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社群運(yùn)營作為運(yùn)營工作中的一種，對運(yùn)營者的工作能力要求比較高。本文將以一個(gè)完整的社群運(yùn)營項(xiàng)目，梳理社群運(yùn)營的玩法，對社群運(yùn)營感興趣的童鞋不要錯過哦。

在寫這篇之前，我搜尋了一些社群文章，比較多集中在各種具體的群內(nèi)玩法和方案分享上。

而這些玩法和方案對社群指標(biāo)的影響值有多大？是否適用于我的項(xiàng)目？如何判斷如何挑選呢？

本文不談方案，回歸運(yùn)營本質(zhì)。以數(shù)據(jù)導(dǎo)向，回顧在具體項(xiàng)目中，社群運(yùn)營模式搭建背后的思路。

下文出現(xiàn)的數(shù)據(jù)皆為模擬數(shù)據(jù)。

一、項(xiàng)目背景

某平臺除了傳統(tǒng)的輕型知識付費(fèi)SKU外，希望拓展領(lǐng)域做教育課程。

拿下國外知名IP版權(quán)后，即啟動這個(gè)全新的教育課程項(xiàng)目，由內(nèi)部團(tuán)隊(duì)研發(fā)了面向K12用戶的在線英語課程。課程依托于微信小程序，動畫形式呈現(xiàn)，有游戲互動聽讀等功能。

產(chǎn)品上線做完內(nèi)測后，開始投入運(yùn)營和商業(yè)化，我在這個(gè)時(shí)期進(jìn)入。搭建并跑通社群轉(zhuǎn)化模式，半年時(shí)間依靠社群模式成長為單月千萬級營收項(xiàng)目。

二、執(zhí)行回顧

MVP測試，初步搭建業(yè)務(wù)路徑和運(yùn)營轉(zhuǎn)化方案（通過社群轉(zhuǎn)化使轉(zhuǎn)化率提升4倍，轉(zhuǎn)化周期縮短1倍）。

數(shù)據(jù)分析，驅(qū)動運(yùn)營增長。

• 找出關(guān)鍵行為、典型用戶路徑、可增長點(diǎn)。
• 通過用戶生命周期模型，建立數(shù)據(jù)化、可監(jiān)測的社群運(yùn)營模型。用戶量擴(kuò)大10倍，通過生命周期模型和用戶行為數(shù)據(jù)分析，將轉(zhuǎn)化率指標(biāo)拆解為5個(gè)細(xì)分指標(biāo)，明確細(xì)分指標(biāo)數(shù)據(jù)和對應(yīng)策略，使得指標(biāo)可控可監(jiān)測，可規(guī)?；?。
• 用戶體量繼續(xù)增加，做用戶細(xì)分，匹配對應(yīng)的運(yùn)營機(jī)制（用戶量指數(shù)級增長情況下，找到細(xì)分方法，劃分不同的社群運(yùn)營策略）。
• 未能完成部分：在用戶體量規(guī)?；螅鶕?jù)用戶細(xì)分標(biāo)簽或行為標(biāo)簽，自動匹配相應(yīng)運(yùn)營策略，使運(yùn)營產(chǎn)品化機(jī)制化（能夠做但尚未實(shí)現(xiàn)的方向）。

優(yōu)化運(yùn)營增長模型（全量數(shù)據(jù)提升邏輯，協(xié)同產(chǎn)品、教研等團(tuán)隊(duì)，提升總體北極星指標(biāo)）。

• 全鏈路拆解，梳理每一個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，提升優(yōu)化細(xì)分環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)。
• 通過因子分解形式，拆解指標(biāo)到足夠細(xì)后，提升各細(xì)分指標(biāo)。

階段一：小規(guī)模MVP測試，確定業(yè)務(wù)模式

業(yè)務(wù)模式探索：

考慮到對于偏重型的教育課程營銷，即低頻次、高客價(jià)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)付費(fèi)，一般營銷的方式為多次體驗(yàn)后購買，即用戶在首次購買前更需要體驗(yàn)且看重體驗(yàn)感受，所以增加社群作為體驗(yàn)環(huán)節(jié)促進(jìn)轉(zhuǎn)化。

業(yè)務(wù)路徑：體驗(yàn)課曝光——報(bào)名體驗(yàn)課——加入社群——體驗(yàn)課程——首次付費(fèi)——學(xué)習(xí)課程——再次付費(fèi)。

