智能用户运营实战手册

1、目 录导语 重新定义运营岗位 一、当我们谈起用户运营 ，到底在谈什么用户运营为何而存在 用户运营的核心目的 二、如何搭建用户运营体系？注册用户精细分群分层 用户忠诚度 用户价值与用户创利能力 用户生命周期 2.5 其他 三、用户精细运营策略用户成长路径规划 如何培养核心用户 四、活动（运营）制定活动运营的价值 活动运营的关键要素 内容与激励创新 如何制定一个好的活动？ 五、用户运营与产品思维为什么用户运营要有产品思维？ 用户调研和需求挖掘 制定运营策略 附：智能用户运营 ARGO 成长模型解读 导读：重新定义运营岗位通常在闲聊中，我们在评价一个公司的业务属性时，常会这样表述：A 公司是技术驱动

2、的公司，B 公司则比较偏重运营。由此可以看出，不同类型的公司，在具体业务层面的偏向程度也有所不同。 相较于产品、研发等岗位，运营岗位算是近年来出现的新的岗位。同样都是服务于公司和产品，但运营岗和前两者最大的不同之处在于，运营岗位的工作，是围绕用户来开展。 运营主要是驱动营收，持续地为用户创造价值，当然也包括通过数据效果反馈工作成果。一家公司的产品服务和用户的接触点越多，则运营工作涵盖的范围就越广，也就是我们常说的“重运营”。 以用户为中心而展开的运营工作 按照具体的职能划分，市面上有内容运营、活动运营、品牌运营、社区运营、渠道运营、新媒体运营等等；在具体的电商、O2O 领域，还可以细分为商户运

3、营、平台运营等。 运营所涉及的领域多，涵盖范围广泛。有时候小组作战，有时候一人身兼多职。分工精细还是粗犷，这也取决于公司规模、发展阶段以及具体的业务构成等因素。 可能是因为深陷冗长的用户服务流程中，上面提到的那些细分运营工作的共同之处也很明显，前提都是围绕着用户、了解用户，通过各种形式和用户产生互动。 比如：内容运营要知道你的受众是谁？偏好什么？他们想从内容中获得什么价值？而渠道运营人员，要知道目标受众是谁？各个渠道主要的受众构成以及行为习惯等。所以如何围绕着用户？首先我们就要了解用户。围绕着用户获取、业务增长和用户留存的 3 大目标，这就涉及到了用户画像/用户调研、用户行为分析、用户渠道偏好

4、以及用户生命周期等。 既然我们认可了以用户为中心的前提，面向用户的运营，其他的都只是具体渠道、形式和载体的不同。所以，我们可以归结为：运营，其实就是用户运营的概念外延，而一切运营的基础，其实都围绕着用户运营。 运营每天都在忙些啥？“运营的，每天都在忙些啥？” 这句话可以是旁人的诘问，也可以是运营人的自嘲。做运营的，常常会感觉自己什么都是，又什么都不是。下面，让我们来看看一个运营人的日常是什么样的？ 场景举例：在上班路上，小Z 提前在上次线下活动组的用户微信群里，跟大家打句鸡血今天又是元气满满的一天。坐到工位上，开始查看前一天的数据反馈，分析利害得失，制定方案来达成不同阶段的指标。十一点用点完外

5、卖的同一个手机，开始进行用户调研。下午两点多自导自演在微信群里，分享有个朋友私聊的产品使用体验。 精分的戏码还没结束，三点多就要去和别的部门互掐争取渠道资源，和内容、设计具体沟通完在线上渠道的物料需求，别组的同事已经开始收拾下班。然后在运营小 Z 的 To do list 上，今天要做的事项，还只向左划掉三分之一。 内容、社群、活动，策划、分析、执行、沟通 如此庞杂的业务流程，以及各类细碎繁琐的执行和对接，以个人有限的精力，真的很难把很多事情做精做透。运营总是在做并不重要但又非做不可的事情，如搜集用户信息、统计数据报表等。所以，当一个运营前同事跟我吐槽“她好难”时，我并没有反驳。 我们需要什么

6、样的运营新角色？运营的 3 个核心价值，是传递产品价值、打造产品生态和创造新鲜玩法。陷入繁琐冗长的流程之中，是运营日常“入坑”的问题所在。 在产品日渐同质化的当下，在流量红利告竭的今天，靠运营驱动已经成为很多企业的共识。让运营陷入各种“坑里”，等同于给企业在给自身挖坑。数字化技术发展这么多年，其实本可以通过技术手段，来解决流程和执行操作层面的繁琐工作，让运营真正干“人该干的事情”。 所以，我们需要什么样的运营新角色？借助数字化手段，让运营驱动企业产品发展，我们需要的是智能用户运营。前不久，易观方舟发布了全新的智能用户运营产品套件，包含智能分析、智能画像和智能运营等。同时，易观方舟针对精细化运营

7、的实践方法论，提炼总结出了 HYPERLINK /s?_biz=MjM5OTExMjkwMA%3D%3D&mid=2651902309&idx=1&sn=06134c882104acaf18b9aae818b82809&chksm=bd2408ce8a5381d899fa2cef54497f0cd2cd710d129e2de9c4544dfadff7be69e881c5b9fa66&scene=21&wechat_redirect 智能用户运营 ARGO 成长模型。 什么是智能用户运营？以用户为中心，通过量化用户旅程中的关键场景的关键行为，对用户进行生命周期阶段的划分以及人群的细分，针对用户生

8、命周期的不同阶段、不同细分人群，制定的运营目标，并通过工具和手段为不同用户人群提供差异化的服务并实现运营目标。 基于数据驱动，围绕用户生命周期，能够智能高效地提升用户价值和服务体验。利用当下的数据技术能力，在解放人的时间和精力的同时，充分发挥人的创造性。所以，智能用户运营，是我们提倡的一种工作方法论，数据技术能够在工作效率和专业性上提供支持，并形成数据验证闭环。而作运营的人，将更多精力倾注在创意策略层面。 比如电商领域针对春节年货季的营销活动，要先从根据不同用户偏好的人群进行分类，对母婴人群、潮玩人群、优惠敏感人群、海外购偏好人群，策划不同的图文内容，再通过短信、电子邮件的形式发送给用户，对用

