企业为了保证产品的高速增长，通常会从降低获客成本、提高GMV两方面着手；降低获客成本虽说可以通过寻找新渠道等实现，但是流量的分布已经呈现寡头趋势，未来成本只会越来越高。所以提高GMV就成为一个产品增长运营的重要任务。

随着用户体量持续变大，单一的产品增长策略已经很难满足用户的个性化需求，更会导致用户活跃低，留存差，付费转化低。因此，“重视每一次与用户接触的机会，进行精细化运营”就成为了提高GMV的核心。

什么是精细化运营 ?

精细化运营是一种针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略；可以理解为是基于大数据，围绕用户、场景、流程、产品所做的差异化运营策略。

数据是一切工作的判定标准，精细化运营的基础前提就是数据，数据也是内外部沟通协作的统一标准。做任何工作，期望、结果、目标都需要量化。

一、精细化运营的三大思维角度

精细化运营大概分三个角度，人群、场景和流程。

1、人群精细化思维角度

用户都有各种各样的属性，每个人是不同的。所以可以通过对人群不同的分级对人群做精细化。

用户流动模型：新进、留存、流失、回流

一个用户可能是新进用户，也可能是留存用户。用户也可能觉得你的产品不好成为流失用户，也有可能流失后通过一些策略，又回来成为回流用户。

用户的流动模型是基于用户单个身份流转的情况。当用户不只是一种身份时，也可以从其他角度分析。比如从用户的状态去分，是付费用户还是免费用户，比较活跃的用户还是有待于去激活的用户。

还可以从用户等级差异去思考，比如QQ会员就有不同的等级。游戏也是分各种各样的等级，这种等级差异就是可以做分级的。

还有用户的自然属性，年龄、性别、所在地域，针对不同地域、不同属性的人群可以做不同的运营。

产品中定义的其他身份，比如玩王者荣耀时，你的身份是王者还是钻石，不同的身份对产品功能的需求和成就需求也是不同的。对这些人群都用相同的策略可能会影响运营的效率，因此也可以从这个角度去做精细化运营。

2、场景精细化思维角度

除了人群之外，在场景的精细化方面，用户可能属于不同的时间、不同的位置、使用了不同的功能。基于这些差异，使用效率、转化率上也会有一些差异。

精细化运营的实施步骤

平时做精细化运营的时候，常规怎么做精细化运营的实施？首先要有运营目标，是增加收入还是增加活跃度，提高新用户。围绕这个目标在人群、场景和流程角度做细分。结合自身资源做有针对性的运营方案和推广、营销。

在运营过程中要不断研究活动是不是符合预期，进而调整方案。活动结束之后可对活动进行总结和复盘，可以通过总结和复盘知道哪些地方可以改进，让下次活动做得更好。

精细化运营实施过程中的注意点

抓“主要矛盾”，围绕核心目标操作。要知道这次运营要解决的核心问题是什么，先解决最主要的问题。

“精细”有度，不超越团队的支撑能力。人群细分不是越细越好，人群有显著的差异化，运营才会有差异化。比如会员等级流失率，但我们并不是每次针对7个等级做七件事，而是针对流失率高的等级单独运营。不同的人群做不同的活动实现细分，这个细分是基于团队的支撑能力。

尽量使用有共性的策略，形成口碑效应。针对不同的人群所做的事情，这些事情之间最好有一些共性，从而形成口碑效应。微信也好，支付宝也好，比如针对711做补贴，每笔补一块钱的活动，或者每天补两笔，每笔五毛，所有的场景都是补贴。形成共同策略和口碑。

自动化的精细化运营

精细化运营到极致是自动化运营的境界。首先要有足够多的运营内容，对每个活动打标签。活动是面向新人群、付费人群，然后对用户也打上标签，然后通过个性化推荐系统在用户面前展现最适合他标签的运营内容。

今日头条一个用户有几百条标签，这样就可以从对应标签找到内容进行推送。广点通也是一样，后台有无数广告，用户有无数标签，每次会根据标签筛选相应的广告推给你。这是自动化精细化运营的体现。

二、精细化运营的5个方面

1用户精细化

用户运营可说的方方面面，都离不开用户的画像与分类。

·更精准的用户画像：我们日常的用户调研及画像，是找出典型用户，刻画出他是啥样的职业、年龄、城市等，勾勒出你家用户主要受众。精细化还需要找出与主用户偏离值较大的单体用户，追踪他们的行为模拟出结论，再从新用户处观察，反正结论。