初步群內(nèi)運(yùn)營方案，群內(nèi)用戶路徑：加入社群——咨詢答疑——體驗(yàn)學(xué)習(xí)——講座學(xué)習(xí)——付費(fèi)購買。

根據(jù)數(shù)據(jù)反饋，判斷可行性：

判斷MVP是否可行，兩個(gè)數(shù)據(jù)對比維度：

橫向比：行業(yè)內(nèi)同類型產(chǎn)品的平均數(shù)據(jù)對比。

縱向比：本產(chǎn)品歷史的社群數(shù)據(jù)對比，本產(chǎn)品的其他業(yè)務(wù)模式數(shù)據(jù)對比。

因?yàn)槭鞘状问褂蒙缛哼\(yùn)營方式，內(nèi)部沒有過往數(shù)據(jù)，我們選擇該產(chǎn)品現(xiàn)有的業(yè)務(wù)模式數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，在同樣的流量曝光情況下，比較最終訂單量。

1）原有業(yè)務(wù)模式：流量運(yùn)營

和站內(nèi)其他SKU一樣，通過在APP內(nèi)進(jìn)行流量運(yùn)營轉(zhuǎn)化。

更細(xì)節(jié)的用戶數(shù)據(jù)，比如跳出率、停留時(shí)長、試聽情況等參考數(shù)據(jù)，用來調(diào)整優(yōu)化方向，比如調(diào)整課程標(biāo)題、詳情頁、用戶評價(jià)等。

2）測試業(yè)務(wù)模式：社群訓(xùn)練營模式

在自有平臺內(nèi)，將用戶引流到微信社群，進(jìn)行體驗(yàn)轉(zhuǎn)化。

這里面也有更細(xì)節(jié)的用戶路徑數(shù)據(jù)和用戶行為參考數(shù)據(jù)，可作為優(yōu)化方向參考，比如成功領(lǐng)券到報(bào)名的用戶比率，成功喚起跳轉(zhuǎn)APP的用戶比率，在微信端成功調(diào)用添加微信號的比率，進(jìn)群后發(fā)言活躍的用戶等等。

3）兩種業(yè)務(wù)方案都各有利弊和相應(yīng)的優(yōu)化空間

第一種模式擁有更為順暢的轉(zhuǎn)化路徑，但對課程頁的直接付費(fèi)轉(zhuǎn)化能力要求較高；第二種模式降低了用戶的決策門檻，但流量損耗更多，需要的運(yùn)營人力成本更多。

我們實(shí)測后核算這兩種模式在同樣的資源曝光量情況下，最終成交的首購訂單量，對比分析新方案的可行性。

下面是兩個(gè)業(yè)務(wù)方案的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（本文數(shù)據(jù)皆為假設(shè)）：

方案二：

得到數(shù)據(jù)后有三個(gè)方向進(jìn)行考量和預(yù)測：

• 數(shù)據(jù)浮動空間：在收集關(guān)鍵業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的同時(shí)，也需關(guān)注運(yùn)營相關(guān)的過程數(shù)據(jù)。這是運(yùn)營在測試周期內(nèi)可做的優(yōu)化動作，可定性預(yù)估數(shù)據(jù)提升空間。方案一的CTR/轉(zhuǎn)化率關(guān)鍵數(shù)據(jù)還可參考公司內(nèi)其他項(xiàng)目的平均值或最優(yōu)值，方案二需考慮用戶在各個(gè)環(huán)節(jié)跳轉(zhuǎn)的流量損失上限，社群轉(zhuǎn)化率可能會出現(xiàn)的下降幅度。
• MVP數(shù)據(jù)結(jié)果對比：最終我們得到兩個(gè)方案在一個(gè)周期內(nèi)的數(shù)據(jù)結(jié)果，方案2的首購訂單量是1的兩倍，加上浮動空間，2呈現(xiàn)優(yōu)勢，我們初步判斷2可行。
• 預(yù)測推演：如果有同行經(jīng)驗(yàn)或做競品調(diào)研，還可多做一步推演。