9、户点击返回平台的情况形成统计，验证策略效果并形成用户分析，才可进行二次复购营销和新的激活召回策略。 从上面的流程我们可以看到，智能用户运营的工作思路，其实是基于用户行为分析，通过合适的时间、渠道，实施有针对性的个性化内容推送。运营“人”的工作应该主要集中在策略制定，对人群触达什么内容生产，花更多心思，而在前期的用户画像及分群等，以及后续的渠道分析和用户反馈验证等，交给“数据机器人”角色的智能用户运营平台。上面提到的循环中，每一次都是一个不断试错、调整、优化的过程，而这也是公司及产品在运营部分不断进化的过程，就像达利欧的改善进化理论，也是企业和产品实现小步快 跑、循环验证的精益成长之路。 01当

10、我们谈起用户运营到底在谈什么？用户运营为何而存在用户运营的核心目的 1.1 用户运营为何而存在？用户运营作为最接近用户、最深入了解用户的一环，一直是互联网从业者永远聊不完的话题。作为产品经理与运营工作中最重要的组成部分，不少人认为互联网本质就是用户思维。换句话说，一个规划设计极佳的产品，始终都需要有用户为产品和服务买单。 举个简单例子，我们每天随处可见各种各样餐厅，无论是连锁品牌，还是小众网红店。经营目的都是迎来更多食客，创造更多收益。 假如餐厅位置偏僻，不靠近商圈也不贴近学校周边，商家也没有营销或者炒作的念头，每天单纯靠天吃饭。光顾的食客主要来自于过往路人或者周边居民，那么这家餐厅恐怕是活不

11、过两个月。 但如果充分调动每个到店食客的积极性，例如通过发放积分卡、朋友圈集赞等营销手段，通过这种简单游戏化的方式进行会员管理和社交传播，食客肯定乐于再次光顾，同时也能够影响覆盖更多的潜在食客。更聪明的店家还可以更进一步，建立会员信息库，根据不同时间、性别、年龄差异，推送一些营销活动，更会事半功倍。 线下实体店如此，互联网行业更是如此。如果得不到用户的支持与喜爱，无论界面设计如何超前、新颖，代码如何高效、稳定，其实都毫无用武之地。这个时候，维系产品与用户关系、建互动纽带的便是用户运营。 1.2 用户运营的核心目的用户运营的核心目标是什么？正如我们在上一节提到的，用户运营通过各种手段与渠道将产品

12、与用户联系起来并持续不断的维护这种关系。 所有的用户运营都绕不开下面这三个核心目标： 注册用户规模：实现产品目标用户量最大化； 活跃用户规模：保持用户适当活跃频次，并在产生需求时第一时间想起产品； 用户商业化：通过用户来实现产品、服务的营收目标。 虽然不同产品在不同发展阶段，对于用户运营的侧重点存在差异，但几乎都可以归因成这三个核心目标。每款互联网产品想要实现盈利，都需要进行商业化，不管是购买商品还是购买会员服务，亦或是平台售卖广告流量。 但商业化的大前提是必须保证活跃用户规模，没有活跃度的产品难以真正找到最恰当的收入来源，而活跃用户规模又受到注册用户规模的制肘。因此，这三个核心目标又是相辅相

13、成的。 02如何搭建用户运营体系注册用户精细分群分层用户忠诚度用户价值与用户创利能力用户生命周期其他也许在用户数量较低时，粗旷式运营也许能够满足日常的运营需求。 但随着产品规模快速扩张，面对越来越多的用户，越来越多元的用户需求与用户场景，体系化的运营策略，成了提高工作效率与效果的重要利器。在具体的用户运营开展前，体系化运营的前提就是建立用户运营的数据指标。 围绕上一章我们提到的用户运营工作的三个核心目标，在搭建用户运营体系时，应按照以下步骤进行： 针对不同阶段目标，制定相应用户分群分层模型与指标 （如 ARGO 模型、RFM 模型应用）； 通过数据分析制定相应运营策略，包括运营周期、推送方式；

14、 制定数据效果的评判标准，结合运营数据进行策略迭代。 接下来，我们将按照上述环节一一进行讲解。 2.1注册用户精细分群分层顾名思义，简单来说就是进行用户分层并标记各种标签。 一千个读者就有一千个哈姆雷特,同样是使用产品，但用户使用产品的理由、满足的需求间存在各种不同的差异。也许A 用户看中了品牌情怀，B 用户看中了产品性价比高，C 用户看中了产品的服务好。如果不进行用户分群分层，又怎么针对用户的不同需求提供服务呢？ 因此，在用户运营的过程中，用户分群分层的作用很明显，它帮助我们把用户分成各个层级和群体，然后我们根据各个层级和群体的不同，制定出更精准、更有针对性的运营策 略。在这里有几个概念需要

15、明确，即用户画像、用户分群、用户分层，为了保持概念的准确性，在此我们进行简单解释： 用户画像 一般包含用户的人本属性，如身份特征、行为特征、消费特征、心理特征、兴趣爱好、渠道属性。具体内容如下： 身份特征基于用户自带属性，如性别、地区、学历、城市维度、婚育情况等行为特征基于用户本身行为，如活跃时长、APP 启动时段、功能实用等消费特征基于消费金额、下单频度、消费周期，如购物类型、消费水平等心理特征基于优惠券使用频度、购买品牌分布，如促销敏感度、购物忠诚度等兴趣爱好基于购买商品品类、颜色、品牌，如兴趣偏好、颜色偏好等渠道属性基于用户来源，如百度、社群、地推、xx 平台信息流广告等 用户分层 一般

