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精細化運營在未來會被越來越被看重，尤其是對于大中型產品來說（日活10萬+）來說。與之而來的就是用戶模型這個概念了。

一、用戶模型的必要性

當產品變得越來越復雜，用戶量的不斷提升，新用戶和老用戶的產品行為不同，用戶行為、目的不同等等一系列原因，導致很多時候你的某部分功能更多是為了吸引新用戶而設立的，而一些的進階的功能是為了成熟型用戶設立的，還有小部分的功能是為了你的核心用戶群體去設立的。

然而如何去區分這部分用戶呢？通過用戶的注冊時間，用戶行為，訪問頻率等等一系列數據去區分你的用戶。把用戶劃分到一個個圈子之中，然后通過針對性的一系列產品機制、運營手段去促進新用戶轉化為成熟用戶，成熟用戶轉化為核心用戶。

二、用戶模型如何建立

接下來主要就拿知乎來舉例吧。電商（淘寶）、社交媒體（知乎、微博）、游戲類是最需要，也是用戶建模玩的最溜的。

1. 產品分析

首先對產品的功能的梳理，一個內容社交平臺的最基本的新用戶行為是：用戶注冊→選擇偏好→推薦內容→瀏覽內容→點贊、關注、評論→分享內容→搜索內容→回答問題等。

此時問題就來了，一個用戶來了一次以后，如何觀察這個用戶的行為，從而做到針對性的推薦等行為，讓用戶想要第二次來呢？數據可以告訴你一切。

2. 數據分析

知乎的一些關鍵性數據可以分為：

• uv／pv：用戶訪問次數的多寡；
• 瀏覽內容偏好：通過對內容的搜索，我們可以通過后臺給這個用戶打標簽：科技、教育、金融等；
• 瀏覽內容數量：通過某個關鍵詞搜索相關內容以后，瀏覽過多少具體內容；
• 頁面停留時間：某個話題停留時間長短；
• 頁面訪問深度：訪問了多少個問題；
• 點贊、關注、回答問題數量：用戶之間的交互行為；

此時我們通過這些數據就可以基本了解出這個用戶的很多基本信息，以及他是屬于潛水用戶，還是活躍用戶，還是意見領袖。

3. 建立用戶模型

根據不同的目的可以建立不同的用戶模型。例如：

• 根據用戶的自身屬性來說可以簡單的分為：科技內容愛好者、體育內容愛好者、影視內容愛好者等等。
• 根據用戶的產品行為來說可以簡單的分為：喜歡點贊的、喜歡回答的、喜歡評論的、無任何行為的。
• 根據用戶的社交行為來說可以簡單的分為：熱衷于自我尋找者、熱衷于關注kol的內容。

此時，你就可以通過你的數據，去建立相應的數據模型。當然這些用戶模型之間都有著高度重合的部分，此時根據你的產品階段性目標去重點維護某一或者幾個用戶模型之內的用戶。

三、建立用戶模型后如何運營？

1. 追熱點：

假設雄安新區建設前，任何平臺都沒有相關的問題及解答，知乎為了追這個熱點的話，必須在第一時間建立此話題，然后用戶模型就有用處了，去找誰來回答此問題呢？

首先我們可以根據用戶的自身屬性來說：關注房地產方面、解讀國家政策方面、保定地區、回答超過x個問題以上，獲得點贊量大于y，粉絲量超過z等等一系列屬性。我們就可以從海量的用戶中篩選符合條件的用戶，邀請他們第一時間來回答雄安相關問題。

2. 挖掘優質用戶：

假設知乎的優質用戶是連續x天登陸知乎，每周回答y個問題，累計獲得點贊z個。此時如果知乎通過建立這個用戶模型，通過數據監測，符合這個模型的用戶，知乎系統可以給他推送一條消息，認證某領域的的優秀回答者。此時通過成就感的獲取，激發這個用戶產生更多的優質內容。

3. 精準化推薦：

給一個建筑行業的人推送一條互聯網運營的熱點問題，想必他多半不會感興趣。

那么通過對某一模型的用戶行為追蹤，我們可以根據數據來擴大相關的內容邊界，最終形成類似于今日頭條與快手那強大的推薦算法。

4. 其它

根據產品的性質不同、時期不同、目的不同，導致需要多種多樣的用戶模型，可能過了這段時間，某個用戶模型就會棄之不用了，所以根據不同的用戶模型，做出不同的運營手段也不盡相同，這里就不多做贅述。

四、總結

精細化運營必然是接下來互聯網運營要走的路，尤其在人工智能技術越加強大的明天，通過用戶模型的建立，再交由人工智能去學習這個用戶模型下的用戶行為，從而增強對用戶的了解以及針對性，增強用戶的黏性。

本文由 @命里 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。