以單月營收來核算，假設(shè)每日新增給社群的流量為100人。

首購GMV=新增社群流量100人*30天*首購轉(zhuǎn)化率0.2*首購客單價(jià)100元=6W

復(fù)購GMV=首購用戶600*復(fù)購轉(zhuǎn)化率0.2*復(fù)購金額2000元=24W

成本=人員成本+流量成本

每月每人能運(yùn)營用戶2000人，假設(shè)2人工資成本2W元。

ROI=GMV/成本=（首購GMV6W+復(fù)購GMV24W）/（人員成本2W+流量成本3000人*單個(gè)社群流量成本x）

結(jié)論：單社群新增流量成本 x93元，ROI即可1。93元的獲客成本對未來站內(nèi)和站外用戶獲取都是可以實(shí)現(xiàn)的。

在MVP測試的一個(gè)月內(nèi)，最終確立了社群運(yùn)營轉(zhuǎn)化形式，實(shí)際最終使得轉(zhuǎn)化率提高了4倍，轉(zhuǎn)化周期縮短了2倍，為這個(gè)項(xiàng)目的規(guī)模化增長帶來了契機(jī)。

階段二：初步增長階段-以數(shù)據(jù)驅(qū)動，搭建用戶運(yùn)營模型

這個(gè)階段開始正式投入運(yùn)營，同時(shí)收集和分析大量數(shù)據(jù)，尋找可增長點(diǎn)。并圍繞用戶生命周期模型，建立可衡量的細(xì)分指標(biāo)。

1）數(shù)據(jù)收集和分析

主要收集3類數(shù)據(jù)（分析目的）：

• 用戶行為數(shù)據(jù)——找出用戶關(guān)鍵行為（影響關(guān)鍵指標(biāo)的關(guān)鍵行為）。
• 用戶路徑數(shù)據(jù)——用戶在產(chǎn)品各環(huán)節(jié)的使用數(shù)據(jù)（歸納用戶典型路徑，找出用戶價(jià)值提升過程中的一般規(guī)律）。
• 用戶基礎(chǔ)信息——潛在用戶畫像（①針對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行基礎(chǔ)判斷；②一定程度上的用戶細(xì)分；③區(qū)分渠道或判斷渠道質(zhì)量）、付費(fèi)用戶畫像（如有共性，可為精準(zhǔn)用戶的獲取和運(yùn)營提供方向）。

2）找到影響關(guān)鍵指標(biāo)的關(guān)鍵行為因素

用戶進(jìn)入社群后，影響轉(zhuǎn)化率的用戶行為可能有：發(fā)言提問、打開學(xué)習(xí)課程、學(xué)完課程、參與群活動、領(lǐng)取優(yōu)惠券等。

那么結(jié)合時(shí)間點(diǎn)，用戶的每日課程打開率、學(xué)完率、每日發(fā)言頻次、講座參與率、領(lǐng)券率都是需要密切關(guān)注的數(shù)據(jù)。

考慮到數(shù)據(jù)樣本量和統(tǒng)計(jì)難度，先對小程序課程的打開率、學(xué)習(xí)率、領(lǐng)券率等進(jìn)行埋點(diǎn)做定量分析，用戶在社群內(nèi)的發(fā)言頻次、講座參與情況等行為做用戶標(biāo)簽，做定性判斷。

以學(xué)習(xí)情況為例，學(xué)習(xí)率對免費(fèi)得到課程，且僅僅只有3-5天學(xué)習(xí)時(shí)間的用戶來說，是否能影響購買決策？影響值有多大，是否足夠成為關(guān)鍵因素？

后臺能拉取到2020年02月02日開班的這批課程里，有200個(gè)班級學(xué)員，這些學(xué)員的課程學(xué)習(xí)情況數(shù)據(jù)如下：

表里有用戶基本信息，最后打開時(shí)間和課程學(xué)習(xí)情況。每節(jié)課里有4個(gè)環(huán)節(jié)，這里面1、2、3、4是指這個(gè)學(xué)員學(xué)到了這個(gè)課程里的第幾個(gè)環(huán)節(jié)，0就代表一個(gè)環(huán)節(jié)未學(xué)。

這個(gè)后臺數(shù)據(jù)是按照課程的學(xué)習(xí)情況來統(tǒng)計(jì)的，沒有時(shí)間維度。就需要在定義的社群運(yùn)營時(shí)間內(nèi)，拉出這些學(xué)員的學(xué)習(xí)情況，以及付費(fèi)情況。做交叉對比。

要了解學(xué)習(xí)率與付費(fèi)率的關(guān)系，用戶的基礎(chǔ)信息先不看。

數(shù)據(jù)處理：定義在時(shí)間段內(nèi)，學(xué)習(xí)過一個(gè)課程環(huán)節(jié)即視為學(xué)習(xí)過課程，對原數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，0為一次未學(xué)習(xí)，1為學(xué)習(xí)過至少1個(gè)環(huán)節(jié)。得到一個(gè)班級的學(xué)習(xí)率情況。

