編輯導語：用戶運營的本質是通過某種方式引導用戶完成目標行為，表象層則是通過觸達能力把運營策略展示給（目標）用戶，即觸達能力的搭建和運用在用戶運營中是十分重要的；本文作者分享了關于私域用戶運營的必要基建，我們一起來了解一下。

目標用戶的選取，其實的數據體系的搭建和運用。在效率角度上，在恰當的用戶路徑為適合的用戶推送合適的內容，轉化率更高；數據在其中的作用，是讓你能夠客觀評判項目效果好壞以及指導迭代節奏。

故，通過用戶運營的本質來看，觸達能力和數據體系，是運營的重要基建。

在零售品牌陣營中，絕大多數還在流量池子的建設階段，對于用戶運營的介入還需逐步搭建；我們通過一個電商拉新項目的例子來說明闡述：「提升站內新用戶轉化，促進新用戶消費」

一、觸達體系

流量池子的建立是用戶運營的基數搭建，觸達是為了更高效的活躍池子里面的魚兒。

1. 觸達體系概覽

對于用戶的觸達能力進行大盤概括梳理，根據不同渠道形式進行分類：

• 類型：根據完全私域與否，進行觸達類型的區分，完全私域類型的觸達方式比較私密的，需要用戶主動上門才可觸達；
• 渠道：根據常用手段進行細分，包含自建渠道（APP、小程序）、公域轉私域渠道（小程序、公眾號、微博…）、流量廣場（短信、電話、站外廣告）；
• 形式：根據渠道推送內容進行分類，圖文、通知類（當然很多都是文字）、視頻、語音；
• 人群：根據用戶付出成本及品牌獲取信息分類，程度：完全私域、深度私域、基本私域、普羅大眾；
• 推薦：根據用戶成本及打擾程度進行分類推薦。

手段很多，同時進行的項目很多，所以每一次推廣都是資源的占據和消費，高轉化率是提升整體效益的重要路徑。

2. 用戶運營的一些原則

大多數的商業市場，并不是無可替代的壟斷市場和絕少數的寡頭市場，手中具有和用戶建立超緊密鏈接的牌是少數的，每出一張都需要想清楚是否會影響雙方（品牌和顧客）關系；所以在零售/品牌的角度，進行觸達推薦的策略，需要強基于用戶體驗。

俗話說，開門做生意，是要廣結客源，而不是想著如何“割韭菜”。

故，有一些重要的推薦原則：

1）經營顧客如同經營感情，朋友要注重關系經營，老朋友可能才會挺你！

• 新朋友：剛剛與品牌建立友情（愛情也可）關系，更需要的是雙方不斷的了解升溫，不適合對其進行過多的營銷活動，更多需要溫暖體貼的服務建議和情感維護；
• 老朋友：慢慢的積累起來雙方的關系厚度，需要想的是如何讓他們不斷的見面成為鐵關系，好朋友之間才會互相幫忙和挺你！所以付費產品、裂變活動更多是老客戶在參加（不討論價格敏感用戶）。

2）理解不同人群的行為方式是不同的，觀察+總結=有效規律

• 信息觸達的基礎階段是表達品牌想說的，這個時候更多是大通盤的推薦和表達，但人是不一樣的，于是產生了精準營銷；
• 精準營銷的根本在于，歸納總結人群特征，根據特征演繹喜好內容，在不斷的推薦-結果中迭代，長期積累出有效推薦內容。

3）做有意義的互動、有意義的事兒，還要堅持做

• 在信息漫天紛擾的今天，企業會過于急躁的為了解決或看似忙碌的希望于用戶產生更多的鏈接，所以活動、運營動作很多，但要相信的是，大多數是九牛一毛之力，對于大部分用戶是無動于衷和無感知的；
• 要做有意義的事兒，平衡品牌的需求，符合人性的發展和需求，積極向上的能量，比如環保理念，是人類發展的趨勢和行為選擇，所以用戶會關注過度消耗，對于真正用心、堅持做的品牌會有獨特的信任和點贊之心，大多數的形式主義會在時間的驗證中被識破；
• 品牌理念、主張是品牌的靈魂，但絕非是一時半載就能夠讓用戶理解和接受到的，這就是感情的建立，需要時間的積累，這是客觀的事實。

4）開放透明，了解用戶除了數據，還有真實接觸的感情

• 觸達，除了活動、推薦以外，更深層次的是彼此的傾聽和了解，客服、線下見面會都是更真誠、真實的手段；
• 傳達，除了一些好的內容和文化，其實也可以傳遞我們自查自糾的內容，這是一種陪伴型關系，彼此更加信任。

二、數據體系

數據，是業務評判的重要標準，既能夠判斷業務結果的優劣（結果數據），還能夠對于業務進一步發展提供方向支持（過程數據）；建立完備科學的數據體系，是業務發展的重要風向標。

