正所謂“無數據，不運營”，在流量僵化的 Today 更是如此，數據驅動精細化運營已是運營界的共識。神策數據分析師朱靜芸曾在文章
消費者全渠道精細化運營方案
中介紹精細化運營的根本內驅力是“希望花出去的每一分錢都有效果，最好是來的每個用戶都留下，留下的每個用戶都活躍，活躍的每個用戶都付費轉化，付費的每個用戶都復購。”
但是，現實是從拉新-留存-促活-轉化-復購中的每個環節中都“橫屍遍野”，鮮有企業深知精細化運營之道。本文將從以下四個步驟，介紹精細化運營之道。
1. 瞭解你的用戶，標籤化用戶
2. 建立分析模型，鎖定目標用戶
3. 用戶分群，深度挖掘群體特點
4. 制定精細化營銷策略和方案
瞭解用戶屬性，標籤化用戶
任何一個企業的用戶都不會直接告訴你“Ta 是誰”，但用戶的數據和行為中早有答案。在數據→信息→知識的轉化過程中，標籤擔當起將抽象的數據轉化為一個相對具象的信息中心的作用。
實質上，瞭解用戶的過程也是一個為用戶打上不同標籤並分群的過程。而標籤建立的基礎，是對用戶屬性有細顆粒度的認知。但始終要切記標籤是來源於業務目標且服務於業務應用的。
用戶屬性可以從內在屬性、外在屬性和業務屬性等很多方面來交叉分析。內在屬性，如姓名、性別、年齡等；外在屬性如城市、教育程度、手機機型等；業務屬性需要根據自身業務進行設定，如電商平臺包含首次註冊時間、首次下單時間、VIP 等級等。
圖 1 神策分析電商 DEMO 用戶屬性示例
通過屬性數據的補充，每一位用戶的形象逐漸豐富，“Ta 是誰”將躍然紙上，如
老王，40，北京，程序員，最近瀏覽“防脫髮產品”；
小莉，25，上海人，電商用戶等級皇冠，最近瀏覽“沙灘裙”；
然後你就知道老王的經濟能力還行，但頭髮急需搶救，小莉沉迷網購，最近可能有海邊出遊規劃……
瞭解用戶屬性是一個日積月累的工作，功夫要下在日常中，技術埋點、問卷調查、第三方平臺的數據支持都有助於運營對用戶進行更全面的瞭解。
建立分析模型，鎖定目標用戶
分析模型的建立一般會取決於企業自身技術實力的好壞，且大多數企業的運營都是依附於技術建立分析模型，但存在需求理解不對稱、時間滯後、流程繁瑣等種種弊端，現在市面上也出現了一些用戶行為分析產品能幫助解決以上痛點。
以神策分析產品為例，用戶分群、屬性分析都是精細化運營的很好的支撐，神策分析還可以將凌亂繁雜的標籤有序化管理，運營也不必依附於技術，自主進行用戶分群的建立，省去繁雜流程，將更多的精力投入到探索運營新突破上。下面通過幾張圖來感受一下：
圖 2 神策分析用戶分群界面（點擊查看大圖）
圖 3 神策分析規則創建分群
圖 4 神策分析分群結果
對用戶行為進行分析，有助於運營同學瞭解到用戶使用 Web/APP 的習慣，如用戶登錄時間段、常點選的廣告位、偏愛的服裝品牌等，進而為用戶準備更吸引人的內容，改進產品界面排布，優化用戶體驗。
比如，小莉臨近五一假期，瀏覽和收藏以及加購商品明顯增多，可以預測近期小莉為假期出遊做準備，同時也可以以小莉的行為特徵為範本，篩選出準備為假期出遊做準備的目標用戶群，採取一些運營措施。
用戶分群，深度挖掘群體特點
用戶分群是一個人工篩選的過程，大數據為用戶分群提供了豐富的可能性。將用戶信息標籤化後，通過分析模型分析用戶的歷史行為路徑、習慣、偏好等屬性，加上二次加工得到的標籤，能把具有一定特徵的用戶劃分為一個群體，這樣就能得到用於不同業務應用的用戶分群。比如運營人員需要選擇一批對 A 商品有購買意願但並未下單的人進行優惠券的推送，就可以通過標籤選擇最近一個月將 A 商品加入購物車，同時未購買同品類商品的人建立一個分群推送優惠券，並在後期通過這個分群來判斷它的購買情況。
用戶分群既可以獨立使用解決問題，也適用於和其他數據分析模型，如漏斗分析、事件分析等結合，從多個維度拆解指標，幫助企業打破數據孤島並真實瞭解用戶和定位營銷目標群體，幫助企業實現精準、高效營銷。
事實上，清晰勾勒某特定群體在特定研究範圍內的行為全貌，並定義目標人群，是運營人員信息推送的前提。運營人員根據需求對特定目標人群完成精準信息推送工作，如召回流失用戶、刺激用戶復購等。完成特定人群的精準信息推送工作後，可實時分析，全方位瞭解營銷效果。幫助企業與用戶實現精準高效的信息互通。
制定精細化營銷策略和方案
前三步是企業實現精細化運營的基石，而“制定精細化營銷策略和方案的落地”是企業精細化運營拉開差距的關鍵。不同行業和不同企業的精細化營銷策略和方案各異，下面以一個文娛領域的垂直類企業 A 為例進行講解。
A 的主要受眾為漫畫愛好者群體，針對主要受眾特徵，在產品中設置了多達 13 個漫畫分類，如少年、奇幻、靈異、治癒、戀愛、校園等。這樣的設置出於兩個原因：其一，從用戶角度來說，讓用戶可以更快更精準的找到自己喜愛的漫畫類型。其二，從運營角度考慮將用戶分群，定向營銷，提升活躍和留存。
可見，該企業將精細化運營思維進行了一定的產品化。因此，A 企業的運營人員可根據這些分類更靈活地針對不同的人群進行促活、轉化、召回等操作。舉個例子，A 企業的運營同學通過用戶分群功能，篩選出 7 天內 4 次點擊校園分類中漫畫的人群，保存為一個用戶群，精準推送近期新上的校園漫畫消息，不斷吸引這群用戶讀新的內容，形成習慣，提高粘性。以此類推，其他的分類也可採取類似方法，同時也可疊加其他屬性，如註冊時間、近期訪問時間、近期付費時間等進行進一步的分群和運營。
最後，分享一個神策數據分析師朱靜芸曾強調的精細化運營的閉環，如下圖：
圖 5 圖來自《消費者全渠道精細化運營方案》
流量僵化時代，競品多如牛毛，只有精細化運營才能爭得一線生機。企業通過數據驅動精細化運營降低獲客價格、提升用戶留存率、提高用戶忠誠度、提升企業核心競爭力……已迫在眉睫。
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