放大顆粒度，查看多個(gè)班級的學(xué)習(xí)率和付費(fèi)率，以班級為單位比對學(xué)習(xí)率和轉(zhuǎn)化率，有正向關(guān)系，但關(guān)系度有多大并不能明確。

回到表一，我們拉取過去1個(gè)月1萬個(gè)體驗(yàn)課用戶的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行取值。

可以和BI同學(xué)協(xié)作把數(shù)據(jù)放入相應(yīng)模型尋找規(guī)律，找到聚合的分類方式。

3節(jié)體驗(yàn)課一共12個(gè)學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)，20%的用戶完成了1-3個(gè)環(huán)節(jié)學(xué)習(xí)，付費(fèi)率為55%，其次是12%的用戶完成4-8個(gè)環(huán)節(jié)學(xué)習(xí)，付費(fèi)率為75%；更少的8%的用戶學(xué)習(xí)9個(gè)環(huán)節(jié)以上，他們的付費(fèi)率為80%。如果用戶一節(jié)課都未學(xué)，付費(fèi)率為6%。

40%學(xué)習(xí)用戶貢獻(xiàn)了94%的付費(fèi)，可以明確用戶學(xué)習(xí)與付費(fèi)的相關(guān)性質(zhì)。學(xué)習(xí)4個(gè)環(huán)節(jié)以上的用戶，付費(fèi)率比3個(gè)環(huán)節(jié)內(nèi)的高，但因?yàn)?-8的用戶占總數(shù)比更小，所以當(dāng)下運(yùn)營策略的重點(diǎn)將放在引導(dǎo)用戶產(chǎn)生至少一次課程學(xué)習(xí)。

其次，我們看到比較特殊的數(shù)據(jù)是，用戶學(xué)習(xí)情況并沒有按課程節(jié)數(shù)，而是1-3、4-8這樣區(qū)分。結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)情況，課程第4個(gè)環(huán)節(jié)是學(xué)生跟讀輸出環(huán)節(jié)，大量學(xué)習(xí)用戶在跟讀環(huán)節(jié)流失。

根據(jù)運(yùn)營反饋，流失的原因可能有：

• 課程試聽者是家長，到第四個(gè)環(huán)節(jié)需要跟讀就跳出了。
• 跟讀句子有一定難度，部分學(xué)生難以有耐心和能力完成。

這里產(chǎn)生的幾個(gè)疑問可做進(jìn)一步調(diào)研，這些原因，也將放在下一步優(yōu)化范圍內(nèi)。

現(xiàn)在已經(jīng)知道了學(xué)習(xí)率的重要性，接下來希望能進(jìn)一步分析出哪些因素影響學(xué)習(xí)率。

同樣的方法：

• 從用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù)上看，是否有某類年齡段、地區(qū)、消費(fèi)習(xí)慣的用戶更愿意打開學(xué)習(xí)；
• 從用戶行為數(shù)據(jù)上看，是否有規(guī)律性的用戶平均學(xué)習(xí)時(shí)長、用戶學(xué)習(xí)時(shí)間分布、用戶學(xué)習(xí)頻次等；
• 從用戶路徑數(shù)據(jù)上看，用戶更愿意在加入社群的第一天打開學(xué)習(xí)，還是在發(fā)放優(yōu)惠券的當(dāng)天，或者是最后一天？這些不同節(jié)點(diǎn)的用戶占比是否有明顯不同比例，他們的付費(fèi)率是否有明顯區(qū)別等等。

如果無法立馬取值，定量分析，那運(yùn)營怎么辦呢？

運(yùn)營也可以采用定性方法來做初步驗(yàn)證和判斷。

我們想知道自己這些用戶在哪一天更愿意打開課程，那就增加讓用戶主動分享學(xué)習(xí)時(shí)間、學(xué)習(xí)成果的分享環(huán)節(jié)。

通過打卡激勵、作業(yè)評分等方法來獲得反饋。這時(shí)候就能發(fā)現(xiàn)，用戶在加入社群的第一天學(xué)習(xí)打卡的人數(shù)最多，第二學(xué)習(xí)人數(shù)最少，最后一天又會增加。相應(yīng)的提高學(xué)習(xí)率的策略就可以是第一天做新手引導(dǎo)，第二天做留存活動，最后一天給予學(xué)習(xí)獎勵等。

