本文作者介紹一種用戶運(yùn)營體系方法，是通過RFM模型轉(zhuǎn)化來的。

從事互聯(lián)網(wǎng)的同行相信也了解現(xiàn)在的市場行情，在獲客成本越來越高，市場用戶總數(shù)大致不變的情況下。到處都是一片紅海。

所以，在“蛋糕就這么大，分蛋糕的人卻越來越多的情況下”，如果維護(hù)好每一個費(fèi)力爭取進(jìn)來的用戶，自然成了至關(guān)重要的作用。這個事，主要也是用戶運(yùn)營從事在進(jìn)行操盤的。

那么，用戶運(yùn)營要怎么做?其實(shí)，大部分從事運(yùn)營的同事方法均有所差異。作為運(yùn)營，無非就是拉新、促活、提高留存、提高訂單、提升流水等。而針對不同的運(yùn)營目的，每一個資深的運(yùn)營從事者運(yùn)營的方法是不同。

以下，介紹一種通過RFM模型轉(zhuǎn)化來的用戶運(yùn)營體系方法，也是筆者最近的一個心得，運(yùn)營老司機(jī)請繞道。

一、定義不同層次的用戶類型

首先需對不同類型用戶區(qū)分，如下：

臨界值的確定

這里分為橫向和縱向兩個維度來進(jìn)區(qū)分。舉例如下：

數(shù)據(jù)取值范圍：1.1-3.1(兩個月的數(shù)據(jù))

(1)橫向：按照用戶消費(fèi)頻次(成熟度)區(qū)分，如：

初級用戶：消費(fèi)1-5單用戶;

成長用戶：消費(fèi)6-10單用戶;

成熟用戶：10單以上用戶。

(2)縱向：按照用戶活躍度區(qū)分，如：

活躍期：最近4天有消費(fèi)的用戶;

衰退期：5-10天未消費(fèi)的用戶;

流失期：11-20天未消費(fèi)的用戶;

死亡期：20天以上未消費(fèi)的用戶。

舉例：初級用戶&活躍期：即代表在近兩個月內(nèi)，用戶消費(fèi)了5單以下。但該用戶最近三天有消費(fèi)。

數(shù)據(jù)需求表參考：

注：這里可看前三列，后兩列作為數(shù)據(jù)參考。

以上僅僅是舉例(偏電商類型的業(yè)務(wù))，可能不同行業(yè)不同業(yè)務(wù)下，用戶的消費(fèi)頻次和活躍度是不同的。這里要看具體的業(yè)務(wù)而定。

二、制定對應(yīng)的用戶體系模型

通過以上用戶定義：我們可繪制出我們整個用戶運(yùn)營的框架

注：此模型之前參考過一個大神文章啟發(fā)的。

以上的圖簡單易懂，這里說明一下：

我們的目標(biāo)即可細(xì)化為：

初級用戶轉(zhuǎn)化成長用戶，成長用戶轉(zhuǎn)化為成熟用戶。

沉睡用戶和流失用戶進(jìn)行喚醒，拉為活躍用戶。

通過以上兩種方式，形成循環(huán)閉環(huán)。

其中幾個小細(xì)節(jié)是關(guān)鍵要素：

(1)初級用戶由于對產(chǎn)品熟悉度不夠，故流失和沉睡可能較多，需專門針對此批用戶進(jìn)行專項(xiàng)分析、運(yùn)營。

(2)到成長期和成熟期以后，對于流失和沉睡的用戶需重點(diǎn)關(guān)注。

特別是成熟期的流失用戶，此批用戶大部分是經(jīng)過長期的維護(hù)和大量的資源支出，才變成我們的忠實(shí)fans，如果流失數(shù)據(jù)異動很大，就要立項(xiàng)專門去研究。負(fù)責(zé)這一塊的小伙伴更要走下去，深入和這批用戶溝通，找出真正的原因，而不是在辦公室看著數(shù)據(jù)拍腦袋定原因。分析出來的東西，更要去和真正的用戶反復(fù)進(jìn)行驗(yàn)證。

(3)當(dāng)然，精細(xì)化的分析出用戶體系，最重要就是對癥下藥，減少預(yù)算、提高轉(zhuǎn)化。

所以，對不同類型用戶，可能運(yùn)營的策略和方法是不同。

三、具體的運(yùn)營方法

首先，我們可以通過以上的模型，挖掘出對應(yīng)的用戶數(shù)據(jù)。

這里說個題外話：很多同學(xué)可能對這批數(shù)據(jù)的獲取會比較頭疼。特別是創(chuàng)業(yè)型公司，根本沒有相應(yīng)的數(shù)據(jù)平臺。所以這里可以提3點(diǎn)建議：

通過后臺導(dǎo)出相應(yīng)的訂單數(shù)據(jù)源表，自行通過excel等工具進(jìn)行處理(具體的excel方法就不贅述了)

和管數(shù)據(jù)庫的開發(fā)哥哥溝通，通過sql語句進(jìn)行導(dǎo)出。(方便是方便，但經(jīng)常打擾人家也不太好。)

如果此體系定下來了。一定要和產(chǎn)品經(jīng)歷溝通此需求。個人覺得這方面很關(guān)鍵，數(shù)據(jù)是運(yùn)營的基礎(chǔ)，有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)后臺，會節(jié)省很多工作量，提高工作效率。