16、来说，我们结合用户在产品上所处状态作为用户分层的依据，比如我们最常见的 RFM 模型，依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额，通过衡量用户价值与用户创利能力，对用户进行分层。 比如，我们结合RFM 模型，对用户进行划分为 8 个群体，从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户，到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户。 （RFM 模型，详细解读见 2.3）用户分群 相较于用户分层，用户分群更加聚焦于用户行为表现，比如易观方舟推出的智能用户运营的 ARGO 成长模型（详细解读见附录）。举个例子，高消费频次+低消费额、低消费频次+高消费额，这两类用户可能都是某种意义上的高消

17、费用户，但行为特征会存在很大差异，所对应的运营策略也不一样。 其实也可以这么理解，用户分群是用户分层的进一步精细化划分。ARGO 成长模型的相关指标有着明显的递进关系，而RFM 模型则相互独立。 解释清楚上述关键词，那么我们继续讲下注册用户精细分群分层。 因为不同行业中，用户分群分层可能是多样性的，用户分群分层在产品发展的不同阶段也有不同的变化，且用户分群分层需要定性与定量。因此我们可以遵循下面这两个原则，帮助我们更好地完成用户分群分层： 精细分群分层，遵循 MECE 原则 在进行注册用户精细分群分层的过程中，我们遵循由麦肯锡提出的 MECE 分析法，这不仅仅是帮助用户运营找到所有影响预期目标

18、的关键因素，并找到所有可能的解决办法，而且有助于对用户、问题或解决方案进行排序、分析，并从中找到令人满意的解决方案。 （MECE 分析法，中文意思是“相互独立，完全穷尽”。 也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并成为有效解决问题的方法。百度百科） 即在确立主要目标的基础上，再逐个往下层层分解，直至所有的细分目标都找到，通过对目标的层层分解，分析出用户的关键行为与目标间的关联。 明确阶段目标，让分群分层更简单 正如用户有生命周期一样，产品与用户运营也有着明显阶段性的目标和策略。产品所处的生命周期阶段不容，对用户运营的要求也不尽相同。 2.2用户

19、忠诚度产品探索期，一般来说投放费用都十分有限。结合产品定位通过渠道投放等方式获取到目标用户群后，在随时可能改变产品定位的探索阶段，如何将这些客户留在产品中和产品部门一起共同打磨产品，并培养为忠诚用户，成为这个阶段的用户运营以及用户分层的重 点。 简单举个子，在产品早期探索阶段，我们以注册用户规模以及活跃用户规模作为业务目 标，采取AIPL 模型认知-兴趣-购买-忠诚作为用户的分级依据之一。这个模型对应的也是用户的成长路径，每个用户都是从最初的认知开始，慢慢变成购买或者忠诚用户。所以产品方需要做的，就是引导用户不断往更上一层发展。如果变换成相关业务指标，即最后一次登录、登录频率、使用时长。 AI

20、PL 模型 认知 在通过渠道投放等手段获取到第一批种子用户后，当一个用户第一次使用产品时，用户运营促使用户去习惯使用产品，帮助用户建立起我是你第一选择的使用习惯，让用户有对应需求时能够在第一时间想起自己的产品。比如电商产品，就需要在渠道投放、落地页、启动页等触点向用户传达：使用我们的产品可以保证安全、实惠、方便快捷地购买到所需商品。 兴趣 用户对我们的产品与服务感到满意且有趣，这是忠诚的基础。如果用户感到不满或无趣，就连使用习惯也无法培养起来。很多满意度都体现在微小细节上，我们将用户在产品中核心转化路径进行提炼，思考在每一环节用户到底需要的是什么？在用户的预期下该如何满足用户需求才能达成最好效

21、果？随着用户习惯的养成，用户流失情况也将得到有效遏制。 购买 用户对我们的产品与服务产生情感，用户感知到我们不再是冷冰冰的客服，用户乐于与我们表达情感，而有感情的用户就是我们常说的活跃用户。与此同时，用户认可我们的产品与服务，并愿意付钱为之买单。 忠诚 在用户和产品服务建立情感后，用户就很容易对产品产生忠诚度，产品服务也就越容易成为用户需求场景下的唯一/第一选择。与此同时，忠诚用户也是我们常提到的核心用户，忠诚用户会对产品的核心业务产生极大的影响，比如知乎、微博的大V和KOL，或者游戏产品的鲸鱼玩家（实力氪金大佬）。 所以，基于用户忠诚度的养成计划，我们可以根据不同阶段的用户诉求，设计更合理的

22、内容。例如针对认知型用户，可以进行种草推荐，激发他们的兴趣；对于兴趣型用户，需要了解他们未行动的原因，解决转化阻碍；对于购买型用户，需要唤醒需求刺激更多下单；而对于忠诚型的用户，则可以进行更多体验细节的优化，让他们更加简单、效率地完成购买。 2.3用户价值与用户创利能力在业务发展期，我们拥有了远超产品探索期的用户量。在拥有海量用户的同时，我们也需要投入大量的人力成本、运营成本去维系这些用户。但我们打造产品，始终需要平衡投入成本，也需要有人为产品与服务买单。 因此，在业务发展阶段，我们以活跃用户规模以及用户商业化作为业务目标，采取 RFM 模型作为用户的分级依据之一。RFM 模型作为一个存在已久

23、的用户价值模型，被广泛应用于传统、销售行业。 首先解释一下 RFM 模型的构成： Recency：最近一次消费，即用户距离当前最后一次消费的时间。最近一次消费的时间距今越短，对我们来说更有价值，更可能有效地去触达他们。 Frequency：消费频次，用户在一段时间内，在产品内的消费频次。 Monetary：消费金额，即用户的价值贡献。 基于这三个维度，我们将每个维度划分为高、中、低三种情况，并构建出完整的用户价值象限。 通过上面的 RFM 模型，我们可以更加直观的把用户划分为 8 个不同层级。如果能够找出产品内用户隶属于以上 8 类中的哪一类，就可以针对性的制定运营策略。比如某用户最近一次消费