以上僅以學(xué)習(xí)率舉例，其他影響因素也可以同類方式分析，最終找出關(guān)鍵行為。

三、搭建用戶生命周期管理模型

社群用戶有明顯的從加入社群，參與學(xué)習(xí)到離開社群的隨時(shí)間推進(jìn)的過程，故以用戶生命周期模型來搭建社群用戶運(yùn)營體系。

在社群MVP時(shí)，我們已經(jīng)能總結(jié)出一些可能影響社群轉(zhuǎn)付費(fèi)的行為有咨詢提問、學(xué)習(xí)課程、參與講座、領(lǐng)券行為等。

如同上一節(jié)分析用戶的學(xué)習(xí)行為與付費(fèi)的相關(guān)度一樣，在運(yùn)營過程中可以通過更具體的用戶數(shù)據(jù)收集和分析來逐漸明確用戶定義。

1. 通過用戶行為數(shù)據(jù)的分析，明確用戶定義

在上一階段已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，用戶只要完成一節(jié)課的1個(gè)環(huán)節(jié)，就有較高的付費(fèi)率，且伴隨咨詢行為。而完整學(xué)完1節(jié)課程即4個(gè)環(huán)節(jié)以上，更集中發(fā)生在第二天即最后一天，所以定義打開過課程即為激活，完整學(xué)習(xí)完一節(jié)課程的用戶即為留存用戶，而不要求是2節(jié)或3節(jié)課程。

休眠用戶同樣，我們通過短信push\APP推送、微信推送多個(gè)渠道喚醒用戶，發(fā)現(xiàn)在微信渠道用戶的喚醒率是最高的。在微信渠道積累了大量用戶后測試發(fā)現(xiàn)，一個(gè)月內(nèi)比3個(gè)月用戶喚醒率更高，同時(shí)付費(fèi)意向度也極高，僅次于在7天周期用戶付費(fèi)率。

2. 制定運(yùn)營策略

有了明確的用戶定義后，即可制定相應(yīng)策略。

3. 執(zhí)行運(yùn)營方案

運(yùn)營策略是一套機(jī)制和規(guī)則，每個(gè)策略下針對實(shí)際情況又會有更具體的運(yùn)營方案。

比如，同樣的新用戶引導(dǎo)策略，什么樣的標(biāo)題、什么底色的圖片，在什么時(shí)間點(diǎn)跳出，跳出幾次，能更多的促使用戶點(diǎn)擊。

舉例：在社群運(yùn)營中留存會比較困難，常見的情況是用戶在剛加入社群后非?；钴S，但很快隨著時(shí)間推移打開群的用戶越來越少，首購社群也有同樣的問題。因?yàn)轶w驗(yàn)轉(zhuǎn)化類社群，我們給出兩個(gè)策略：

1. 給予連續(xù)學(xué)習(xí)獎勵；
2. 預(yù)告次日講座，給到用戶價(jià)值和福利。

以講座為例，具體的運(yùn)營方案是：

用戶留存策略：社群活動-講座運(yùn)營方案：

• 講座形式：文字講座。
• 講座頻次：第三天。
• 講座對象：有過活躍行為用戶（填寫表單）、潛水用戶。
• 講座主題：用戶痛點(diǎn)角度主題、課程亮點(diǎn)角度主題，用戶互動咨詢類等等。
• 講座規(guī)則：在第二天提前發(fā)放問卷，收集用戶問題，如果用戶問題收集不到%，則在第三天開始前1小時(shí)再次私聊觸達(dá)；講座問題提前儲備好往期比較有爭議性的話題，如互動量小于%，則拋出此類問題進(jìn)行引導(dǎo)。
• 講座目標(biāo)：**%用戶參與互動。

如果有心，運(yùn)營者可以設(shè)計(jì)幾套針對不同對象的、不同主題、不同目的的社群講座方案。

諸如此類，在什么渠道以什么樣的展現(xiàn)形式、頻次，吸引什么樣的用戶參與，達(dá)到一個(gè)具體目的被稱為運(yùn)營方案策劃。

通過多次嘗試和優(yōu)化，發(fā)現(xiàn)對用戶留存效果最好的講座是答疑形式，同時(shí)總結(jié)了能引發(fā)用戶討論的10個(gè)話題，最終這個(gè)講座方案模板化固定下來，并保證每次8%的用戶互動度（側(cè)面統(tǒng)計(jì)留存）。

