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編輯導語：隨著數據運營的持續走熱，企業及內部運營人員也越來越看重自身數據運營能力的培養。本文給大家介紹運營人常用的模型，希望通過對這些模型的了解和認識，能夠助力大家系統和科學的完成工作。推薦對模型感興趣的用戶閱讀。

思維的高度決定運營的深度，很多人認為運營是服務產品和用戶的，而我個人更認為運營是營銷與運作的組合。首先，是通過營銷幫助企業贏得市場和客戶；然后，才是讓這些市場和客戶為企業的營收發展創造更大的價值。

1. 感性的運營，容易讓自己“嗨”
2. 理性的運營，容易讓用戶“嗨”

希望我的這篇運營總結，能夠讓大家有更多的啟發，讓更多的用戶“嗨”起來！本次工作總結共分為四個維度：學習維度、工作維度、思考維度、其它維度。由于內容較多，我們本次只分享學習維度。

一、對運營的理解

別人認為運營運營是聯系產品與用戶的紐帶，用來更好的磨合產品與客戶的關系；產品負責生孩子，運營負責養孩子，運營是為了讓產品更受用戶喜歡。

我個人認為這兩種理解都有些偏頗，運營應該是企業的主導職位，不應該如此邊角化。

運營最正確的理解應該是營銷與運作的組合。營是營銷與運作的組合。

首先，是通過營銷幫助企業贏得市場和客戶；然后，才是讓這些市場和客戶為企業的營收發展創造更大的價值。

營銷是前端，是通過軟文、廣告、文案等形式實現品牌曝光，快速為企業搶占市場和用戶，使得企業的盈利有可能。

運作是后端，是將前端帶來的用戶盡快變現、盡快將企業的成本轉換成利潤。如果從這個角度思考，也恰好驗證了AARRR模型的正確性。

AARRR模型之所以能夠在運營中長久，正是因為它將運營拆分為營銷和運作兩大塊。A（Acquisition）負責營銷，開發市場和客戶；后面的ARRR（Activation、Retention、Revenue、Referral）負責運作，實現變現。

雖然，營銷在這個模型中只占了1個A，占了20%的字段。

但是，我認為它的作用和價值占到80%。

企業和運營人員需要越來越重視增長才行，投入更多的精力和時間，以保證擁有漂亮的GMV、Profit、Report。

二、工作總結之常用模型篇

作為一名優秀的運營人員，持續不斷學習是她的第一生產力。

所以，把學習放在了第一維度是一項聰明的選擇。

這一年，我都學習了哪些知識，又是如何把這些知識歸納分類到AARRR模型里的呢？

宏觀上看運營包含市場、營銷、內容、服務、銷售、出版等，涉及領域眾多，對從業人員也有著較高的要求，做好運營似乎很難；

但是，從微觀的角度來分析。無論運營的方式如何千變萬化，都離不開拉新、活躍、轉化、留存、裂變。

我們何不把這五個維度拆分開，通過減法，選擇自己最合適的一塊。如果，打算做全棧運營，那么我們也有了很好的運營知識分類歸納的思路。

1. 增長類

關于增長，我一直在強調《三級增長火箭模型》和《上癮模型》。

三級增長火箭模型是我個人提出來的，通過公式等式的形式簡明增長的本質；上癮模型更像是增長策劃方案的縮影，有了方案的縮影，后續我們策劃活動就有了提綱。

（1）三級增長火箭模型
《三級增長火箭模型》認為影響增長運營的三大因子分別是用戶基數m、轉化率β、裂變層數n。用戶基數越大，轉化率越高、裂變層數越多，增長效果越好。這三大因素存在著乘積式的數學關系，如果s代表增長數據，簡化的增長公式如下：

S=m*β*2?

所以，后續無論何種形式的增長活動，都需要圍繞著這三個因素來思考。這個公式的出現，讓她做增長策劃更加清晰。感興趣三級增長火箭模型的具體介紹的讀者，請訂閱我的賬號，查看第一篇文章。

2）上癮（HOOK）模型

如果說三級增長火箭模型偏理性，更能讓負責增長的同事看透增長的本質方便策劃。那么，HOOK模型便是迷人的感性少女。這個模型告訴我們，要學會利用好觸發、行動、籌賞、投入等方式展示這位迷人的感性少女。讓我們的方案更能基于人性和心理進行設計，吸引用戶的眼球，抓住用戶的心。

HOOK模型中的觸發，提示運營人員要了解和分析用戶背景，通過用戶的背景情況設計活動目標；

HOOK模型中的行動，提示運營人員根據活動背景、活動目標，去策劃活動方案和流程；

HOOK模型中的籌賞體系，提示運營人員活動方案要具有吸引力，籌賞可以多維化，既有可以預期的，也有意外驚喜；既有及時可得的，也有持續堅持成長類。以此，來增加活動的吸引力。

