企業為了保證產品的高速增長，通常會從降低獲客成本、提高GMV兩方面著手；降低獲客成本雖說可以通過尋找新渠道等實現，但是流量的分佈已經呈現寡頭趨勢，未來成本只會越來越高。所以提高GMV就成為一個產品增長運營的重要任務。

隨著用戶體量持續變大，單一的產品增長策略已經很難滿足用戶的個性化需求，更會導致用戶活躍低，留存差，付費轉化低。因此，“重視每一次與用戶接觸的機會，進行精細化運營”就成為了提高GMV的核心。

什麼是精細化運營 ?

精細化運營是一種針對人群、場景、流程做差異化細分運營的運營策略；可以理解為是基於大數據，圍繞用戶、場景、流程、產品所做的差異化運營策略。

數據是一切工作的判定標準，精細化運營的基礎前提就是數據，數據也是內外部溝通協作的統一標準。做任何工作，期望、結果、目標都需要量化。

一、精細化運營的三大思維角度

精細化運營大概分三個角度，人群、場景和流程。

1、人群精細化思維角度

用戶都有各種各樣的屬性，每個人是不同的。所以可以通過對人群不同的分級對人群做精細化。

用戶流動模型：新進、留存、流失、迴流

一個用戶可能是新進用戶，也可能是留存用戶。用戶也可能覺得你的產品不好成為流失用戶，也有可能流失後通過一些策略，又回來成為迴流用戶。

用戶的流動模型是基於用戶單個身份流轉的情況。當用戶不只是一種身份時，也可以從其他角度分析。比如從用戶的狀態去分，是付費用戶還是免費用戶，比較活躍的用戶還是有待於去激活的用戶。

還可以從用戶等級差異去思考，比如QQ會員就有不同的等級。遊戲也是分各種各樣的等級，這種等級差異就是可以做分級的。

還有用戶的自然屬性，年齡、性別、所在地域，針對不同地域、不同屬性的人群可以做不同的運營。

產品中定義的其他身份，比如玩王者榮耀時，你的身份是王者還是鑽石，不同的身份對產品功能的需求和成就需求也是不同的。對這些人群都用相同的策略可能會影響運營的效率，因此也可以從這個角度去做精細化運營。

2、場景精細化思維角度

除了人群之外，在場景的精細化方面，用戶可能屬於不同的時間、不同的位置、使用了不同的功能。基於這些差異，使用效率、轉化率上也會有一些差異。

精細化運營的實施步驟

平時做精細化運營的時候，常規怎麼做精細化運營的實施？首先要有運營目標，是增加收入還是增加活躍度，提高新用戶。圍繞這個目標在人群、場景和流程角度做細分。結合自身資源做有針對性的運營方案和推廣、營銷。

在運營過程中要不斷研究活動是不是符合預期，進而調整方案。活動結束之後可對活動進行總結和覆盤，可以通過總結和覆盤知道哪些地方可以改進，讓下次活動做得更好。

精細化運營實施過程中的注意點

抓“主要矛盾”，圍繞核心目標操作。要知道這次運營要解決的核心問題是什麼，先解決最主要的問題。

“精細”有度，不超越團隊的支撐能力。人群細分不是越細越好，人群有顯著的差異化，運營才會有差異化。比如會員等級流失率，但我們並不是每次針對7個等級做七件事，而是針對流失率高的等級單獨運營。不同的人群做不同的活動實現細分，這個細分是基於團隊的支撐能力。

儘量使用有共性的策略，形成口碑效應。針對不同的人群所做的事情，這些事情之間最好有一些共性，從而形成口碑效應。微信也好，支付寶也好，比如針對711做補貼，每筆補一塊錢的活動，或者每天補兩筆，每筆五毛，所有的場景都是補貼。形成共同策略和口碑。

自動化的精細化運營

精細化運營到極致是自動化運營的境界。首先要有足夠多的運營內容，對每個活動打標籤。活動是面向新人群、付費人群，然後對用戶也打上標籤，然後通過個性化推薦系統在用戶面前展現最適合他標籤的運營內容。