四、社群用戶運(yùn)營模型的數(shù)據(jù)化

上述生命周期模型的搭建，是自上而下的用戶運(yùn)營的底層邏輯梳理：

明確了用戶定義（有哪些行為數(shù)據(jù)的用戶被判定為處于生命周期哪個(gè)階段），可以采用哪些運(yùn)營策略和對應(yīng)方案（采取的策略對相應(yīng)用戶數(shù)據(jù)產(chǎn)生多少程度的影響，優(yōu)化的運(yùn)營方案是否提高了數(shù)據(jù)指標(biāo)）。

通過多次迭代，最終有了一套在當(dāng)下最優(yōu)的運(yùn)營方案和對應(yīng)細(xì)分指標(biāo)。

假設(shè)在這個(gè)團(tuán)隊(duì)里，首購社群的轉(zhuǎn)化率為一級關(guān)鍵指標(biāo)；二級指標(biāo)即為影響一級指標(biāo)的核心因素，把用戶行為數(shù)據(jù)指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐匀簽閱挝坏臄?shù)據(jù)指標(biāo)。

為達(dá)到二級指標(biāo)，運(yùn)營人員可以探討更合適的策略和方案。對管理者來說，監(jiān)測二級細(xì)分指標(biāo)的完成情況即可預(yù)測和把控最終轉(zhuǎn)化率。

階段三：指數(shù)級增長階段-做用戶細(xì)分策略

基于前面優(yōu)秀的ROI表現(xiàn)，產(chǎn)品在主站內(nèi)擁有了更高更長期的資源曝光，同時(shí)也有了更多的市場預(yù)算做外部投放。項(xiàng)目進(jìn)入了新階段，流量和社群新增用戶量呈現(xiàn)指數(shù)級增長，但這個(gè)時(shí)候，連續(xù)幾周轉(zhuǎn)化率直線下降，原有的運(yùn)營機(jī)制似乎出現(xiàn)了問題。

面對突然的明顯數(shù)據(jù)下滑，提出幾個(gè)假設(shè)：

• 因?yàn)橥斗徘?、曝光的急速增長，獲取到的用戶精準(zhǔn)度下降；
• 因?yàn)橛脩袅考彼僭黾?，運(yùn)營人員人效超負(fù)荷，新員工培養(yǎng)時(shí)間太短，運(yùn)營工作沒有做到位。

站外的渠道無法做對比評估，先拉取從站內(nèi)獲取的用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，和之前用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)做對比，包括用戶年齡段、地域消費(fèi)情況、活躍情況等，數(shù)據(jù)結(jié)果區(qū)別不大。

運(yùn)營人員的工作效率問題，也做了更多的指。，但老員工同樣也未能達(dá)標(biāo)，連續(xù)兩周的數(shù)據(jù)都在下降。

幾個(gè)假設(shè)都不成立，或者無明顯相關(guān)關(guān)系，最終回到初創(chuàng)項(xiàng)目時(shí)使用的方法：用戶訪談和用戶調(diào)研。

一方面在運(yùn)營過程中，找比較活躍的用戶咨詢了解不愿意付費(fèi)的原因，另一方面在群內(nèi)根據(jù)用戶主動咨詢的問題找方向，做大量的調(diào)研測試。

最終發(fā)現(xiàn)，是新用戶的認(rèn)知度下降。

隨著曝光增加，更多用戶是被更廣泛的“啟蒙”、“英語”吸引而來，而對課程IP的了解程度、對公司品牌的了解度極低，而我們的運(yùn)營策略依舊以默認(rèn)用戶有認(rèn)知基礎(chǔ)方案轉(zhuǎn)化。

這個(gè)階段后，社群運(yùn)營周期做了新一步策略上的調(diào)整，運(yùn)營周期從3天增加到5天，前兩天進(jìn)行增加認(rèn)知環(huán)節(jié)宣傳，強(qiáng)調(diào)品牌和教學(xué)理念，后3天再開始涉及轉(zhuǎn)化。

這個(gè)方法最后多次在站外渠道獲取的用戶中使用，在每次新渠道拉取的用戶建立對應(yīng)社群，并在運(yùn)營周期中間，和運(yùn)營結(jié)束設(shè)立調(diào)研問卷。

一般從幾個(gè)方向做細(xì)分：該渠道用戶的年齡、該渠道用戶消費(fèi)能力、該渠道用戶對我們課程的認(rèn)知度、對體驗(yàn)流程的感觀。

年齡段偏高的用戶群，增加高級別課程購買入口；認(rèn)知度較高的用戶群增加團(tuán)購、人拉人等促銷玩法等。

本文由@陳二狗 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash, 基于CC0協(xié)議。