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文章從用戶運營的概念出發，對數據驅動用戶運營的原因以及方法展開了分析與總結，與大家分享！

一、什么是用戶運營

用戶運營指的是以用戶為中心，制定運營策略與機制，運用各種手段實現達到獲取新用戶，留住老用戶，保持用戶活躍及付費轉化等目標。由定義可以看出，用戶運營是圍繞用戶生命周期來開展工作的，從潛在用戶、新用戶到老用戶的轉化，在不同階段用戶運營的側重點會又有所不同。同時，可以看出，要想做到精細化運營，還需要對用戶進行畫像和分類分層，再對癥下藥、精準施策，采取合適的手段，以實現用戶價值和產品價值提升的商業目標。

二、為什么需要用數據驅動用戶運營？

之所以強調數據在用戶運營中起到的作用，是因為數據元素能對用戶運營的決策和操作過程帶來三個轉變：

1. 用戶洞察：從模糊向清晰轉變

在數據的加持下，我們能獲得更全面的用戶標簽，消除之前的用戶信息盲區，形成更清晰、更生動的用戶畫像，再加上對用戶更細致的分層分級，讓我們對用戶的理解更全面、更清晰。對用戶的洞察從模糊走向清晰后，有助于我們圍繞用戶的全生命周期制定更為精準有效的運營策略。

2. 運營決策：從定性向量化轉變

之前我們制定用戶運營的策略時往往是憑經驗、拍腦門或者按照領導的指示來做的，運營的決策沒有充分的數據分析做依據。有了數據分析做基礎，我們的運營決策能實現從定性向量化的轉變。

基于數據分析做運營決策無疑能減少我們對個人經驗的依賴，使我們的判斷更準確，決策更科學合理，運營的路徑和目標也就更清晰了。基于嚴謹的數據分析和論證來做決策，能讓我們在用戶運營時消除部門間的意見分歧，有助于協調落實運營工作所需的資源。

3. 運營操作：從粗放向精細轉變

傳統的用戶運營由于受限于數據意識的淡薄或者數據支撐技術不到位，往往對運營操作的把控是比較粗放的，運營的精細化程度不足。數據驅動的用戶運營能實現對運營全過程的數據監測和指標分析，使得運營過程的信息分享更充分、信息更透明，對每個動作執行的效果評估也更及時和全面，更能提高部門間協同工作的效率?；陉P鍵指標的預警還能提醒我們及時調整運營細節，快速靈活的響應用戶的需求，讓我們運營工作更智慧和高效。

正是數據能給我們的用戶運營帶來這么多積極正面的影響，我們才倡導用數據賦能用戶運營，用數據優化用戶運營。

三、數據驅動用戶運營如何做？

正如前面所述，數據作為核心線索能滲透到用戶的全生命周期各個階段，也能全面監測用戶運營的全過程。基于此，數據驅動用戶運營的作用場景主要可分解為以下六個方面：

1. 運營監測：用數據監測和指揮運營全過程

用戶運營體系的監測可以圍繞用戶規模、用戶質量、用戶活性和用戶價值四個維度來展開。規模與用戶數相關，質量與用戶等級和純度相關，活性與用戶的行為活躍度相關，而價值則與用戶的消費貢獻相關。

以某游戲運營商的用戶運營監測指標體系為例，可以從規模、質量、活性和價值四個維度來評價用戶運營的有效性或運營的健康度。

2. 用戶洞察：用數據構建標簽體系給用戶畫像

用戶洞察離不開用戶標簽和畫像模型。所謂用戶標簽是指對用戶特征進行形象化、數學化的勾勒與表達。所謂用戶畫像則是指采取標簽化的方法對用戶進行分析和描繪。用戶標簽分為事實標簽、模型標簽和預測標簽，基于標簽的用戶畫像可廣泛支持用戶運營的多種場景。比如：精準營銷和個性化服務等。

以電信運營商數據為例，可從人口屬性、通信特征、位置軌跡、人際交往、信用信息六個維度進行用戶標簽提取和畫像建模。提取的用戶標簽可以構建標簽詞云圖。標簽化的用戶畫像有助于我們在全面洞察用戶特征的基礎上制定差異化的運營策略。