今日頭條一個用戶有幾百條標籤，這樣就可以從對應標籤找到內容進行推送。廣點通也是一樣，後臺有無數廣告，用戶有無數標籤，每次會根據標籤篩選相應的廣告推給你。這是自動化精細化運營的體現。

二、精細化運營的5個方面

1用戶精細化

用戶運營可說的方方面面，都離不開用戶的畫像與分類。

·更精準的用戶畫像：我們日常的用戶調研及畫像，是找出典型用戶，刻畫出他是啥樣的職業、年齡、城市等，勾勒出你家用戶主要受眾。精細化還需要找出與主用戶偏離值較大的單體用戶，追蹤他們的行為模擬出結論，再從新用戶處觀察，反正結論。

·更精細的分類：精細分類，一可以通過用戶標籤的升級/升維，來細分用戶；二是可以指標的細分來更精細服務用戶運營，如轉化、留存這些指標，我們下文會詳細說明。

2流量精細化

流量，是不同於用戶，更大範圍的一個概念，可以粗略的理解為PV與UV的差異。

·關注流量到用戶的轉化過程。包括瀏覽到註冊、註冊前填寫信息等環節，儘可能關注到每一個註冊前的細節。

·特定的節點，需要流量留存運營。如運營同學剛做了個牛逼的H5，朋友圈紛紛轉發，流量暴增的情況下，除了轉化到註冊，留住未註冊用戶迫切需要。

·如果轉化不了也留不住，那麼要學會利用它迅速變現。

3數據精細化

數據本來自帶精細化屬性，但是你懂得，非生產部門接觸不到最新的業務需要，一切革新都要從業務側發起。

指標精細化 對應上文的轉化、活躍、留存、召回等指標， BI同事覺得已有足夠完善的報表，如果說不不了他們深挖指標，那麼應該是你沒想清楚怎麼精細化。方法有很多，精細時間維度與粒度，多做數據透視，用戶群拆分與歸類，產品側的指標覆蓋到每個功能、頁面，總能找到適合於當前業務的精細方向。

效果精細化 效果分工作項和指標項，指標項較簡單，時刻關注每日數據與KPI的關聯，隨時調整工作項。工作項較為繁雜且瑣碎，但一定要抽空迴歸每個工作項的效果，那麼只有不到百人參加的活動，也要有一個完整的分析。

4投放精細化

用戶精細化之後，對應每一類用戶、流量和數據做出相應策略，這樣預算就被切割成無數小部分投放出去，例如A渠道a策略，B渠道b策略。

當數據收攏，回顧效果時，一定要達到比原來粗放式投放，有更多的單位回報，才是正路，然後不斷迭代，在追求單位成本撬動更大收益的路上一路跑到黑。

5效率精細化

·制定高效的運營策略。時間角度上，越接近用戶訪問時的交互，越能被用戶所感受到。從用戶生命流程各節點中，劃定指標，自動識別，自動做出相應的策略，例如從關鍵行為到做出反饋，不能超過10分鐘來要求自己。

·已被證明行之有效且持續進行的事項要自動化執行，新摸索出的運營策略快速體系化，不要被日趨複雜的瑣事拖住思考。

三、精細化用戶模型的建立

1用戶模型的必要性

當產品變得越來越複雜，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？通過用戶的註冊時間，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，然後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。

2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）、遊戲類是最需要，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：用戶註冊→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後，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，我們可以通過後臺給這個用戶打標籤：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後，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瞭解出這個用戶的很多基本信息，以及他是屬於潛水用戶，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：喜歡點讚的、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：熱衷於自我尋找者、熱衷於關注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。

3建立用戶模型後如何運營？

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，然後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，獲得點贊量大於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，每週回答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

給一個建築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。

那麼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，最終形成類似於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，這裡就不多做贅述。

