盡管不同產品類型存在截然不同的運營手法，但終歸是為用戶規模服務，談到用戶規模就離不開三大運營指標，即開源、促活、節流。本篇主要分享筆者在渠道運營方面的心得。

客戶開源：渠道投放&渠道管理

講到客戶開源，就饒不開渠道推廣，常規的投放類型有信息流、SEM、應用商店跟大大小小的廣告平臺，具體投放策略視產品類型及目標用戶而定，這里隱去不談。

通常我們渠道投放過程分為兩個階段：

• 一是投放前的準備；
• 二是投放過程中的策略調整。

階段一：投放前準備

• 了解產品的特性以及目標用戶群體的基本特征；
• 結合產品特性基于對用戶有利特征進行排序；
• 提煉產品相對競品的優勢特征；
• 了解手頭固有渠道投放情況。

投放前對內的工作主要目的是：

1. 便于自己快速了解自家產品和業務，了解投放對象類型，提煉制作推廣物料的基礎素材；
2. 了解手頭固有的投放情況，依據渠道的比重，判斷當前的工作核心。

筆者拿P2P理財產品做簡單的分析案例：

首先我們知道的P2P理財客戶，顯性特征是具備一定積蓄，并且愿意嘗試具有一定風險的投資理財，隱性特征是客戶投資決策周期長。

基于這些特征，我們再深入去研究客戶投資行為決策路徑，不難會發現：讓用戶舉棋不定最大的因素，大都是“安全嗎？靠譜嗎？不會踩雷吧？”

至此，我們找到了客戶于我們的有利特征。下一步就是提煉產品的優勢特征，在與一眾競品比對后，我們欽定了“1500萬投資用戶”、“安全穩健運營8年”這樣幾組字眼，用以來打消客戶疑慮，引導用戶首次投資破冰。

階段二：投放中期的渠道管理

首先，我們先來觀察以下這幾個典型的渠道數據。

1. 渠道2、渠道3每天帶來1000多名用戶，投資率20%；
2. 渠道1每天新增900名用戶，投資率8%；
3. 渠道4、渠道5每天新增200名用戶，投資率19%；
4. 渠道6每天只有180名新客，投資率9%。

是不是發現什么規律？

沒錯，無論是渠道有多少，我們都可以簡單地按照“量級（注冊數）”、“質量（轉化率）”兩個維度，做一個渠道類型分布圖。

像下面這樣：

• 第一象限：渠道2、3屬于優質渠道，客戶質量又高，流量又大。通常頭部渠道需要重點維護，除了保持優質的渠道合作關系外，還需要持續提高渠道的收入，挖掘渠道潛力。
• 第二象限：渠道1質量比較差，但是客戶流量大，排除渠道本身的客戶質量問題（例如假量或用戶畫像有差異），渠道1依然具備成為頭部渠道的潛力。所以我們需要調整渠道投放策略，力求更精準地找到目標客群。
• 第三象限：將渠道6放到最后一個講，因為它質量又差，流量又小，可以說難堪大用。在這里，我們需要評估渠道是否還具有投放價值，是否放棄渠道，以節省人力物力。但具體情況還是因渠道對象而異，在這里不深入分析。
• 第四象限：渠道4、5的質量比較高，但帶來的流量相對偏小。該類渠道主要策略則是加大渠道的投放，并且在加大投放的過程中，要持續關注渠道質量的變化。（如果渠道本身對我們進行控量，則可以考慮怎么優化出價策略跟投放計劃，找到雙方都滿意的方式，確保渠道起量）

通過上述的渠道管理辦法，匹配渠道管理措施，就能為產品帶來更多、更優質的客戶規模。

事實上，渠道管理與監控并不難，難的是怎樣去調優投放策略，達成業績目標，高手還是菜鳥，全看這一步。特別是在推廣預算有限的情況下，真的真的很考驗個人能力，畢竟要把推廣的每一分錢花在刀刃上。

二、數據管理：同期群分析法（亦稱群組數據）

我們先通過一張關系來了解渠道與運營的職責分布：

簡單點講，渠道運營負責流量引入，對引入的數量和質量負責，其中運營完成制定一整套的用戶轉化方案。流量價值高低與渠道運營、產品運營有關，前者獲取客戶，后者游說客戶，以實現流量價值最大化。

分析渠道新客行為指標，筆者在這里推薦群組數據分析法。

定義：相同時間內具備相似特征的群體即同期群，將用戶進行同期群劃分后，對比不同同期群組用戶的相同指標就叫同期群分析。

價值：群組報表可以顯示不同渠道、不同特征的客戶在T+N天內的首投率走勢，為渠道投放策略、產品迭代、運營營銷效果提供關鍵性的參考依據。

這里提供一個我們常用的群組數據報表格式：

由上面的數據報表中可以看到：包括渠道大類、渠道標簽、投資產品類型在內，我們對注冊客戶進行了不同維度的歸類劃分。右側則代表不同的時間進程下，不同細分客群的首投人數。

下面筆者舉幾個真實的運營場景案例，讓大家更好地理解群組數據的價值。

場景1：觀察產品迭代后的用戶行為變化

柱狀表示當天注冊總數，折線表示注冊用戶當日投資率，不同顏色則代表不同類型渠道

我們產品4月上線一個新版本，主要是對產品首頁引導布局進行改造。但新版上線后，通過群組數據發現大部分渠道用戶的T+0首投率均以5%的幅度下滑，效果顯著低于預期。

隨即分析客戶在APP中行為路徑，發現新版設計中，因為某個新功能造成客戶蹦失比例變高，隨后對該步驟進行改進優化，最后降低整體蹦失用戶的比例，順利將用戶的首投率提升2個百分點。

流量的有效轉化不應當只是渠道質量的問題，產品、運營環節對客戶轉化的影響也至關重要，缺一不可。

場景2：判斷渠道的真實質量

觀察上面這組留存率數據，我們不難發現：A渠道用戶第六周的留存率數據，顯著低于B渠道，問題出在哪呢？

進一步分析，可以看出A渠道數據走勢，并不符合正?？蛻舻牧舸孀邉?strong>（即前期用戶大幅度流失，后期則趨于穩定值），表現出斷崖式的下降。

我們調取A渠道客戶的前端數據做分析發現：來自A渠道的客戶只在下午4點登錄APP保持活躍，且沒有產生任何內容消費的動作，維持著一個“高留存率”的假象，顯而易見的虛假流量，隨后我們停止該渠道的合作。

在渠道假量日益猖狂的今天，我們需要在更精細的數據層面上，去監控渠道作弊現象，降低渠道誤判的概率。特別是社交型、UCG型產品，這類產品更加關注客戶活躍及7日留存行為數據，恰恰這種行為也是最容易造假的。

上述兩個案例，都是在講群組數據在渠道運營過程中，在業務層面上所起到的決策作用。當然作用遠不止于渠道運營，無論是存量用戶的生命周期管理，還是新客的精細化營銷推薦策略，都需要利用群組報表，本篇不逐一列出。

總而言之，通過群組數據完整掌握客戶的行為規律與偏好，需要我們先量化數據，挖掘增長點，最后再去增長數據，是精細化運營的不二法器。

本文由@陳川 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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