以下文章來源於用戶運營觀察 ，作者用戶運營觀察
本文獨創用戶運營5步實戰法，每一步環環相扣，從實際業務場景出發，搭建相應的用戶模型，並輸出目標用戶群和畫像，進而制定精準營銷策略進行營銷，以提升用戶的生命週期價值。
用戶畫像到底如何使用？
在拋出這個疑問之前，我研究過許多文章，這些文章的研究方向更熱衷於如何給用戶360度畫像，用常見的人物形象卡來描述平臺某部分用戶的特徵，比如：
- 年齡：28歲，性別：女
- 職位：都市白領
- 婚姻狀況：已婚
- 個性：宅女，喜歡網購、喜歡美好的事物、文藝小資、享受生活
- 星座：天蠍座
- 地址：北京xx小區
這是一種典型的用戶畫像，也是許多企業熱衷做用戶畫像分析的方法，這種人物畫像卡在用戶研究方面有很大的幫助，可以幫助產品經理找準產品的方向。
但在用戶運營層面，如果單純給用戶貼標籤做畫像，反而有一種無從應用的感覺。
我們舉例幾個業務場景：
- 我是一個電商平臺，銷售100種品類產品，該給用戶精準推薦什麼產品？
- 我要給用戶推券，希望提高券的ROI，該給什麼樣的用戶推券？
- 平臺用戶流失嚴重，希望分析哪些用戶流失了，怎麼挽留？
以上三個業務場景，如果要用到用戶畫像，你該如何應用？
顯然簡單的用戶分析卡根本無法支持我們的運營工作，用戶分析一個重要的方法論就是：從業務場景出發，找到精準的用戶群，定向分析畫像，然後應用到實際運營活動中。
接下來，我們重點闡述用戶運營5步法：
01 明確業務場景
之所以把業務場景放到第一位，是因為業務場景是用戶運營的重中之重，很多用戶運營往往走入一種誤區是先有用戶畫像。再基於畫像標籤對用戶進行分群，再推送定向活動。
這種運營思路往往是為了營銷而營銷，最終是解決了什麼業務問題反而無從談起。
比如某個平臺把幾個標籤組合篩出了一部分人群，標籤包括：性別、年齡、最近的購買時間、客單價等，最終推了一個滿減活動過去。
那這個營銷結束之後我們只能分析一次活動的成敗，而對整體用戶運營缺乏實際的業務支撐意義。
明確業務場景的意義在於，我們有了具體業務場景，才會有具體營銷的目標人群，進而再針對人群的畫像特徵制定更加明確的營銷策略。
我們以第三個業務場景為例：平臺用戶月滾動流失率為30%，希望能通過定向的用戶運營將流失率降低至15%。
接下來的任務就是：找到哪些用戶產生了流失。
有的同學會說這好辦，我們將平臺用戶三個月未回來購買的用戶定義為流失，然後將這些用戶分出來，定向推送一張復購券，接下來分析這張券的核銷效果，如果核銷較好，則用戶流失率會降低。
這是一種最簡單但效果最差的用戶運營方式了，相信很多人剛做用戶運營的時候，都是這麼做的。
一方面是缺乏用戶模型的支撐，無法更加精準的預測流失，只能根據已流失用戶做一些召回活動，但用戶真正流失後召回率往往很難達到1%。
另一方面缺乏畫像的支撐，不瞭解流失用戶群的特徵，想當然的推一些大力度活動，反而很難再打動流失用戶。
02 用戶建模
用戶建模是做用戶運營的必備技能，就好比一個技術猿如果不會寫代碼，不瞭解一門代碼語言，那怎麼可以從事這個行業呢？
針對這個業務場景我們需要搭建什麼樣的用戶模型呢？
我們有三種思路：
- 篩選已知流失用戶建模，通過決策樹模型分析流失規則，通過流失規則預測最可能的流失用戶，篩選出這部分用戶做營銷。
- 篩選已知流失用戶建模，通過神經網絡模型建立流失評分機制，對平臺所有高價值用戶進行流失評分，將評分較高的高價值用戶篩選出來做更精準的營銷。