·更精细的分类：精细分类，一可以通过用户标签的升级/升维，来细分用户；二是可以指标的细分来更精细服务用户运营，如转化、留存这些指标，我们下文会详细说明。

2流量精细化

流量，是不同于用户，更大范围的一个概念，可以粗略的理解为PV与UV的差异。

·关注流量到用户的转化过程。包括浏览到注册、注册前填写信息等环节，尽可能关注到每一个注册前的细节。

·特定的节点，需要流量留存运营。如运营同学刚做了个牛逼的H5，朋友圈纷纷转发，流量暴增的情况下，除了转化到注册，留住未注册用户迫切需要。

·如果转化不了也留不住，那么要学会利用它迅速变现。

3数据精细化

数据本来自带精细化属性，但是你懂得，非生产部门接触不到最新的业务需要，一切革新都要从业务侧发起。

指标精细化 对应上文的转化、活跃、留存、召回等指标， BI同事觉得已有足够完善的报表，如果说不不了他们深挖指标，那么应该是你没想清楚怎么精细化。方法有很多，精细时间维度与粒度，多做数据透视，用户群拆分与归类，产品侧的指标覆盖到每个功能、页面，总能找到适合于当前业务的精细方向。

效果精细化 效果分工作项和指标项，指标项较简单，时刻关注每日数据与KPI的关联，随时调整工作项。工作项较为繁杂且琐碎，但一定要抽空回归每个工作项的效果，那么只有不到百人参加的活动，也要有一个完整的分析。

4投放精细化

用户精细化之后，对应每一类用户、流量和数据做出相应策略，这样预算就被切割成无数小部分投放出去，例如A渠道a策略，B渠道b策略。

当数据收拢，回顾效果时，一定要达到比原来粗放式投放，有更多的单位回报，才是正路，然后不断迭代，在追求单位成本撬动更大收益的路上一路跑到黑。

5效率精细化

·制定高效的运营策略。时间角度上，越接近用户访问时的交互，越能被用户所感受到。从用户生命流程各节点中，划定指标，自动识别，自动做出相应的策略，例如从关键行为到做出反馈，不能超过10分钟来要求自己。

·已被证明行之有效且持续进行的事项要自动化执行，新摸索出的运营策略快速体系化，不要被日趋复杂的琐事拖住思考。

三、精细化用户模型的建立

1用户模型的必要性

当产品变得越来越复杂，用户量的不断提升，新用户和老用户的产品行为不同，用户行为、目的不同等等一系列原因，导致很多时候你的某部分功能更多是为了吸引新用户而设立的，而一些的进阶的功能是为了成熟型用户设立的，还有小部分的功能是为了你的核心用户群体去设立的。

然而如何去区分这部分用户呢？通过用户的注册时间，用户行为，访问频率等等一系列数据去区分你的用户。把用户划分到一个个圈子之中，然后通过针对性的一系列产品机制、运营手段去促进新用户转化为成熟用户，成熟用户转化为核心用户。