24、时间距今比较久远，没有再消费了，但是累计消费金额和消费频次都很高，说明这个用户曾经很有运营价值（属于 “重要保持客户”重要保持客户），我们不希望他流失。所以，运营人员就需要专门针对这类型用户，设计召回用户运营策略，这也是 RFM 模型的核心价值。在划分完不同层级后，最困难的事情在于如何制定每个值的高、中、低评判标准。一般而言，在结合实际场景需求的同时，我们可以通过散点图进行大致的区分。通过散点图，我们可以比较直观的看清用户分布情况。进行确定评判标准时，尽可能的将密集部分划分在一起，促使用户群体的行为共性更大。与此同时，需要我们在实际运营过程中进行不断调整。如果面临超大规模的数据时，如果能通过聚

25、类分析等手段，可以得到更加科学精准的结果，从而帮助我们进行标准制定。 2.4 用户生命周期当进入产品成熟期，盈利需求被提到更高的优先级。不仅仅是过往对于重要价值用户的运营，我们也希望进行更加精细的划分，将更多的用户转化成为重要价值用户。我们会发现有处于不同生命阶段的用户，此时建议大家通过用户价值、用户行为等多个维度共同对用户进行分层。 用户生命旅程 结合 ARGO 成长模型以及我们的业务，基于用户行为，我们可以将用户划分为获客转化（Acquisition）、活客粘客（Retention）、创造价值（Growth）的 3 个阶段。 通过渠道投放、推广活动，我们开始不断获取新用户，并通过对影响用户

26、转化的关键用户行为进行归因分析和洞察，确定用户关键的转化路径，从而判定用户是否为新用户，是否引导用户发现产品价值。 之后，通过各种交互或触达手段，引导用户形成使用习惯，成为活跃用户。在后续的运营工作中，通过日常的用户互动，提供给用户最佳的用户体验，促进用户留存、活跃、忠 诚。并通过各类具体运营活动和触点，引导用户实现最终的产品价值交换，如购买产品或者服务。 2.5其他除了上述常见模型，还有其他的分层模型可以依据实际的业务场景，帮助我们进行用户分层。 正态分布模型 当用户运营资源非常有限时，我们可以使用正态分布模型。比如二八法则即属于正态分布形式，80%的用户处于价值曲线的平均值附近，而剩下的

27、20%的用户才是主要的利润来源。一般而言，正态分布模型从利润贡献和用户数量两个维度进行建模，大家会发现提供营收最多的客户是极少数。因为运营成本和突发状况造成用户流失，造成亏本的也是少数，大多数利润都集中在一个恒定值附近。 基于上述情况，我们就可以分配更多的运营资源去重点维护高利润用户，同时对于占据大部分公司运营资源，但对提供利润有限的客户进行适当的资源调整。而大多数在恒定值附近的客户则进行标准化服务，节省资源，降低边际成本。 所以，用户体系建立，就是为了方便进行不同的运营策略优化，进而完成最终的业务指标利润。 品类综合偏好 品类综合偏好对于电商而言，与品类具有紧密关系；而对于内容产品而言，与内

28、容种类紧密相连。现在获取内容或者购买商品渠道愈发多元化，用户对不同品类商品/内容都可能选择不同渠道。品类综合偏好，通过用户搜索、浏览、关注、购买品类商品的次数、频率等行为来计算品类权重，而从对用户进行分层、分群，以便更好的进行用户运用，最终促进用户的购买。 用户活跃度 用户活跃度分层在各类网站的用户运营中运用的非常多，通常使用 PV、停留时长、发帖数等来划分用户活跃度。对于电商或者新零售来说，最重要的还是购买行为。可以根据用户近期购买频次，按一定的规则划分成新用户、活跃用户、沉睡客户和流失用户，活跃用户可以进一步划分成高、中、低频。 购物决策力 购物决策力是通过用户购买商品的行为来描绘区分用户

29、购物时的决策方式，对用户进行分群分层。用户可划分为购物冲动型、反复犹豫型、理性比较型等等。购物决策类型可以增进客服对用户心理的了解，或提升优惠券的使用情况，从而提高最终购买率，降低退换货率。了解不同购物人群的比例，还可以用于产品设计，根据用户下单前浏览时间、浏览 SKU 数量、首次浏览到购买时长等特征做聚类，从而实现个性化推荐或者推送相关的用户运营活动。 促销敏感 常见的促销类型有单品折扣促销、满减促销、加购等等，不同用户对于不同的促销方式有着不同偏好。我们可以在获知用户愿意接受的促销方式后，进行定向营销，可以有效避免运营成本浪费，提高相应品类、相应活动的购买转化率。 03用户精细运营策略用户

30、成长路径规划如何培养核心用户 3.1 用户成长路径规划： 不同生命周期运营重点用户处于不同生命周期的阶段相应的运营重点也不同，只有针对性的运营，才能促进各生命周期用户实现最大价值。 比如针对激活阶段的用户，我们希望通过一些正确的引导，促进用户完成注册、首次发布等动作；而在转化阶段，我们需要通过运营动作，促使用户多次完成我们预期的目标并产生价值，比如下载产品、下单、发布内容等；而在提高用户留存阶段，我们需要找到用户对于产品热衷的关键功能，在现有的使用黏度上，让用户在产品中不断探索发现新的价值，比如内容型 APP 或网站就是借助推荐引擎，不断给用户提供喜欢的内容从而实现高用户留存率。 智能用户运营