四、詳解精細化運營

精細化運營首先要了解用戶，瞭解用戶就得特設用戶標籤。

如何沉澱更多的用戶標籤，下面是運營人員常用的幾種方式：

1、與研發部門協作，將有效數據逐一留存、記錄

例如前端的分組訪問、點擊、瀏覽等，後端的下單、付費等和數據研發通過ip庫撞庫，實現地域、機型、系統等標籤的識別；

2、藉助調研問卷。

例如測試全平臺，通過隨機性選取3批及以上的用戶（且樣本量不低於千份）進行不同時間段推送，再將問卷回收進行數據處理分析；

3、藉助專業的第三方分析工具。

例如諸葛io，個像（個推新推出的用戶畫像工具）、神策等。相比較前兩種方式，專業的分析工具通常能夠基於海量的大數據對APP自有的數據進行補充，從而使標籤更全面，構建的用戶畫像更精準，所以有很多運營者選擇第三方分析工具。

用戶標籤對日常運營的影響

瞭解用戶，是APP進行精細化運營的基礎。

其次，要善用運營手段

根據二八法則，80%的用戶只會用到APP內約20%的功能點，而剩下80%的功能則需要運營同學通過運營手段，對用戶強化認知，引導使用。

App消息推送首先要考慮用戶分層，即推給誰？

精細化運營所指的“用戶”，通常指的是“用戶分層”。就是把用戶按照不同維度進行拆分，給不同的用戶展示有差異的文案、落地頁等，提高各層級的轉化。同時切記用戶屬性是流動的，從新用戶到留存用戶，又可以細分為活躍用戶到流失用戶，根據付費標準，還可分為付費用戶和非付費用戶。

那麼如何利用“用戶分層”進行推送以提高APP活躍度呢 ?具體可以看下面的例子：

從打開率來看，“邀請送錢”的文案對於低、中質量用戶效果最好；第二組“給予用戶精神獎勵”的文案對高質量用戶效果最好。

通過數據對比，我們可以很直觀的感受不同層級用戶在接收內容推送後的不同表現。

第3，從流程切入精細化運營

流程就是用漏斗思維思考APP運營的操作步驟。從流程切入精細化運營，有三點很重要：

• 1、以數據為主導；
• 2、管理用戶預期；
• 3、頁面步驟管理；

【數據主導】

早期就有2A3R（海盜指標模型），即通過用戶在使用產品的每一級頁面的轉化率，計算流失率，從而快速發現是哪一級頁面出現了問題，並提出解決方案。

不過如今APP對數據的需求，已不僅僅滿足於基礎數據的使用與分析，對行業分析、卸載分析等都提出了更高的需求。而這方面能力需要App外數據支撐，所以不少APP運營者會選擇和數據體量大，數據能力強的第三方合作。

如上圖所示，“個數”（個推旗下數據統計產品）就提供了多種數據分析功能，其中卸載分析，深度分析了“卸載數”背後的原由，這對於日常運營是非常實用的。

【管理用戶預期】

可以通過一個問題來闡述：用戶看到了你的推送，他是如何理解的？

例如下面這個app 推送。

看到此條推送，我的理解是美團這家公司的運作是如何影響人們的消費習慣、工作狀態以及資本市場的運作。

這是從觸達層面，還有下面的每一級的頁面，都需要思考幾個點。

• 1、用戶知道我要告訴他的信息是什麼嗎？
• 2、用戶理解嗎？
• 3、用戶理解的是什麼？
• 4、他預期的下一頁應該是什麼？
• 5、他為什麼要看下一頁？

【頁面步驟管理】

頁面能精簡，就不要多。

每增加一個頁面，尤其是後面，都意味的接近30%的流量流失。比如“會員續費服務流程”管理的案例：

通常續費會員服務的流程是：被告知需要續費—>查看續費落地頁—>點擊續費按鈕—>顯示續費用戶詳情—>下單支付—>支付成功。一共有6個步驟。

在續費落地頁顯示續費用戶詳情，把【顯示續費用戶詳情】這個頁面精簡掉。僅僅是少了一個頁面，就把續費率提升了10%之多。放在一個百萬級用戶體量中，提升10%的續費，轉化提升效果是相當驚人的。

第4，要把精細化運營“系統化”

無論是進行數據管理還是做消息推送，當APP體量不大的時候人工可以解決，但是隨著APP體量的不斷增長，就需要有個完善的運營系統。

第1類：自己公司建立數據庫和推送系統，根據數據庫表中的字段建立用戶標籤，根據需求自己導出想要的用戶群，自己篩選組合。

第2類：使用神策數據、個推、諸葛IO等提供基於大數據的開發者服務。

關於這兩類如何選擇，我覺得是需要站在公司目前發展階段進行判斷。

第1類，自建數據庫和推送系統/用戶畫像分析平臺等.