2用户模型如何建立

接下来主要就拿知乎来举例吧。电商（淘宝）、社交媒体（知乎、微博）、游戏类是最需要，也是用户建模玩的最溜的。

1. 产品分析

首先对产品的功能的梳理，一个内容社交平台的最基本的新用户行为是：用户注册→选择偏好→推荐内容→浏览内容→点赞、关注、评论→分享内容→搜索内容→回答问题等。

此时问题就来了，一个用户来了一次以后，如何观察这个用户的行为，从而做到针对性的推荐等行为，让用户想要第二次来呢？数据可以告诉你一切。

2. 数据分析

知乎的一些关键性数据可以分为：

·uv／pv：用户访问次数的多寡。

·浏览内容偏好：通过对内容的搜索，我们可以通过后台给这个用户打标签：科技、教育、金融等。

·浏览内容数量：通过某个关键词搜索相关内容以后，浏览过多少具体内容；

·

页面停留时间：某个话题停留时间长短。

·页面访问深度：访问了多少个问题。

·点赞、关注、回答问题数量：用户之间的交互行为。

此时我们通过这些数据就可以基本了解出这个用户的很多基本信息，以及他是属于潜水用户，还是活跃用户，还是意见领袖。

3. 建立用户模型

根据不同的目的可以建立不同的用户模型。例如：

·根据用户的自身属性来说可以简单的分为：科技内容爱好者、体育内容爱好者、影视内容爱好者等等。

·根据用户的产品行为来说可以简单的分为：喜欢点赞的、喜欢回答的、喜欢评论的、无任何行为的。

·

根据用户的社交行为来说可以简单的分为：热衷于自我寻找者、热衷于关注kol的内容。

此时，你就可以通过你的数据，去建立相应的数据模型。当然这些用户模型之间都有着高度重合的部分，此时根据你的产品阶段性目标去重点维护某一或者几个用户模型之内的用户。

3建立用户模型后如何运营？

1. 追热点

假设雄安新区建设前，任何平台都没有相关的问题及解答，知乎为了追这个热点的话，必须在第一时间建立此话题，然后用户模型就有用处了，去找谁来回答此问题呢？

首先我们可以根据用户的自身属性来说：关注房地产方面、解读国家政策方面、保定地区、回答超过x个问题以上，获得点赞量大于y，粉丝量超过z等等一系列属性。我们就可以从海量的用户中筛选符合条件的用户，邀请他们第一时间来回答雄安相关问题。

2. 挖掘优质用户

假设知乎的优质用户是连续x天登陆知乎，每周回答y个问题，累计获得点赞z个。此时如果知乎通过建立这个用户模型，通过数据监测，符合这个模型的用户，知乎系统可以给他推送一条消息，认证某领域的的优秀回答者。此时通过成就感的获取，激发这个用户产生更多的优质内容。

3. 精准化推荐

给一个建筑行业的人推送一条互联网运营的热点问题，想必他多半不会感兴趣。

那么通过对某一模型的用户行为追踪，我们可以根据数据来扩大相关的内容边界，最终形成类似于今日头条与快手那强大的推荐算法。

4. 其它

根据产品的性质不同、时期不同、目的不同，导致需要多种多样的用户模型，可能过了这段时间，某个用户模型就会弃之不用了，所以根据不同的用户模型，做出不同的运营手段也不尽相同，这里就不多做赘述。

四、详解精细化运营

精细化运营首先要了解用户，了解用户就得特设用户标签。

如何沉淀更多的用户标签，下面是运营人员常用的几种方式：

1、与研发部门协作，将有效数据逐一留存、记录

例如前端的分组访问、点击、浏览等，后端的下单、付费等和数据研发通过ip库撞库，实现地域、机型、系统等标签的识别；

2、借助调研问卷。

例如测试全平台，通过随机性选取3批及以上的用户（且样本量不低于千份）进行不同时间段推送，再将问卷回收进行数据处理分析；

3、借助专业的第三方分析工具。

例如诸葛io，个像（个推新推出的用户画像工具）、神策等。相比较前两种方式，专业的分析工具通常能够基于海量的大数据对APP自有的数据进行补充，从而使标签更全面，构建的用户画像更精准，所以有很多运营者选择第三方分析工具。

用户标签对日常运营的影响

了解用户，是APP进行精细化运营的基础。

其次，要善用运营手段

根据二八法则，80%的用户只会用到APP内约20%的功能点，而剩下80%的功能则需要运营同学通过运营手段，对用户强化认知，引导使用。

App消息推送首先要考虑用户分层，即推给谁？

精细化运营所指的“用户”，通常指的是“用户分层”。就是把用户按照不同维度进行拆分，给不同的用户展示有差异的文案、落地页等，提高各层级的转化。同时切记用户属性是流动的，从新用户到留存用户，又可以细分为活跃用户到流失用户，根据付费标准，还可分为付费用户和非付费用户。