31、主张在恰当的时刻，给恰当的人，推送恰当的消息。第一步就是针对恰当的人，那么我们该如何去识别不同阶段的用户？首先应该先定义用户的生命周期，按照我们运营策略期望达到的目标，将用户划分为 5 个阶段： 激活：激活用户，让潜在的用户及流量实现从访客到用户的转变，通常指用户完成下载注册，并真正使用过产品的核心功能; 转化：让用户完成转化动作，如首次购买、首次发布信息等; 留存：提高用户的留存率，让用户更喜欢使用产品，花更多时间用产品; 唤醒：对沉睡的活跃用户采用挽回措施，引导其回到产品中，重新活跃; 召回：让已经流失的用户重新回到网站或者 APP，推荐一些新功能或者产品亮点，吸引用户重新喜欢产品。 不同

32、阶段的用户运营重点是什么？ 激活阶段 什么是用户激活？用户激活与新用户获取最接近，但却存在着很大差距。网站带来一个访客或 APP 下载并且注册，并不能算作用户激活。用户激活指用户真正使用过一次产品核心功能，比如购买、上传、体验 Demo，绑卡等；如果用户没有使用至少一次核心功能，说明我们的产品并没有为客户带来任何价值，根本意义上不算激活。 如何让更多人愿意激活产品，关键在于产品价值引导，如何让用户最短时间内发现产品的 Aha moment，让用户感觉到价值。要么是“多快好省”地购买了一件商品，要么发现了让自己愉悦、满足的内容。这都是用户感知到产品价值的过程，用户在一次一次的与产品价值交换的过程

33、中对产品产生认可和依赖。 如何提升用户的激活率？ 提升用户激活量的核心方法就是扫除用户到达核心功能的障碍，以及让用户更早的、更容易的到达核心功能点，有如下几个方法： 减少干扰项 用户从认识产品到体验到核心功能的过程，其实就像升级打怪的过程，如果整个流程跟西天取经一样，要精力过九九八十一难才能到达终点，很多用户在中途就容易放弃，这点在产品上的体现，就是为了索取用户信息而设置过多的门槛，比如大量的表单、多环节复杂的交互，都是阻碍用户到达核心功能路上的障碍。 解决办法就是减少阻碍，将整个获取用户信息的过程拉长，比如在用户希望解锁更多功能的时候提示进行信息补充。还有一个方法就是价值前置，这个方法在 T

34、o C 的领域比较常用，比如在加入购物车之后才会有注册的环节，显然此时放弃成本更高，因为用户也已经决定了要完成购物。有很多种减少干扰项的方法，我们可以通过易观方舟 Argo（免费的智能用户运营平台）的事件分析结合漏斗分析，去发现是什么阻碍了用户向激活方向前进，从而促进激活率。 鼓励前进的方法 回想你玩过的很多游戏，一定有这样的场景：通过完成任务，NPC 奖励我们各种装备与海量的经验奖励，从而引导我们完成更多任务，推动剧情的发展。这种奖励在提升激活率中，就是那些具有鼓励性质的信息或互动。而这些互动大多是从心理学角度出发设计。 比如利用稀缺性，你是否会在购物的时候发现，库存很少了，再不下决心购买就

35、可能买不到；或者我们会利用优惠券、组合销售等方式促进用户进行购买，这些都是鼓励前进的方法，当然提供更多的人工帮助也是鼓励用户前进的方法。这个场景在电商产品中经常出现，我们购买一件衣服或者相对陌生的产品时，内心的疑惑会很容易让我们会产生犹豫或反复考虑，及时的在线客服介入，帮助我们快速解决问题，能够更有效的引导我们完成购买。 转化阶段 相对激活而言，促进转化是用户生命周期成熟度前进一步，当有大量的用户完成了激活动作，我们希望让用户成为真正的客户，开始频繁使用产品。有很多产品激活和转化的划 分，由于业务特点有着不同的划分边界，比如注册算是激活，而产生购买才算是真正的转化。 如何促进用户产生更多的转化

36、动作？在激励用户向下一步行动的过程中，我们有很多种办法，比如： 新手优惠券 以从注册到首单购买举例，用户刚注册后如何让用户愿意下单？常见的就是含有优惠券的注册后发放新手礼包和新手任务，比如银行类在线业务会在注册之后赠送部分虚拟理财 金，让注册用户提前感受投资理财的收益，这部分资金不能提取但是起到了一个新手引导的作用，通过虚拟理财金，可以让注册用户去模拟体验正式投资的流程，从而打消用户对于投资理财的生疏感，促进注册用户到入金环节的转化率。 在促进转化的环节，都是通过写代码的环节来进行触达，但是如果有可配置的触达机制，会让新手引导环节智能便捷。易观方舟提供的智能化的用户运营解决方案，有一项能力就是

37、基于发生事件而执行某行为的能力，过去都是基于手动开发，现在只要在后台设定注册成功后，在邮件、PUSH、APP 内推送进行消息触达即可。 优化转化流程 用户从注册到真正完成转化，会经历完整的交互流程。良好的交互和有重点的引导，会让用户更容易进入我们规划好的核心路径，也就是我们说的Call To Action，当我们知道整个用户的转化漏斗后，就有能力去优化整个转化流程。 留存阶段 在所有让用户留下的原因里，核心一定是产品足够优秀。一款优秀的产品可以做到让用户每天打开，甚至每天打开很多次，比如大家都熟知的微信和抖音。但是对于非现象级的产品，我们如何让提高用户的留存率？让用户更愿意进行打开 APP 或

38、回到网站？ 除了将产品做到极致，找到用户最爱使用的功能点也很重要，我们可以通过两种方式发现用户喜爱的功能点：第一种是通过给关键功能埋点的方式，第二种是利用易观方舟里的留存分析进行不同功能之间的留存判断，根据这两种方式洞察洞察到用户喜欢的功能点。 在易观方舟的留存分析里，可以选择初始行为和后续行为，来判断两个行为之间产生的影响。比如我们初始行为选定我们要分析的功能点，而后续行为选择打开 APP 或网站，这样就可以判断用户是否基于某个功能或行为而选择多次体验产品。 唤醒阶段 沉睡用户的唤醒是用户运营的重要环节。从产品运营开始，我们会拥有大量用户，而这些用户中会有部分用户是在一段时间内与们产品无任何