1. 業務數據模型

數據模型的建立，是檢驗業務負責人對于業務熟悉程度、洞見程度的表現。

業務開啟之前，需要對項目提出正確合理科學的業務數據需求，會讓項目上線后效果評估變得無所適從，也會對項目優化迭代節奏變得手足無措。

數據模型的建立與分析，對于業務發展的指向作用意義重大。

1）業務需求指導數據需求

業務需求，是指為能夠更好評估業務效果及分析業務情況，需要監控的數據是什么。

資深的業務負責人，在項目開發前，就需要清晰知道所要檢測的數據，盡早梳理完成數據指標，便于后續產品技術進行預留埋點開發取數；避免項目上線之后，卻沒有可分析數據的尷尬境地，重復開發造成的人力浪費。

• 類型：根據數據指標是否是直接代表業務效果，來判斷屬于過程指標還是結果指標；結果性指標通常以“產出”為導向，易于衡量，但難以改善或影響；過程性指標通常以投入為導向，難以衡量，且易于影響。
• 關鍵指標：找到能夠代表結果指標或過程指標的數據。
• 具體指標：進一步關鍵指標的內涵。

2）數據需求指導產品埋點

業務方有了明確的數據指標和定義后，產品經理才能夠清晰地梳理清楚埋點需求與技術開發進行溝通實施，否則可能上線之后，我們并不能夠看到我們所需要的數據。數據埋點是數據可視化的重要部分，做每個項目千萬不要忽視它的重要性，應該作為項目上線的標準SOP一環。

3）搭建所需的數據儀表盤

儀表盤是項目的閉環能力，利用數據可視化的方式，將高度復雜的數據轉化為有助于展示和洞察業務問題的關鍵要素。數據需要以最直觀的形式展示，便于業務方能夠清晰快速地看到問題所在和預判趨勢。對于異常的數據指標和趨勢，及時進行預警。缺少數據儀表盤的展示，仿佛是項目進程處在盲人摸象的階段。這點上，天貓后臺的生意參謀數據洞察的確做得蠻不錯的，直觀清晰。

2. 業務數據分析的一些原則

在數據的海洋中遨游，的確能夠幫助我們更加的了解業務，同時更清楚誰是我們的目標群體，及輔助進行下一步迭代策略的制定。

但有時信息過多反而會增加數據清洗分析的難度，關注內容過多反而容易偏離正常項目軌道。

1）結果指標是塔，過程指標的最強輔助！

• 無論任何時刻，最需要重點關注的是結果指標，這才是直接反映業務好壞的直觀情況，也是老板最看重的項目lead數據。
• 過程指標，需要細心地洞察和分析對比，所有的業務都有優化空間，但是如何優化、空間多大，都可以從過程指標里得到答案；如果優化空間難以提升的時候，說明要么應該換個方案要么這是該項目的穩定水平。

2）豐富的數據維度不是好事兒，主要的是關鍵指標

• 數據指標分為一級指標、二級指標、三級指標等，從業務洞察角度，一級指標是直接數據，當一級指標數據發生異常波動的時候，我們需要下探到二級/三級數據中找到變化的原因；如「資源位總體曝光數據」是一級指標，當整體指標發生異常情況的時候，我們下探二級指標「各資源位置」去看波動情況，以此類推，知道尋找導變化的原因。
• 當數據看太多的時候，容易想一個漩渦將我們的思緒纏繞起來，所以我們應該從大盤數據看起，有異常情況往下類推，而不是一下子就鉆到下級數據的牛角尖里。

3）記錄每次策略調整的時間和內容，及時監控數據變化

• 每個運營項目終局都是一次次的迭代積累到達的，對于其中的過程，我們需要有實驗精神的記錄下來，便于后續對于有效經驗的運用，無效經驗的閉坑；
• 項目數據變動，除了大盤變化的影響外，每次運營策略的調整，都會對項目數據有或多或少的波動影響，便于后期對于不同策略程度變化的對比，我們需要盡可能的記錄。

4）項目數據變化多一些假想，進一步體驗

• 數據的變化，一定是有某個背后的原因造成的，對于運營同學看到數據變化的第一反應，應該需要對變化的原因有多一些的假想，然后再對假想進行驗證確認，這是實驗的邏輯，讓原因的追溯更加清晰有邏輯不錯漏。
• 數據的變化，可能是因為我們策略調整造成的，我們要相信現場有神靈，不清楚變化的原因的時候，不妨按照最真實的用戶路徑體驗一番，可能就能找到變化的原因。

以上，是在日常的實踐過程當中，對于用戶運營底層邏輯的認知。

運營最重要的是找到快準狠的打法，同時高效率的實施和完成，并且注重復盤和積累，才能夠才運營的路上積累下屬于自己的方法論，這是經驗的厚度。

資源一定是有限的的，尤其是在大規模的企業中，提升效率有助于促進公司增加營收，這才是效率的目的。

數據，越來越會成為一門必修課，它更加客觀和科學的反應情況，但千萬不要陷入數據迷途中，要運用數據！

本文由 @In Nice 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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