、中风险流失用户、高风险流失用户。低风险用户群可以维持现状，进行日常推送营销。对于中高风险的流失用户群，需要结合用户画像系统和用户偏好分析模型分析来确定触达策略。

例如：分析显示，该用户群中女性占比较大，社区属性为中高端属性，偏爱购买进口水果和高档洗衣。这时候，我们可以以此来制定留存策略，将相应的女性群体推送给这些用户。活动信息可以成功唤醒用户，达到留存的目的。

——用户数据运营策略——

数据运营包括核心指标体系和数据分析体系。核心指标体系可以监控用户运营发展趋势，实时了解用户活动、健康等基本信息。用户数据分析系统可以帮助运营商及时定位问题，优化产品。

首先是核心指标体系的建设，必须与产品目标紧密结合。例如，自行车产品的目标是获得租金收入，其核心指标应该以付费用户为核心来构建。信息产品的目标是用户阅读产生流量，其核心指标应该以DAU、浏览深度、时长为核心。

同时，企业内部不同层级的核心指标数据针对不同的人员。领导层关注大规模用户的体量、成本和收入；运营层面关注用户活跃度、留存率和转化率；在指标体系产品的构建上，我们围绕消费者用户的核心指标，从获客能力、健康、偏好、购买行为四个维度进行构建。

1.新客户获取能力

用户增长潜力分析：城市、门店、本地推送人员了解区域、商圈、社区用户的整体情况和发展潜力；用户来源渠道分析：每个渠道都想知道目前正在推广的渠道，用户主要来自哪些渠道？哪些渠道是优质的，从而优化渠道策略；新品分析：门店和本地推送人员想知道该区域内哪个产品对新品的贡献最大，将顾客第一次下的产品定义为新品；各社区新品分析：门店，本地推送者想了解该区域内各社区新用户的喜好，如：社区A偏爱电子产品，社区B偏爱生鲜，这样可以有针对性的推广在每个社区都是新社区时执行。

2.用户健康

用户价值分析：渠道想知道自己的忠实用户群是谁。活动期间，可以找到这些优质用户让他们参与。同理，发起人可以邀请这些用户到店内线下参与活动；用户流失指数：频道想知道哪些不同群体的用户会流失，如何防止流失；社区用户贡献度：店铺和地推人员想知道地推人员所在区域内各个社区的GMV贡献率，按周、月、区域内分布应该有趋势图。

3. 用户偏好

品类偏好：商店、本地推广者和渠道想知道哪个社区/地区更倾向于消费什么类型的产品（买家所在地和品类之间的交叉关系）；活动偏好：店铺、当地推广方、渠道想知道哪一个社区/区域偏好什么类型的活动（买家所在地与活动的交叉关系）；价格偏好：渠道想知道不同品类的用户喜欢什么价格，从而将各个价位段的产品推送给对应的用户（品类与价格的差异交叉关系）；接触点偏好：店铺、地面推手和渠道想知道不同品类的用户更倾向于从哪些渠道购买（品类和接触点之间的交叉关系）。

4.用户购买行为

不同用户群的复购率：渠道想了解新老用户复购率，找出高复购产品，及时调整新老用户运营策略，做好产品运营，并每月监控一次。

用户路径分析：频道想知道从频道首页到活动页面的用户参与，以及用户流失到哪里，从而做好页面运营。

第二个是数据分析系统。需要构建一系列分析模型工具，帮助运营商定位运营过程中的问题。模型工具包括漏斗分析模型、归因分析模型、微转化分析模型和队列分析模型。

常见的分析场景如：DAU下降，如何归因呢？如何归因低注册转化率？新用户留存率低如何归因？

以注册转化率低为例，简述分析方法：

第一步：影响维度的拆解；第二步：拆解维度下的细分指标；第三步：定位问题。

注册转化率可以分解为两个影响维度：渠道和产品。

细分指标在每个维度下拆解。渠道细分指标包括投放媒体、广告类型、广告内容、关键词；产品包括注册逻辑、产品设计、输入法、产品稳定性等。

定位问题需要一一检查细分指标，发现异常数据点。例如，通过漏斗查看每个链接的转化率。您可以专注于低转化率的链接。如果是渠道问题，优化投放的媒体。 ，对广告内容进行AB测试，精准定位关键词；如果是产品问题，优化注册逻辑、界面，提高应用稳定性。

通过对四大战略体系的总结可以发现，用户运营不再是找几个操作做好群运营的简单任务，也不是几个用户模型就能快速完成的工作增加企业用户的价值。这是一个需要长期投入人力、能源、物力的运行系统。

用户运营对企业的意义不言而喻。企业整体业绩的增长，离不开优质用户规模的扩大，也离不开用户生命周期价值的提升。