39、互动的用户，这部分用户我们称之为 “沉睡用户”。如何唤醒这些沉睡用户？整个唤醒流程可以划分为两部分： 第一部分，识别用户。如何判定为沉睡用户？其实每款产品都有自己不同的判定规则，比如 3 个月没有打开网站算是沉睡用户？还是 3 个月来到网站但没有登陆、下单等行为算是沉睡？做沉睡唤醒运营需要优先对沉睡进行定义，这也就是用户识别的部分。我们可以基于用户行为和用户属性，精准、快速地找到你要找的人，并对他们触发相应的内容。 第二部分，唤醒内容。一次成功的运营活动，是将正确的内容发送给恰当的人，实现内容打开率的最大化。那么，什么才是正确的内容？首先基于用户分群后定制化内容，已经在最开始的时候就向着正确的

40、方向制定，比如关注A 的用户，分群后给他们发送A 关注的内容。对于正确的内容，也可以通过一些智能化的手段，让内容更加匹配用户的兴趣。 A/B 测试保证内容适合，提高打开率 A/B 测试大多用在产品功能验证，A/B 测试的原理是同时上线两个版本用户可感知的内容，将用户随机分成两个部分进行结合变量进行测试。在易观方舟智能运营平台，可以在线快速配置 A/B 测试，基于触达内容进行 A/B 测试，这样就可以完成内容的科学判断，让更适合的内容出现在用户面前。 智能路由和设备通道，提高内容到达率 合适的内容已经准备好，如何让内容安全快速到达用户？很多时候我们认为发送成功了，用户就会收到，但是真正到达用户终

41、端的内容不足 50%。易观方舟智能路由，通过多种触达方式进行互相补位。比如对于手机端来说，常见的触达方式有手机Push、App 内推送、短信和邮件等形式。当一条消息首次通过Push 发送失败后，智能路由会自动选择其他通道继续尝试，同时排重机制可以避免用户多次收到相同的信息。 召回阶段 首先我们认为，已经流失的用户需要进行召回，才能继续使用我们的产品。那么哪些行为意味着用户已经流失？不同的场景下判定方法不同，对于App 来说，比如卸载了App 算是流失；对于游戏来说，很长的时间没有登陆游戏，则判定为流失。 不同的运营人员对流失的判定标准不同，但是召回动作却有很多相似。针对以长期不活跃的用户，被判

42、定为产品流失，召回策略跟唤醒一致。但对于已经卸载了 APP 的用户，我们如何召回？ 还是要分为触达和内容两部分，触达因已卸载了 APP，但还可以选择短信、公众号等方式进行触达。此外，我们还可以选择重定向。易观方舟的智能用户运营可打通头条，广点通等投放平台，基于重定向的方式唤起用户重新下载，当然要针对性的给予召回内容，也是可以召回成功的重要因素。 总结：用户成长中的不同阶段，有不同的运营重点，目标是一致的就是给正确的人发送正确的内容，通过内容的方式进行用户运营是最有效的运营方式。 3.2 如何培养核心用户， 增强用户粘性在搭建用户运营体系中，我们介绍了基于用户价值进行分层。毋庸置疑，在所有用户中

43、高价值用户是用户运营的核心群体，将更多的精力放在高价值用户运营上，会给我们带来更大的收获，如何基于不同的维度进行用户分层，以及准确找到核心用户？ 在不同的领域，用户的价值判断维度不同，我们在前面的章节提到了RFM 模型： 电商领域通常会用 RFM 进行用户的价值分层，也就是最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)； 在软件领域通常用行为打分进行用户价值划分，用来判断线索的成熟度，比如过去 30天频繁来到网站或 Demo 的用户，认为是优质线索； 在 APP 用户运营里，除了 RFM，还要考虑打开 APP 的次数。 不同的行业有判断核心用

44、户的不同方法，核心用户的判定模型需要基于用户调研和数据反馈不断进行调整验证。如何培养核心用户，增强用户粘性？ 让用户更愿意打开产品、访问网站、在产品上进行价值交换（比如购买、阅读、在线学习等）无疑最核心的力量是产品本身的质量，用户会因为对产品更满意所以愿意留下来。 比如，美团外卖因为满足我们一日三餐的饮食需求。抖音APP 因为它提供了非常多有意思的短视频。主导用户粘性的往往是产品的核心价值可以解决用户的问题，然而除了产品核心价值之外，可以通过一些辅助的手段促进用户粘性，也许这在产品设计的时候就已经成为了产品中的一部分。 最常用的促进用户粘性的方式，就是让用户在产品中产生荣誉感或获得连续性价值，

45、我们可以构建一些用户的培养策略，例如： 用户激励体系 用户激励体系常见于游戏领域，比如角色在升级打怪的过程中，达到一定的级别会有相应的奖励，经验或虚拟币甚至是装备等，在游戏领域最有影响力的用户激励体系是身份体系，比如当成就达到一定数值可以得到特有的称谓或其他标识，这样的差异会给玩家很大的成就感，这也就是我们常说的 Aha Moment，无数个这样的认可让用户产生粘性； 在内容创作的领域，比如完成了优质内容的创作，可以得到相应的奖励，头条号的签约计划、身份认证计划、还有荣誉计划，这些都是用户激励体系的表现，这些用户激励体系不仅可以给到用户独有的身份认同，同时还可以构建用户与用户之间的交流平台，让