HOOK模型中的投入，提示運營人員基于人性的分析用戶的沉沒成本越高，就越難以離開平臺。它提示運營人員要興趣廣泛、多了解用戶心理、用戶需求。

通過上述簡單的分析，增長活動策劃的模板已經隱隱若現了。

2. 活躍類

在運營界有這么一句俗語“用戶活躍靠活動”，這句話不能說100%正確，但是，80%的正確是沒有問題的。

問題是活動該怎么做，做什么類型的，去觸發哪些用戶，觸發后的下一步動作是什么，如何進行獎勵？

常見的活動活動種類很多，比如話題類、拼團打折類、游戲類，我們會單獨拆出來一個維度，在后文進行總結；那么該觸發哪些用戶，觸發后的下一步動作是什么，如何獎勵呢？

前文我們講的HOOK模型，以及下文要介紹的User persona、User Profile正式來幫助大家解決這方面問題的。

在用戶運營生命周期里，獲取用戶不代表獲取客戶。

用戶的流入，有可能處于各種不同的心理，或者各種不同的原因，也不乏有一些用戶因為好奇過來看熱鬧、薅羊毛。

熱鬧散后，這些用戶如果不能快速激活和活躍，也必將匆匆離去。

企業花費了大量的人力、物力、財力，最后留下一地雞毛。

User Persona和User Profile，最早來源于大數據的協同推薦和聚類推薦。而這種技術對用戶畫像提供巨大的支持。

Persona考慮從典型用戶從發、Profile重視群體特征，兩種不同的維度分析彌補了原來用戶畫像重視群體分析，缺乏典型用戶塑造的現狀。所以，越來越受企業的青睞。

（1）User Persona模型：協同活躍

以你為主，以你喜歡的產品或者內容為主，推薦你以為喜歡這些產品或內容，還可能喜歡的相關的產品或內容。舉例，購買購買鍋的用戶，有很大可能會有鍋蓋或者勺子的需求。

Pesona模型把協同活躍做了深度的細化。它建立在對真實用戶深刻理解，及高精準相關數據的概括之上，通過分析海量數據篩選高活躍客戶特征，并把這些客戶特征組合到一個虛擬的用戶上。當不同類型的人群進入系統后，會自動與虛擬人物進行匹配，匹配成功后歸納為同一類人群，推薦共同喜歡的內容或產品。

（2）User Profile模型：聚類活躍

以人群為主，這個人群除了喜歡這款產品或內容，還喜歡哪些產品和內容。正如同古語中的物以類聚，人以群分。物以類聚是因為有著相同或者相似的特征，人以群分是因為有著相同或者相似的審美、購物意向和價值觀。

協同活躍是指系統發現B與A是同一類人，B在進入系統后，User Profile模型通過大量的用戶數據分析，例如猜他是男是女，生活工作所在地，乃至喜歡哪個明星，要買什么東西等。系統中會主動推薦A喜歡的內容或者商品給到。我們在京東、淘寶購物時，網頁下方提示喜歡這本書的用戶，還喜歡哪些書，就是典型的協同活躍案例。

3. 轉化類

無論是引流用戶，還是活躍用戶，我們最終的目的都是把用戶變成客戶。

把用戶變成客戶的方法很多，比如社群轉化、私聊轉化、會銷、電話銷售等等；會用到心理學的內容制造用戶焦慮、引導用戶下意識；也有可能會用到市場營銷學中的制造緊迫感、通過打折搶占用戶心智。

這些方法經過市場驗證效果也不錯，但是，缺乏對用戶的深刻認識；同時，也缺少對快節奏的互聯網公司的應對。

接下來分享兩個模型，從用戶的角度出發；或者從快節奏的解讀出發，幫助運營更大效率的為客戶提供價值、為企業提供價值。

（1）LGERR模型

社群運營的混亂，表面看公司節奏過快引起的；實際上是運營對工作職責、目標、規劃不清晰造成的。

LGERR模型通過用戶標簽（Lable）、社群周邊（Group）、用戶教育（Education）、社群轉化（Revenue）、社群裂變（Referral）等多個方面分析，從根本上提高大家的效果，釋放大家的時間。

由于在以前的文章中，單獨介紹了我個人提出的LGERR模型，在這里簡單介紹，感興趣的讀者可以查閱我以前的內容。

LGERR主要面對公司運營節奏快、用戶數量暴增的情況下，如何通過批量化的方式，釋放運營人員眾多重復性工作的時間，提高效率，并保證運營人員按時完成工作。

首先，模型強調運營人員善于利用標簽，為每一個客戶做好標簽。

當公司布置活動通知、內容提醒、邀請進行群的任務時，可以通過一鍵批量化操作的方式完成以前需要數個小時才能完成的工作。

其次，模型認為同一標簽的用戶可以通過社群進行管理。

但是，在社群管理之前，運營人員需要提前做好社群模板，方便后續的重復性使用。比如群名稱、公告、規則、歡迎語等等。

• 模型強調新群直接做轉化并不是明智之舉，社群的轉化一定要對產品價值、用戶價值、用戶成長提前鋪墊，這樣才能樹立成長進入到轉化的階段。
• 在轉化的過程中要學會控制社群方向、把控社群節奏。同樣SOP，不同人負責的社群轉化率不同正是這個原因造成的。
• 社群裂變。借助社群用戶的力量，實現最大限度的轉化和營收。