其優勢在於：

• 1、可以保證數據的安全性；
• 2、可以瞭解細分的用戶偏好記錄；
• 3、保證數據的完全歸屬性；
• 4、內部溝通效率及服務穩定性等有保障；

但也有不少劣勢：

1、成本高，自建數據庫首先需要保證人員配備齊全，至少要有數據開發、數據產品、數據分析師、懂sql的產品運營這四種必備角色才可以，其次需要用到雲存儲，類似騰訊雲、阿里雲、華為雲等基本都是幾十萬到上百萬的使用費用；

2、耗時久，比如自己寫sql推送，需要反覆驗證sql的準確性及導出用戶的準確性，可能是簡單的推送，也至少需佔用2人半天的時間，而且自建推送系統無集成用戶標籤，就每次都需要重新耦合；

3、功能不夠完善，一般公司的推送平臺不會做數據可視化功能，如有需要就要額外新增人力進行分析以推導下一步動作。如果能集訪問漏斗、消息的觸達到成單等各級數據展示，則可節省不少時間，但是對於開發能力要求很高。

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，從而增強對用戶的瞭解以及針對性，增強用戶的黏性。

五、波士頓矩陣模型與精細化運營的結合案例

做精細化運營之前，我們先提出幾個問題：

• 手頭負責的產品，最需要配套哪些運營功能
• 為什麼同樣的產品，不同的公司會有不同的運營策略
• 不同的公司，同樣的產品，同樣的運營策略，為什麼會帶來不同的效果
• 為什麼同一家公司的同一款產品，在不同的階段要有不同的運營策略

一套完整的運營方案，會包括如下七要素：

• 目標用戶
• 運營目標
• 運營策略
• 運營載體（在此特指產品，暫不考慮內容、社群、活動等）
• 運營資源和成本
• 數據收集
• 效果評估

下面將側重從“運營目標-運營策略-運營載體（產品）”這個小框架切入進行闡釋。

1以互金產品為例：產品運營常用策略

1.1 獎勵標的

金幣（積分）、卡券（抵用券、滿減券、加息券）、紅包、送禮品（緊俏電子產品、現金、話費）、返紅包、分傭。

1.2 用戶行為

瀏覽、註冊、認證、投資、復投、贖回、收益發放、分享、邀請好友

1.3 組合之後形成策略

註冊送話費／現金／抵用券、分享加收益……策略可以多重組合，選擇合適自己的就好。

以用戶產生投資行為舉例

2.各種套路適用的產品

結合公司階段性業務目標和產品自身特性，運營經理可以從如下目標池中選定特定運營目標：

• 獲取用戶（拉新）
• 提高活躍度（促活）
• 提高留存率（留存）
• 促交易
• 獲取收入
• 傳播

明確了目標，掌握了運營策略，下一步就是與產品形成聯結搭建運營小框架了。

3.波士頓矩陣模型

波士頓矩陣又稱市場增長率-相對市場份額矩陣，這個模型從銷售增長率（外部因素）和市場佔有率（內部因素）兩個維度入手，劃出了四個象限，用以分析企業當前產品結構和發展前景。