- 搭建用戶生命週期模型，通過用戶生命週期預測用戶流失節點，在用戶快要流失時候進行及時的干預營銷，以降低用戶流失率。
我們採取第三種建模營銷方法，搭建如下模型：
在模型中，我們可以根據箭頭瞭解整個用戶的數據走向，把平臺用戶的全部數據導入模型中進行分析。
這裡使用到了cox生存分析的算法，這個算法可以幫助我們分析用戶的生存時間，進而得到平臺全部用戶的生命週期分佈。我們基於生命週期可以得到用戶的流失邊界值，從而確定用戶的整體流失節點。
03 定準目標用戶群
用戶建模完成後，我們可以把平臺用戶數據與大數據模型打通，通過大數據分析的方法可以定向輸出我們想要的用戶群。
回到我們的業務場景，我們業務目標是降低用戶流失率，也就是從30%降低至15%。
那我們的目標營銷用戶群該是誰呢？
如果單純篩選已流失用戶，試圖通過挽回這部分用戶來提升迴流率，我們知道營銷難度非常大，一般流失用戶往往是直接卸載APP或者不再使用我們的產品，一旦卸載APP後觸達率非常低，通過短信召回的辦法往往也是得不償失。
那我們把目光瞄向流失邊界的用戶，這部分用戶通過模型預測，流失傾向要高於平臺的活躍用戶但並未流失，這個時候如果及時採取干預營銷，用戶留下的可能性反而很大。
04 分析用戶畫像
目標營銷用戶群定位完成，接下來需要分析用戶群的畫像以瞭解用戶行為特徵，從而制定更具有針對性的營銷策略。
用戶畫像該如何分析呢？
這裡分析用戶畫像不是大而全，而是要基於實際業務場景，哪些畫像更有助於營銷策略的制定，我們只分析這部分畫像信息即可。我們先通過模型看下這部分用戶群的實際畫像。
通過模型輸出，我們可以得到目標營銷人群的畫像特徵如下：
- 21-40歲女性用戶
- 平均間隔消費週期是16-30天左右
- 消費客單為低客單用戶，均值30元以下。
- 生命週期處於上升期
基於以上畫像特徵，我們能得到哪些營銷信息呢？
- 性別、年齡來決定我們的文案策略和溝通語氣。
- 重複消費間隔天數決定營銷時機。
- 生命週期決定不同的營銷方向。
- 客單來決定我們推什麼力度的活動。
這就是用戶畫像在營銷中的實際應用，每一個畫像信息必然可以用到營銷策略中，在建模過程中我們需要得到有實際業務意義的畫像信息，並用於指導接下來的營銷策略制定。
05 制定營銷策略
我們得到用戶畫像後，基於畫像信息可以做更加精準針對性的營銷活動。
接下來，我們來梳理一下本次實戰的營銷策略：
- 本次用戶目標群生命週期處於上升期和新客期，特徵是消費習慣並未養成，需策劃刺激性活動引導消費。
- 目標用戶群體消費特徵屬於低客單消費群體，活動參與門檻不宜太高，活動可以以適當提升客單為次要目標。
- 畫像特徵方面是20-40歲之間的年輕女性消費群體，溝通策略需用更感性的方法。
基於以上營銷策略，我們制定落地活動和推送觸達的執行策略。結合聖誕選了一款蛋糕，主題是：和心愛的ta一起過聖誕，瞄準年輕女性愛浪漫這個群體。
活動內容是消費滿35半價換購這款蛋糕，達到提升客單以及用半價產生刺激消費的效果。篩選目標用戶群體，並進一步篩選16-30天未回頭消費的會員進行短信提醒，以提高短信ROI。
以上，我們詳解了用戶運營的實操經驗，做用戶運營5步實戰方法，每一步環環相扣，從實際業務場景出發，我們搭建相應的用戶模型，並輸出目標用戶群和畫像，進而制定精準營銷策略進行營銷，以提升用戶的生命週期價值。
