數(shù)據(jù)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)分享：通過精細(xì)化運(yùn)營驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品增長

一、什么是運(yùn)營？

圍繞產(chǎn)品進(jìn)行的推廣、促活、拉新等一切干預(yù)手段都屬于運(yùn)營。用現(xiàn)在的話說就是“幫產(chǎn)品搞事情”。

運(yùn)營“搞事情”的目的有2點(diǎn)：

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

讓產(chǎn)品活的更好：活的更好就是通過廣告、用戶主動(dòng)付費(fèi)等方式獲得收入，帶來商業(yè)價(jià)值。

二、什么是精細(xì)化運(yùn)營？

所謂的精細(xì)化運(yùn)營是一種建立在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的思維方式——用較少的成本獲得較好的效果。

1. 何為數(shù)據(jù)采集？

運(yùn)營工作是建立在對(duì)用戶的了解上進(jìn)行的，當(dāng)用戶達(dá)到一定規(guī)模，就需要對(duì)不同類型的用戶分群，針對(duì)某一特征或某幾個(gè)特征組合的人群有針對(duì)性的運(yùn)營，數(shù)據(jù)采集是第一步。

以健身App為例，用戶進(jìn)入App后，部分用戶會(huì)根據(jù)自身鍛煉的目標(biāo)選擇訓(xùn)練課程（比如基礎(chǔ)訓(xùn)練、腰背訓(xùn)練、練出馬甲線、人魚線等），完成訓(xùn)練后就會(huì)離開；另一部分用戶完成訓(xùn)練項(xiàng)目后，會(huì)進(jìn)入社區(qū)查看相關(guān)內(nèi)容（比如查看需要幾個(gè)周期可以初現(xiàn)馬甲線之類），增加鍛煉的具體認(rèn)知。

這部分用戶在完成訓(xùn)練項(xiàng)目、瀏覽社區(qū)內(nèi)容后，很可能會(huì)在社區(qū)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(duì)用戶觸發(fā)的每一項(xiàng)行為事件數(shù)據(jù)以及屬性數(shù)據(jù)（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(yùn)營策略提供科學(xué)依據(jù)。當(dāng)然還有一部分用戶下載APP，打開后沒有進(jìn)行鍛煉，或者鍛煉中途離開，這些用戶同樣需要進(jìn)一步“運(yùn)營”。

2. 何為數(shù)據(jù)挖掘？

有了行為數(shù)據(jù)后我們就要開始分析：進(jìn)入App后，有多少用戶半途而廢，沒有完成訓(xùn)練就中途離開？有多少用戶完成訓(xùn)練項(xiàng)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(huì)進(jìn)入社區(qū)查看社區(qū)內(nèi)容或者查看官方推薦內(nèi)容的新用戶留存率是多少？有多少用戶完成訓(xùn)練項(xiàng)目，并且在社區(qū)發(fā)布了內(nèi)容？什么樣的用戶在社區(qū)停留時(shí)間比較長？

我們可以根據(jù)需求，把以上數(shù)據(jù)按照合理的邏輯組合在一起，構(gòu)成了一個(gè)個(gè)用戶群（根據(jù)需求進(jìn)行自定義用戶分群）：

1. 新手用戶：進(jìn)入App后，未完成一次完整的訓(xùn)練；
2. 留存用戶：進(jìn)入App后，一周完成三次及以上訓(xùn)練；
3. 核心用戶：進(jìn)入App后，一周完成三次及以上訓(xùn)練，或在社區(qū)參與三次及以上互動(dòng)；

然后將屬性特征和行為特征結(jié)合起來分析，屬性特征包括注冊(cè)時(shí)錄入的性別、身高、體重、年齡等信息；行為數(shù)據(jù)包括選擇哪些課程、針對(duì)哪些身體部位的強(qiáng)化訓(xùn)練、什么時(shí)間段鍛煉、鍛煉時(shí)長、難度級(jí)別、中間是否需要暫停休息等等。這些特征的背后實(shí)際上對(duì)應(yīng)的是清晰的用戶畫像，比如一線城市的健身達(dá)人、有毅力的甩脂小妹、簡單運(yùn)動(dòng)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(guān)注不同特征的用戶群的行為表現(xiàn)，挖掘出哪類人群健身頻次相對(duì)于高于其他用戶群。

3. 如何做數(shù)據(jù)決策？

根據(jù)以上用戶群體特征，針對(duì)性的制定運(yùn)營目標(biāo)去設(shè)計(jì)活動(dòng)方案并執(zhí)行，最后收集數(shù)據(jù)檢驗(yàn)運(yùn)營效果和方案的準(zhǔn)確性，作為下次運(yùn)營的參考經(jīng)驗(yàn)。比如：對(duì)新手用戶來說，我們嘗試根據(jù)用戶屬性信息組織更合適的訓(xùn)練課程內(nèi)容推薦給用戶（比如根據(jù)身高體重?fù)Q算出BMI指數(shù)，再結(jié)合年齡推薦適當(dāng)強(qiáng)度的訓(xùn)練課程，避免難度過大造成放棄或難度沒有挑戰(zhàn)不感興趣）；對(duì)于留存用戶，我們可以嘗試推薦相關(guān)的社區(qū)內(nèi)容（比如針對(duì)選擇鍛煉馬甲線的用戶推薦“速成馬甲線除了高強(qiáng)度訓(xùn)練還應(yīng)該這樣吃”之類的內(nèi)容），引導(dǎo)用戶進(jìn)入社區(qū)，并延長在APP的時(shí)間，增強(qiáng)忠誠度；對(duì)于核心用戶，我們可以定期組織線下健身達(dá)人活動(dòng)，邀約這部分用戶參與，更好的保持他們對(duì)社區(qū)的熱度。