（2）RFM模型

根據美國數據庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數據庫中有3個神奇的要素，最近一次消費 (Recency)、消費頻率 (Frequency)、消費金額 (Monetary)。

而這3個神奇的數據，給運營管理在用戶分層和用戶轉化提供了很多啟蒙和思路。

比如，最近一次消費與用戶活躍息息相關，通過對最后一次的活躍分析，可以讓我們了解和分析對我們最近運營策略的反饋；消費頻次是區分用戶忠誠的一個比較好的方式，針對與頻次高的用戶也是運營人員后期維護的重點；消費金額可以讓我們更好的判斷用戶的財力和消費習慣，后續有針對性的推薦適合用戶的的產品或內容。

眾所周知，單一產品的GMV是如下計算

GMV=單價*數量*頻次*轉化*用戶數

RFM模型的分析和利用，提高了頻次和轉化的數據，也正是我們經常說的復購，讓轉化產生最大的效益。

4. 留存類

針對用戶留存，金磊在《用戶增長實戰筆記》中進行了明確分析并總結成為了公式：

用戶價值=新體驗-舊體驗-替換成本

從公式也可以看出企業運營人員如果希望更好的留存用戶，一定要從產品、服務、技術等多方面為用戶提供更多價值觸發。那么，在知識運營層面有沒有好的留存模型應用呢，該如何應用？

（1）COHORT模型

Cohort分析又叫同期群分析或分組分析，主要分析相同的用戶群體隨著時間延續的發展變化情況。

用戶留存率分析、用戶流失率分析、用戶續費率分析、用戶退費率分析。

如圖所示，它通過熱力圖的形式，從一個周期開始的統計到一個周期結束后，整體用戶留存和流失情況。

通過圖示的留存情況，去分析企業的那些運營動作對用戶留存起到了正面或者負面的影響，為后續版本優化和迭代提供更多的數據支持和參考。

5. 裂變類

對于裂變，我們可以狹義的理解為它是增長的一種。

對于增長前文中我們介紹了用戶增長三級火箭模型、上癮模型，在這里就不重復贅述。主要想分享的是站在電商行業的企業方是如何做裂變和增長的。

（1）GROW模型

GROW模型是阿里提出來的適用于母嬰、食品、家清、美妝、醫藥保健和個護等幾大一級類目的大快消行業增長“儀表盤”。4個單詞分別代表著影響品類增長的“決策因子”：

• 滲透力（Gain）: 指消費者購買更多類型品類 / 產品對品牌總增長機會的貢獻；
• 復購力（Retain）: 指消費者更頻繁 / 重復購買產品對品牌總增長機會的貢獻；
• 價格力（BOOST）: 指消費者購買價格升級產品對品牌總增長機會的貢獻；
• 延展力（Widen）: 指品牌通過提供現有品類外其他關聯類型產品所貢獻的總增長機會。

對于不同的品類，擁有對應的GROW指數，即根據 （G）、 （R）和 （O）對各自的 GMV貢獻計算出各自的G/R/O 的值。這個是指導對應品類在增長上的發力方向。

比如：

母嬰行業的品類滲透力（G）明顯高于其他因子食品和家清行業的復購力（R）機會突出美妝和醫藥保健行業的價格力（O）機會最大個護行業各方面增長機會均勻，滲透力（G）的機會略高。

上述內容引用自人人都是產品經理，《阿里3大營銷模型：AIPL、FAST、GROW》，作者：普浪呢。根據GROW模型，我們不難判斷。站在企業方做裂變，首先要分析的是產品的調性，根據產品的調性，借用產品調性的優勢的力量，實現最大化的裂變。

三、篇尾總結

針對于年度總結，我想分為兩類：

1. 公司要求，形式化，為了前途和領導高興
2. 自我要求，學習性，復盤自己的優勢和不足，以便節節高升。

《2021年運營人年度工作總結—常用模型篇》的目的是對我個人這一年的學習進行再一次的總結和復習，以便2022年更好的成長。同時，也希望讓更多運營人可以打開學習的思路，工作的啟蒙和參考。所以，不會了營銷學中的易傳播性，添加只適合傳播而不夠真實和價值的內容。后續，還會有工作維度篇、思考維度篇的分享，認可我的讀者可以訂閱賬號，第一時間進行學習和交流。

作者：鐘家振? ? 公眾號：互聯網運營的那些事

本文由 @互聯網運營的那些事 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議