初做運營，我們經(jīng)常犯的錯誤是只關注用戶的數(shù)量，而不關注用戶的畫像，只做新媒體粉絲的運營，而缺少對產(chǎn)品本身的推廣轉化，最終導致我們投入了大部分人力財力精力卻達不到我們想要的結果。

初創(chuàng)產(chǎn)品或者企業(yè)最難的是什么?看準定位!發(fā)展中的產(chǎn)品和企業(yè)最難的是什么?堅持定位!幾年的產(chǎn)品經(jīng)歷給我大的挑戰(zhàn)是“定位”二字，因為方向不對，努力白費!定位是產(chǎn)品或者公司在用戶心智中的位置。所以明確定位，主要是明確服務的用戶群以及明確服務的內(nèi)容，二者結合最好能形成一個細分品類。

過去幾年，我們在產(chǎn)品運營中犯的大錯誤就是沒有精準的細分目標用戶群，對于用戶群定位太泛導致產(chǎn)品的服務橫向延伸厲害，缺少有特色、有深度的欄目，雖然或多或少的能滿足用戶的需求，卻很難抓住任何細分人群的心。

我們在運營的過程中，產(chǎn)品的推廣更多的依賴于一些品牌活動，用戶活躍度主要通過積分來維系，脫離開產(chǎn)品本身核心服務的運營，換來的只有用戶的數(shù)量而缺乏質(zhì)量，低質(zhì)的人群并沒有給我們貢獻太大的價值，反而不斷消耗著我們的運營精力和資源，而且“劣幣驅逐良幣”造成優(yōu)質(zhì)用戶的流失。

這兩年直播很火，我看很多平臺利用微信號做免費直播，比如搞健康講座。但是我也發(fā)現(xiàn)，直播內(nèi)容太泛，直播過程并沒有向自己產(chǎn)品轉化甚至都沒有品牌露出、定位引導，在直播泛濫的時代這種方式很難吸引用戶，即使吸引了大量的用戶關注，對核心產(chǎn)品起到什么作用呢?

補貼模式是中國互聯(lián)網(wǎng)非常獨特的風景線，補貼的目的：一是燒錢競爭，搶奪市場份額;二是推動用戶在早期更有動力的使用產(chǎn)品，培養(yǎng)用戶的使用習慣。

如果補貼模式只是培養(yǎng)了一群貪小便宜的人，而不是讓目標用戶養(yǎng)成使用產(chǎn)品的習慣，補貼一停人就走光了，那豈不是也是勞民傷財，最后人財兩空，得不償失呢?

缺少對于目標群體的細分定位而做的產(chǎn)品和運營，看似熱火朝天，其實都是白忙活，看看那可憐的轉化率數(shù)據(jù)心就碎了。

做產(chǎn)品首先要找準定位，做運營首先要明確目標人群，特別產(chǎn)品初期這更加重要。

我們以早教平臺來模擬產(chǎn)品運營的思考方式，希望能形成一套通用的指導模型。

第一步：建立分層的用戶模型

圖1：用戶分層模型

首先非常清晰的定位自己服務的用戶是誰?2-7歲孩子的關注孩子教育的爸爸媽媽(80后和90后)。其實這個用戶群和育兒的用戶群本身就有細分和差異化，育兒更側重物質(zhì)方面的需求，而早教更多的是精神層面的需求。

然后再繼續(xù)細分目標用戶即核心用戶是誰?在這里有兩種思考方式：

第一，我很明確我要做什么，提供什么服務，這是從需求出發(fā)，找對應需求最強烈的人群即可。

第二，我看中了這塊市場，但是具體提供什么服務我不清楚，這就要從市場和人群分析，梳理不同人群的核心需求，從而確定核心群體及核心服務內(nèi)容。

下圖通過對早教的幾個不同類型劃分找到對應的目標用戶。當然還可以再細分下去，或者換另外的維度去劃分，但總之不論哪種方式都要找到自己的核心群體，保證前期產(chǎn)品的定位和運營的資源能夠聚焦。

圖2：早教用戶分類

通過用戶到核心用戶的細分過程，找到好的切入點。而通過用戶到干系人的關聯(lián)過程，主要看未來的市場規(guī)模和盈利模式，比如早教用戶的干系人是不是還有孩子的爺爺奶奶，甚至是孩子自己，孩子的老師(幼兒園和培訓班)，各種早教機構、商業(yè)機構等等。

第二步：建立并運營好種子用戶

圖3：種子用戶特征

種子用戶顧名思義就是產(chǎn)品的初始用戶，他們會使用產(chǎn)品，提產(chǎn)品建議，接受產(chǎn)品的不成熟，而且愿意去主動推廣它。比如小米的種子用戶是早期的手機發(fā)燒友，知乎的種子用戶是互聯(lián)網(wǎng)界的一些大V。種子用戶對于我們產(chǎn)品初期的市場驗證，產(chǎn)品完善起著至關重要的作用，所以對于種子用戶的成功運營是產(chǎn)品走向成功的第一步。

種子用戶不需要多，但是要高質(zhì)量的目標用戶，就像早教產(chǎn)品一樣，周圍的有孩子的親戚朋友就是第一批種子用戶。

第三步：圍繞目標用戶不斷深入構建產(chǎn)品能力

建立起目標用戶的群體畫像以后，我們要時刻不斷的挖掘目標群體的需求，從而構建出符合目標用戶群需求的產(chǎn)品和服務，那么這個產(chǎn)品才能夠產(chǎn)生粘性，形成品牌忠誠度。