4. 3個(gè)合適：在合適的時(shí)候?qū)线m的人做合適的事

什么才是合適的時(shí)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(biāo)，我們現(xiàn)在要提升什么數(shù)據(jù)？比如，當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)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(diǎn)開了健身訓(xùn)練？未完成訓(xùn)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(xué)視頻難度系數(shù)是不是比較大，不適合新手用戶，從而導(dǎo)致嚴(yán)重流失？如果是，那么可以篩選出這部分用戶進(jìn)行“召回”，為這些新手用戶推薦難度系數(shù)較低的健身視頻，然后追蹤這部分用戶在一段時(shí)間內(nèi)的留存率是否有明顯的提升。

數(shù)據(jù)分析是一個(gè)發(fā)現(xiàn)問題、提出假設(shè)、印證猜想、不斷優(yōu)化的過程。合適的方法是要經(jīng)過不斷的實(shí)驗(yàn)去驗(yàn)證，驗(yàn)證的過程也是在校驗(yàn)數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化運(yùn)營策略，提升用戶新增和留存。

三、運(yùn)營的靈魂是對(duì)用戶的理解

回到最初的觀點(diǎn)，運(yùn)營的靈魂是對(duì)用戶的理解，在理性的分析中感性的理解用戶。當(dāng)我們能夠把用戶群分的越精準(zhǔn)，說明我們對(duì)用戶的理解越深入。我的運(yùn)營目標(biāo)就越清晰，運(yùn)營方案的效果就會(huì)越好。數(shù)據(jù)本身是冷冰冰的，但是數(shù)據(jù)背后的用戶是形形色色的人，分析數(shù)據(jù)實(shí)際就是在分析人背后的行為，通過對(duì)數(shù)據(jù)背后的行為進(jìn)行洞察，從而更好的制定運(yùn)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(jìn)入產(chǎn)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(yàn)證用戶的使用是否和當(dāng)初設(shè)計(jì)產(chǎn)品的邏輯是一致的。如果和產(chǎn)品設(shè)計(jì)邏輯偏差很大，就需要思考為什么？是我們?cè)O(shè)計(jì)的邏輯有問題？還是其他方面出現(xiàn)了問題？

2、精細(xì)化用戶分群

根據(jù)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(gè)用戶群，做過B事件的拆分成另一個(gè)群，看群體用戶畫像有什么區(qū)別，看他的留存和回訪有什么區(qū)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(gè)用戶所處生命周期、活躍情況、環(huán)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(jìn)一步追蹤到個(gè)人身上，通過對(duì)個(gè)體用戶行為的跟蹤，可以查看用戶具體是如何使用產(chǎn)品的。

前面舉了健身應(yīng)用的例子，接下來再以直播平臺(tái)為例，盈利點(diǎn)是通過用戶充值給主播送禮物，平臺(tái)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(jìn)入房間、發(fā)道具、與主播互動(dòng)，那么每天都會(huì)有一定比例的人充值，通過埋點(diǎn)方式記錄下這些關(guān)鍵行為，然后根據(jù)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(chǎn)品上以及運(yùn)營策略上的引導(dǎo)，讓更多的用戶充值。

通過精細(xì)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(jìn)美女主播房間的客戶等，將用戶關(guān)鍵行為特點(diǎn)進(jìn)行精細(xì)化分群，進(jìn)而分析群體畫像、留存、轉(zhuǎn)化等指標(biāo)。利用精細(xì)化用戶分群，去挖掘直播產(chǎn)品的用戶價(jià)值點(diǎn)，也是直播產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用里一個(gè)很核心的基礎(chǔ)，通過對(duì)用戶的分群，對(duì)行為進(jìn)行對(duì)比，查看用戶留存與轉(zhuǎn)化，分析出能夠提升用戶價(jià)值的地方；通過查看單體用戶行為，從而可以區(qū)分出二者用戶特點(diǎn)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(xì)化運(yùn)營策略，針對(duì)產(chǎn)品的不同用戶可以實(shí)施不同的運(yùn)營策略，從而提升用戶新增以及用戶留存等。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，重要的不僅僅是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營的的理念，更重要的是會(huì)使用一款或多款數(shù)據(jù)分析工具不斷實(shí)踐、活學(xué)活用，從而探索出最契合受眾用戶的運(yùn)營之道。