以下導(dǎo)出相應(yīng)的數(shù)據(jù)：

注：數(shù)據(jù)僅僅是舉例參考。

根據(jù)簡單數(shù)據(jù)分析，即可嘗試以下的運(yùn)營動作：

初級用戶的沉睡期和流失期用戶最多?？缮暾堜佉慌M合券進(jìn)行喚醒。如：1張高面額、低門檻券，1張低面額、低門檻券進(jìn)行促活，并做好券到期提醒。(兩張券的含義是讓用戶能多逗留、多消費(fèi)一次。盡量能加長使用我們的產(chǎn)品時間)

處于成長期的用戶，相對來講，也算較為熟悉我們產(chǎn)品?？稍O(shè)置消費(fèi)返券或發(fā)放中等面額的優(yōu)惠券，并根據(jù)其用戶購買習(xí)慣push相應(yīng)的文案。

對于成熟用戶，重點(diǎn)關(guān)注其流失期和沉睡期用戶?？砂才趴头M(jìn)行抽樣訪談，了解流失原因。并申請一批優(yōu)惠券或者禮品(需使用產(chǎn)品兌換)，作為獎勵或者歉意的補(bǔ)償?shù)取?/p>

活躍期的成長和成熟的用戶，目的是提高用戶的消費(fèi)客單價(jià)和頻次。所以可以相應(yīng)發(fā)一些低面額，較高門檻的優(yōu)惠券，并push熱門或者爆款的商品等。

以上只是筆者簡單列舉一些方式，具體動作需根據(jù)業(yè)務(wù)和具體的數(shù)據(jù)反饋來定。但大體的形式可以參考。

通過初級、成長、成熟和活躍、衰退、沉睡多個維度交叉分析，總能發(fā)現(xiàn)出問題，制定相應(yīng)的運(yùn)營策略。

四、運(yùn)營動作的周期和推送的方式

運(yùn)營動作周期

用戶運(yùn)營的體系，是需要進(jìn)行長期的運(yùn)營操作。可能會根據(jù)過程中的數(shù)據(jù)反饋，來調(diào)整具體的動作。但方法和大方向基本應(yīng)該保持一致。

當(dāng)然，根據(jù)業(yè)務(wù)的不同性，運(yùn)營動作的操作也會有所差異。

以電商業(yè)務(wù)舉例，在電商業(yè)務(wù)中，不同用戶類型操作的頻率也是不同。

如：

死亡期的用戶：一個月/半個月集中整理一次數(shù)據(jù)，進(jìn)行發(fā)券、推送等。

流失期的用戶：此批用戶屬于瀕臨死亡，則需每3天/7天需分析一次，進(jìn)行運(yùn)營激活等。

關(guān)鍵點(diǎn)于：當(dāng)你對某批用戶進(jìn)行操作后，要進(jìn)行相應(yīng)的追蹤。如隔1個星期后，再觀察相應(yīng)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化情況，以及在新的時間維度中，此批數(shù)據(jù)在各個層級中的占比。也方便你做好相應(yīng)的匯報(bào)和總結(jié)。

舉例：3月1號對前兩個月的數(shù)據(jù)進(jìn)行上述的分析后，在4月份撈出來的數(shù)據(jù)中，3月份這批數(shù)據(jù)在最新數(shù)據(jù)中的情況，以此來評估你的運(yùn)營效果和指導(dǎo)后續(xù)的動作。同時，還能同比日活情況、留存情況等指標(biāo)，多維護(hù)結(jié)合來分析效果。

對于用戶推送

這方面展開來講，可能又是一篇文章，先拋開時間、頻次這些因素，簡單的策略建議如下：

初級用戶、死亡用戶推送優(yōu)惠，引導(dǎo)消費(fèi)。

成長、成熟用戶推送根據(jù)用戶數(shù)據(jù)反饋，推送相應(yīng)爆款，特色商品、產(chǎn)品活動等。

推送后的用戶引導(dǎo)鏈接、跳轉(zhuǎn)方式越短越好。

五、總結(jié)

最后，簡單梳理下本文闡述的方法：

對我們產(chǎn)品用戶進(jìn)行精細(xì)分層級;

制定相應(yīng)的用戶模型(RFM模型的應(yīng)用);

根據(jù)定好模型，進(jìn)行相應(yīng)用戶數(shù)據(jù)的收集;

通過數(shù)據(jù)的分析制定相應(yīng)的運(yùn)營策略;

運(yùn)營周期、推送的方式和數(shù)據(jù)效果的評判標(biāo)準(zhǔn)。

我們做用戶運(yùn)營，一定要確定好目標(biāo)。無論是促活、提高留存、提升訂單、拉高客單和提升流水，具體到相應(yīng)的運(yùn)營動作是有差異的。一定記得要對癥下藥，確定1-2個目標(biāo)，循序漸進(jìn)。對于后續(xù)的復(fù)盤分析也要認(rèn)真分析到位，做好統(tǒng)計(jì)，及時進(jìn)行調(diào)整。

當(dāng)然，RFM的模型，還有一個用戶的消費(fèi)金額。當(dāng)你需要更細(xì)化對用戶進(jìn)行分層時，還可以將此指標(biāo)考慮進(jìn)去。然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理，可能又會得到不同的結(jié)果了。

分享題目：如何搭建用戶運(yùn)營體系
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