46、用户拥有归属感，比如赞赏功能除了可以直接收到收益，还可以在用户之间进行良好的互动。 积分 积分是通过通过量化的手段来养成用户习惯的策略，在产品之外提供附加收获，积分相当于另外一种虚拟货币，象征着用户的财富与会员价值，基于积分我们可以灵活的进行多种用户运营活动，比如新老用户推荐积分奖励、固定事件段内消费有双倍积分，同时积分可以用来进行权益换购，这样就让积分有了实际价值。 我们如何设计积分呢？积分通常有两种模式，一种是不可消耗积分，用来统计计数用户的参与度，给予用户身份，另外一种是可消耗积分，积分可以用来兑换商品，积分对于打折优惠来说，同样是一种减免策略，但是积分却有它独有的特征，就是与用户产生长

47、期的联系。 在利用积分进行用户活跃度和粘性培养的策略里，要注意分阶梯的进行价值兑现，比如 10分和 100 分分别可以兑换什么，这样可以持续的加强用户获得积分的欲望，也就真正的实现了用户粘性养成。 会员 会员运营是用户运营的终端体现，也是最重要的一环，成为会员代表了用户与产品产生了联系，得到了身份，对于用户运营来说，成为会员才能开始真正的用户运营，如何提高会员的生命周期价值，提高会员的活跃度，就成了用户运营的重要目标。 常见的会员权益有几种类型，比如权益型会员，这种会员模式常见于内容平台，比如得 到、爱奇艺等平台，会员拥有内容订阅、消耗的权益，产品通常会打包一堆权益给客户，这样的打包模式让成为

48、会员变的物有所值，而产品也是利用大量的用户数获得收入。 还有就是储值型会员，我们会在理发店、培训、健身等业务场景下进行储值，储值可以得到更多的优惠，同时对于产品和商家来说通过储值的方式，在一段时间内绑定了客户的消费，储值型会员的常见运营方法就是在每一次进行储值消费的时候，都是一次其他产品的曝光机会，通过产品增值的方法，将储值卡让利的部分分弥补回来。 会员运营的高级打法在于精细化运营，通过智能用户运营将会员基于行为、基于标签分群进行用户划分，这样就可以针对性的进行营销。比如：A 女士，时尚、短发、喜欢美甲、上个月的美甲即将更换。此时，我们可以进行营销活动触发，本月最新钻石美甲上线，全场八折。 0

49、4活动（运营）制定活动运营的价值活动运营的关键要素内容与激励创新如何制定一个好的活动？ 4.1 活动运营的价值2019 年天猫双 11 狂欢节活动期间，创下了 2684 亿的销售记录，一场线上活动带来的价值是巨大的，同时背后付出的努力也不可估量。在用户运营领域，活动运营是最重要的板 块，没有之一，驱动用户活跃需要活动运营，塑造品牌印象需要活动运营，构建一场活动运营可以实现名利双收。 同样是市场活动，线上的活动运营投入产出比要比线下高很多，因为互联网效应可以把一切有价值的内容和话题无限扩大，一个 10 万加的曝光量可能就会超过一场 500 人大会带来的价值，如何基于数据与智能用户运营做一个成功的

50、活动？我们也持续在探索与实践。 一个良好的品牌知名度由产品和传播构成，产品做得好，会形成口碑效应，用户之间的转介绍，是最优秀的获客渠道；但是如果只有产品做得好，只有这一个选项，是做不好品牌的。现在已经不是酒香不怕巷子深的时代了，一个优秀的产品也需要进行市场传播，只有更多的人知道产品的好，才能实现产品真正的价值。 随着互联网的崛起，线上的活动运营已经是品牌传播推广投入产出比最高的渠道，活动运营贯穿整个用户运营生命周期，包括获客、转化、促活、召回等。我们耳熟能详的策略，比如买一赠一、领取优惠券。办卡 8 折，都是活动运营的手段，而活动运营能给我们带来的不仅仅是品牌传播，往往在数字增长上，也有明显的

51、效果。 既然又能品牌传播，又能带来数字上的增长，为什么不去做好每一场活动运营呢？如何做好活动运营？要从策划一场活动运营开始。 4.2 活动运营关键要素一次优秀的活动，需要在很多环节上倾注心思，比如早期策划时候的目的、主题，以及最早期的数据准备，中期的过程把控，和后期的活动复盘。 活动目的 拉新：获得更多新用户，注册、下单、下载 APP； 促活：让用户更加活跃； 品牌知名度：以品牌曝光为主的活动； 促价值：让用户产生更多的价值，比如组合销售； 唤醒：同促活，让沉睡用户醒来，重新使用 APP 或网站等产品； 召回：让已经流失的用户重新回来； 我们在做任意一个活动之前，要明确活动的目标，这样才能在活

52、动的任意环节对齐目标，比如如果以品牌曝光为主的活动，在每一个活动决策中就要衡量曝光量，而不是用户量；在进行活动策划前就要明确活动目的，然后落实到具体的指标上，是注册量还是曝光量？是订单总金额还是参与用户数？只要把目标落实在数据指标上，才能从始至终的对齐目 标，而且可以基于目标制定切实可行的、可实现目标的活动计划。 数据分析 数据在活动运营中起到了指导方向的作用，比如可以通过渠道的数据分析进行活动宣传渠道的选择，可以通过落地页转化漏斗分析进行活动的效果分析，也可以基于过去的活动数据对当前或以后的数据进行指导建议。 很多活动运营都很重视数据对于活动的支持，但是可分析的数据比较单一，几乎都局限在复盘

53、的数据上，复盘的数据只能对之后的活动起到一个修正作用，而无法及时对活动进行正向反馈，所以除了往期数据要进行分析，还要对当前进行中的活动进行及时的数据分析，这就需要我们借助实时的数据分析工具来进行活动运营支持。 我们都分析的数据主要分为两部分：往期活动数据和当前活动数据，两种类型的数据指标大致相同。 往期活动数据指标：活动曝光量，活动页面访问量，活动参与人数，活动各渠道流量，活动各渠道转化，活动期间转化流漏斗数据（曝光-着陆-参与-转化）。 当前活动数据指标：当前活动数据，主要是起到一个跟进与监测的作用，大部分数据指标都与往期活动数据指标相同，但是会增加很多及时性数据，比如预热时期参与人数是否是