3. 精準獲客：用精準營銷模型獲取更多新的目標用戶

精準營銷最基本的思想就是為合適的用戶匹配合適的產品。基于用戶標簽的篩選和組合可以得到符合產品定位的目標用戶，再通過合適的渠道進行觸達和溝通，就能實現精準營銷。

以某銀行借助電信運營商的用戶標簽進行“白領貸”營銷為例。“白領貸”是指貸款人根據借款人的信用及貢獻狀況，向借款人提供一定額度的人民幣信用授信業務，在授信有效期限和授信額度內，借款人可根據需要向貸款人申請指定用途的人民幣貸款?！鞍最I貸”信用授信金額為30萬、20萬、15萬、10萬、5萬五種，授信期限最長3年，單筆貸款期限不得超過1年。

“白領貸”的目標用戶是公務員、教師、醫生、企事業單位中高級管理人員等。基于此，我們設計了目標用戶篩選的“三步法”模型。第一步：固定準入用戶的范圍，鎖定用戶的身份和年齡等；第二步：排除不符合產品要求的用戶，特別是金融行業內用戶；第三步：優選高質量人群，優先提取營銷響應概率較高的人群。

該銀行在應用以上精準營銷模型所篩選出目標用戶進行電話營銷后，電話接通率和意向率都比之前有大幅度提升，“白領貸”的用戶規模也有所增加。

4. 沉默激活：用數據找到能激活用戶的“興奮點”

移動互聯網應用開發廠商遇到用戶下載APP后很久都不再打開，APP更新了這些用戶卻不知道，APP內有活動也從不參與等等情況，如何激活這部分沉默用戶讓大家很傷腦筋。借助數據分析的方法，可以找準這部分沉默用戶的觸媒習慣和興趣點，與異業伙伴開展聯合營銷，通過精準的內容設計與消息推送，可以有效的喚醒這部分用戶。

以某銀行為例，該銀行上線了生活福利類的APP，發現有部分用戶下載了該APP后就“休眠”了，手機上還安裝著該APP，但在最近1年內沒有再打開過。通過數據分析發現，這部分沉默用戶平時用愛奇藝、優酷視頻比較多，對韓劇比較感興趣，于是該銀行聯合愛奇藝等公司進行跨界營銷合作，推出用APP享優惠活動，對沉默用戶進行了定向的消息推送。經過一段時間后，沉默用戶逐漸被喚醒，激活了32%的沉默用戶。

5. 存量運營：多措并舉做好存量維系與價值提升

針對存量市場的用戶運營，一方面要注重老用戶的關懷和維系，讓老用戶保持適當的活躍度；另一方面要采取交叉銷售、升級營銷等手段，提升老用戶的價值。

比如要提升某APP的日活量，可以通過對用戶行為和反饋的數據的分析，識別用戶的偏好趨勢，并“投其所好”迎合用戶的偏好，為種子用戶發放激勵性的福利，以增強其活躍度。

再如：電信運營商在流量經營時經常研究細分用戶群的內容偏好，為用戶推薦合適的內容，開展流量進階活動，鞏固用戶上網習慣；當發現用戶出現流量溢出時，及時提醒和鼓勵用戶參加套餐升檔優惠活動，通過短信群發、電話外呼等方式，鼓勵用戶升檔到高額度的流量套餐上，從而實現了用戶價值的提升。

6. 流失預警：用戶流失預警模型助力挽留效率提高

在用戶衰退階段，會出現較多的用戶流失。為防止用戶，可以建立流失預警模型，找到有高危流失風險的用戶名單，再針對這些名單設計針對性的挽留策略、落實相關舉措，盡量減少用戶的流失。

以電信運營商的用戶離網預警為例，我們可以采集全網用戶近六個月內的話單數據、賬單數據、用戶信息、套餐信息、產品信息、客服中心互動數據等，采取神經網絡、決策樹、規則提取等數據挖掘算法預測用戶的離網傾向。數據挖掘算法從數據集中提取出隱含的用戶流失模式，并通過測試數據集檢驗模式的精確性和穩定性。根據離網預警模型可獲得離網傾向較高的用戶名單，設置分級預警規則，并設計出針對這些用戶的挽留策略，這些挽留策略分配到具體的渠道和觸點去落實，最終達到減少用戶流失、延長用戶的生命周期的目的。

以上六個方面只是粗略的介紹了用戶運營的一些主要場景，實際上圍繞用戶各生命周期階段可做的事情遠不止這些，數據能發揮作用的場景也還有更多，這里只僅僅是拋磚引玉而已。

作者：黃小剛，微信公眾號：大數據產品設計與運營

本文由 @黃小剛 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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