比如像圖2所示，我們的目標用戶是關注孩子性格的帶教型家長，他們對早教內(nèi)容的需求是最旺盛的;而準備給孩子報興趣班的家長，選擇早教機構是其大的需求，如何幫他們?nèi)フ业狡放坪?，價格優(yōu)，孩子喜歡的早教機構是我們服務的方向;而特別關注孩子在學校及群體中的表現(xiàn)的家長，和老師的溝通是重中之重，搭建溝通協(xié)作平臺更能打動目標用戶。

所以只有知道自己的目標用戶群是什么樣的，才能精準把握用戶需求，從而把有限的資源放到最容易出效果的產(chǎn)品和服務上。如果沒有細分目標用戶群，就會讓我們的產(chǎn)品橫向擴展厲害，以期服務更多的用戶，但是事情總是事與愿違，因為大而全而失去了特色，抓不住用戶心智。

所以我們意識到自己問題以后，我們逐步的采取措施，減少活動頻率，降低積分的發(fā)放比例，轉而建設核心產(chǎn)品，提升產(chǎn)品體驗，雖然造成了大量用戶的流失，但是高質(zhì)量的目標用戶的加入，用戶創(chuàng)造的價值也在加大。

第四步：運營過程不斷驗證并修正目標用戶群

產(chǎn)品生孩子，運營養(yǎng)孩子，一個產(chǎn)品的成功需要產(chǎn)品團隊和運營團隊緊密的配合。其實產(chǎn)品和運營更恰當?shù)慕忉屖牵a(chǎn)品指明了(孩子)發(fā)展的方向，而運營保障了(孩子)發(fā)展的方向。但有時候，產(chǎn)品指的這個方向不一定對，需要在運營的過程中發(fā)現(xiàn)并糾正;有時候，運營也會偏離了方向，需要通過和目標用戶群的匹配中糾正過來。

所以我們發(fā)現(xiàn)目標用戶其實不等于核心用戶，目標用戶是我們做產(chǎn)品時設定的核心用戶，但是它會在運營的過程中發(fā)生變化。所以我簡單做了一個目標用戶和核心用戶的對照表格(以醫(yī)生群體為例)，可以每隔一段時間就去做一個分析對比。

圖4：列舉目標用戶畫像和核心用戶畫像

通過這個表格，我們來定義需要的目標用戶和潛在用戶(當然這個畫像屬性可以裁剪也可以增加，根據(jù)自己需要)，然后運營的過程中，我們不斷的從當前的活躍用戶里分析當前的核心用戶的畫像去和目標用戶去做匹配，從而確定產(chǎn)品和運營是否一致。

那么核心用戶如何分析呢?最好的方式是通過用戶屬性數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)分析，大樣本數(shù)據(jù)的分析一般比較真實;其次是不斷的通過用戶的調(diào)研來確定當前用戶群的樣子;最差的方式就是主觀判斷，但是最容易產(chǎn)生誤差。所以數(shù)據(jù)化的運營非常重要!

如果核心用戶和目標用戶偏差很大，就一定是不好的結果嗎?其實不然，因為上面我們已經(jīng)說過產(chǎn)品和運營都有可能會出錯。當出現(xiàn)分歧怎么辦?是按照最初的目標用戶糾正，還是按照當前的核心用戶延續(xù)呢?最公正的方法我感覺可以評估目標群體和當前核心群體的商業(yè)價值。如果目標用戶更有價值，運營需要調(diào)整策略糾正路線;如果核心用戶更有價值，那么以當前核心用戶作為新的目標用戶，產(chǎn)品調(diào)整方向。

我們的產(chǎn)品運營了幾年了，逐步平臺化了，提供的服務增多了，我們現(xiàn)在的核心用戶基本和早期確立的用戶重疊了，就不需要在細分用戶群了嗎?其實也不是，不管平臺再大，平臺初期的定位的核心功能應該是不能變的，比如微信做的再大，溝通交流的核心是不會發(fā)生變化，如果核心定位和功能發(fā)生改變，這就變成另外一個產(chǎn)品了。

只要核心定位不變，那么核心用戶群就可以細分出來。所以現(xiàn)在產(chǎn)品功能越來越多，我們所有做的就是找到核心用戶，把他們核心需求的功能給凸顯出來，而其他服務更具重要程度放到次級或者更深級別的入口里，即維持了產(chǎn)品的核心定位，又提供了更多的服務功能，滿足更多用戶的使用。

另外，產(chǎn)品擴大化以后，對于產(chǎn)品用戶的運營可以按照頻道，用戶群進行分拆。比如還是早教平臺為例，我們核心提供的是用戶的行為教育功能，但是隨著用戶群的增加，我們逐步完善了興趣教育功能和學前教育功能，我們可以把頻道分拆運營，每一部分依然遵循上面介紹的四步運營體系。

再比如分答平臺，當完成了平臺初始積累后，人群快速擴張，分答平臺的運營基本是按行業(yè)進行細分運營，健康、法律、育兒等頻道獨立運營，而每一部分依然要做用戶分層，圍繞各自的核心人群來構建產(chǎn)品和運營體系。

常言說：“航船沒有方向，什么風對它都不是順風!”，而只有明確了基于目標用戶群的產(chǎn)品和運營，才使航船駛入正確的航向，迎風破浪!

新聞名稱：產(chǎn)品運營如何提高用戶轉化率
文章位置：http://www.rwnh.cn/news11/172961.html

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