3.1 明星產品（銷售增長率和市場佔有率“雙高”的產品群）

產品舉例：現金管理類產品（平安財富寶的平安盈）、定期高收益產品（債權轉讓、票據）

運營目標：拉新、促交易、獲取收入

適用運營策略舉例：交易送抵用券、分享加收益

3.2 問題產品（銷售增長率高、市場佔有率低的產品群）

產品舉例：黃金產品（賬戶金／黃金ETF）

運營目標： 此類產品的運營目標跟產品自身屬性關聯度較高，簡單來說，可分為如下兩大類：

1）階段性增長，具有一定週期性的產品：提高留存率、促進交易

最典型的就是黃金產品。對專業度要求較高，真實交易群體小，受原油、匯率、國際重大事件等的影響較大。針對此類產品設計運營活動，主要目標就是為本APP或平臺內的其他產品導流，藉助熱點吸引用戶過來，並促成在本平臺的交易。

2）持續性增長，週期不明的產品：獲取用戶、促進進一步傳播

此類產品往往是平臺新推出的品類，業務成熟度偏低、監管風險不明、投資者對產品的認知度偏低。

4通過運營手段促成產品佈局的優化

四個象限中的產品並不是固化的，從運營的角度考慮，有時需要引導和促成這種變化，有時需要延緩變化。

根據波士頓矩陣的基本應用法則，最理想的佈局是“成功的月牙環”（多隻明星產品和現金牛產品，少量問題產品和痩狗產品），應該極力避免的是“黑球失敗法則（第三象限內一隻現金牛產品都沒有，或基本沒有任何銷售收入）”。

根據以上邏輯，在此針對如下兩種變化略作推演：

4.1 問題產品→明星產品

演化方向：從銷售增長率高／市場佔有率低到銷售增長率和市場佔有率“雙高”

演化路徑：保持並提高銷售增長率、進一步提高市場佔有率

其實問題產品是一種處於亞穩定狀態下的業務，從趨勢上看，一般會在3個月以內發生顯著位移：或者向左躍遷為明星產品，或者向下坍縮成瘦狗產品。

4.2 瘦狗產品→問題產品

演化方向：從銷售增長率和市場佔有率“雙低”到銷售增長率高／市場佔有率低

演化路徑：提高銷售增長率

5.各種套路適用的階段

5.1 用戶生命週期

需要注意的是：

• 用戶在每個階段都可能離開，不一定會走完一個完整的週期
• 上表可以分析單個用戶的生命週期，也可以分析同一時期內不同用戶在這些週期上的分佈情況
• 受限於上文劃定的運營策略，類似提示多久未登錄、新品上線提示等手段就沒有囊括進來。其實，這些方法也很有效

5.2 市場週期

宏觀經濟、金融市場、公司所屬行業等也有相應的運行週期，相應的週期分析工具也非常豐富。在這裡，推薦使用美林時鐘進行分析，簡單明瞭，對於搭建整體的認知框架很有幫助。

運營經理使用美林時鐘的方法：

• 充分認知模型缺點，批判性使用。復甦、過熱、滯漲、衰退，這四個階段其實並沒有非常嚴格的判斷指標。也就是說，你不能看著類似CPI、70個大中城市房價指數、基尼係數、滬深300指數之類的經濟或金融指標，判斷當前處於哪個週期，以及是否進入了新的週期。
• 如果能找到使用美林時鐘的基本方法，可以結合本平臺現有的產品，搭配相應的運營策略進行推廣
• 作為內容運營的選題和分享文案的素材
• 項目覆盤或年度總結時，作為整體市場環境的描述框架

最後總結：

張弛有度，不能一味的追求精細化運營，要考慮到目前產品週期，需要把大精力放在哪塊業務上，同時也要考慮團隊本身的支持能力。

有的放矢的精細化運營，例如，新增用戶、活躍用戶、沉默用戶、流失用戶，四個大類，我們需要把大精力放在新增、活躍上，其次是沉默，最後才是流失用戶。

判斷優先級，不是把所有的事情都做了，才叫精細化運營。

做高槓杆的事情，精細化運營不僅僅是為用戶，也是為APP創造更多價值。

毫無疑問，精細化運營是趨勢，且趨勢已經開始吹到各位運營喵身上了。可以在各大招聘網站看到，運營需求增長強勁且有經驗的崗位起薪持續走高。當前在一些特定行業如電商、社區類，已呈現出產品運營＞產品經理的態勢，也許在不久的將來，產品運營的精細化會實現全面超越。