54、可控范围内的人数，如果太少或太多，就要启动预案了。 我们可以通过免费的智能用户运营平台易观方舟 Argo 来进行活动的状态监测，比如爬虫和羊毛党的及时识别，整个转化流程的 bug 监控，这些实时的数据会帮助我们尽快的发现问题，及时止损。 人群划分 很多时候我们做的活动都是基于所有用户的，比如我们数据库里有 10 万用户，我们希望都通知到他们，但是如果可以在触达人群选定的时候进行划分，就可以策划不同的内容，提高活动的触达率。 对于人群划分在用户分层有简单的说明，但是对于活动运营来说，人群划分需要动态的，通常我们可以基于用户行为分析的用户分群来帮助我们实现用户细分。原理就是基于用户行为和用户属性进

55、行交叉分析得到用户群。 在易观方舟 Argo 里，只需要设定条件就可以找到我们要找的人，比如我们可以找到过去 30 天加入购物车，商品为口红，未支付，且性别为女性的用户，只需要在用户群分离设定条件，得到用户群后保存用户即可。当我们进行内容策划的时候，就可以针对这部分用户设定针对性内容，如：参与活动赠送口红。 个性化内容，会帮助提高活动邀约的打开率，同时也会提高活动给用户的整体印象感受，这种既能提高活动参与度又能提高品牌的终端好感度，很好地做到了品效合一，但是个性化内容是基于什么呢？过去几年总会听到一个名词，那就是千人千面，千人千面是一个指导方向，如果我们很难做到千人千面，那至少要将用户大致分为

56、几个群，进行个性化的内容触达。 在进行内容群发之前，除了给用户进行同类分群，还有一个办法提高打开率，那就是 AB 测试，AB 测试经常被用到线上的产品交互功能，但是 AB 测试是一种测试方式，并不限于何种形式上，所以在内容上我们也可以用 AB 测试的方法，测试一下我们写的哪种文案，我们设置的哪种布局，甚至是我们触达的哪种弹窗是用户喜欢的？在易观方舟的智能运营产品套件里，就内置了在线 AB 测试的能力。 活动形式 什么样的活动形式会在同类活动中，会让用户更愿意参与？我们总结了以下几个特点：有趣、文案简单易懂、参与便捷、结合需求。 一个有趣的活动，不管价值如何至少在最早期就得到了用户注意力，每年春

57、节的时候，都会有很多朋友圈的现象级传播案例，参与度很高，比如在年底的朋友圈立 flag 和组合全家福卡通图，当我们在朋友圈看到这样的活动的时候，第一反应是，还挺有意思，然后了解到活动详情后发现操作确实简单，只要写一些字、拖拽一些控件，就得到了结果，同时活动还可以满足一个需求，那就是可以发布到朋友圈里进行内心的表达。 两种事件都满足了，有趣、简单易懂、参与便捷、结合需求这四个点。 过程把控 整个线上活动最细致的地方就是，整体项目的跟进，比如推广资源的落实，线上开发项目的按时内测、公测，风控预案的准备，以及活动的预热设定。 线上推广资源，除了自有的渠道外，还有就是合作的推广渠道，借助其他平台和渠道

58、的流量进行活动的推广，不过对于体量较大的产品，比如天猫京东等，活动运营的流量依赖自己内部即可。 无论是外部还是内部，推广资源的落实都比较重要，如果没有更多的流量引入和曝光，是无法达到活动预期效果的。我们可以通过易观方舟 Argo 设置 UTM 参数的方式进行渠道流量跟踪，这去分析不同渠道带来的流量以及这些流量带来的转化，分析渠道效果不仅仅是依靠流量来评估，而是依靠最终转化结果。 线上项目开发的整个周期把控，决定了项目能否保质保量的上线，这个环节也许不会决定项目的质量，但是决定了能否成功开启，需要项目的整体管理能力，比如协调研发、设 计，协调各种流量资源位和时间节点。 最重要的是，我们一定要准备

59、Plan B 方案，突发情况随时都有可能发生，充分的预案可以让活动运营更安全，预案准备有几个方向：首先是线上活动程序上的准备，对各种突发 bug，数据灾难，参与人数预估等，都应该有相应的准备，如果参与用户是我们预估的几十倍，服务器承载有问题，导致页面打不开，就需要第一时间把公告挂出来，并且启动预案的备份服务器；还有一种情况就是羊毛党降临，及时的数据分析和完善的风控预案可以很好的防御羊毛党，当我们发现大量用户共性行为的时候，就可以及时做出判断，发现漏 洞。 然而这些突发的情况，除了活动当时的数据监控，还可以通过预热的手段得到一些数据反馈。在预热期，如果用户量就已经超出预期，那么在正式活动期，我们

60、就有了相应的提前准备了。 活动复盘 活动复盘可以帮助我们去发现活动中做的不足，用来进行下次活动的经验，如何做一次高效有力的活动复盘？ 复现：将整个活动的场景还原在现，发现其中可以优化的细节，记录下来，下次活动之前拿出来进行校对，长期以往，活动运行会一直在进步。 数据表现：全流程贯穿的数据，是活动运营的质量评估标准，也是活动复盘的抓手，我们要通过数据来判断不同环节做的好坏。总结优化点，甚至是落地页的优化指导也需要数据来支撑，在线上活动运营环节，关注的数据主要围绕着用户展开，参数人数，功能点交互人数，核心功能体验人数，通过关注整个漏斗的流失数据发现优化机会。 4.3 内容与激励方式创新活动运营是用