那么如何利用“用户分层”进行推送以提高APP活跃度呢 ?具体可以看下面的例子：

从打开率来看，“邀请送钱”的文案对于低、中质量用户效果最好；第二组“给予用户精神奖励”的文案对高质量用户效果最好。

通过数据对比，我们可以很直观的感受不同层级用户在接收内容推送后的不同表现。

第3，从流程切入精细化运营

流程就是用漏斗思维思考APP运营的操作步骤。从流程切入精细化运营，有三点很重要：

• 1、以数据为主导；
• 2、管理用户预期；
• 3、页面步骤管理；

【数据主导】

早期就有2A3R（海盗指标模型），即通过用户在使用产品的每一级页面的转化率，计算流失率，从而快速发现是哪一级页面出现了问题，并提出解决方案。

不过如今APP对数据的需求，已不仅仅满足于基础数据的使用与分析，对行业分析、卸载分析等都提出了更高的需求。而这方面能力需要App外数据支撑，所以不少APP运营者会选择和数据体量大，数据能力强的第三方合作。

如上图所示，“个数”（个推旗下数据统计产品）就提供了多种数据分析功能，其中卸载分析，深度分析了“卸载数”背后的原由，这对于日常运营是非常实用的。

【管理用户预期】

可以通过一个问题来阐述：用户看到了你的推送，他是如何理解的？

例如下面这个app 推送。

看到此条推送，我的理解是美团这家公司的运作是如何影响人们的消费习惯、工作状态以及资本市场的运作。

这是从触达层面，还有下面的每一级的页面，都需要思考几个点。

• 1、用户知道我要告诉他的信息是什么吗？
• 2、用户理解吗？
• 3、用户理解的是什么？
• 4、他预期的下一页应该是什么？
• 5、他为什么要看下一页？

【页面步骤管理】

页面能精简，就不要多。

每增加一个页面，尤其是后面，都意味的接近30%的流量流失。比如“会员续费服务流程”管理的案例：

通常续费会员服务的流程是：被告知需要续费—>查看续费落地页—>点击续费按钮—>显示续费用户详情—>下单支付—>支付成功。一共有6个步骤。

在续费落地页显示续费用户详情，把【显示续费用户详情】这个页面精简掉。仅仅是少了一个页面，就把续费率提升了10%之多。放在一个百万级用户体量中，提升10%的续费，转化提升效果是相当惊人的。

第4，要把精细化运营“系统化”

无论是进行数据管理还是做消息推送，当APP体量不大的时候人工可以解决，但是随着APP体量的不断增长，就需要有个完善的运营系统。

第1类：自己公司建立数据库和推送系统，根据数据库表中的字段建立用户标签，根据需求自己导出想要的用户群，自己筛选组合。

第2类：使用神策数据、个推、诸葛IO等提供基于大数据的开发者服务。

关于这两类如何选择，我觉得是需要站在公司目前发展阶段进行判断。

第1类，自建数据库和推送系统/用户画像分析平台等.

其优势在于：

• 1、可以保证数据的安全性；
• 2、可以了解细分的用户偏好记录；
• 3、保证数据的完全归属性；
• 4、内部沟通效率及服务稳定性等有保障；

但也有不少劣势：

1、成本高，自建数据库首先需要保证人员配备齐全，至少要有数据开发、数据产品、数据分析师、懂sql的产品运营这四种必备角色才可以，其次需要用到云存储，类似腾讯云、阿里云、华为云等基本都是几十万到上百万的使用费用；

2、耗时久，比如自己写sql推送，需要反复验证sql的准确性及导出用户的准确性，可能是简单的推送，也至少需占用2人半天的时间，而且自建推送系统无集成用户标签，就每次都需要重新耦合；

3、功能不够完善，一般公司的推送平台不会做数据可视化功能，如有需要就要额外新增人力进行分析以推导下一步动作。如果能集访问漏斗、消息的触达到成单等各级数据展示，则可节省不少时间，但是对于开发能力要求很高。

精细化运营必然是接下来互联网运营要走的路，尤其在人工智能技术越加强大的明天，通过用户模型的建立，再交由人工智能去学习这个用户模型下的用户行为，从而增强对用户的了解以及针对性，增强用户的黏性。

五、波士顿矩阵模型与精细化运营的结合案例

做精细化运营之前，我们先提出几个问题：

• 手头负责的产品，最需要配套哪些运营功能
• 为什么同样的产品，不同的公司会有不同的运营策略
• 不同的公司，同样的产品，同样的运营策略，为什么会带来不同的效果
• 为什么同一家公司的同一款产品，在不同的阶段要有不同的运营策略

一套完整的运营方案，会包括如下七要素：

• 目标用户
• 运营目标
• 运营策略
• 运营载体（在此特指产品，暂不考虑内容、社群、活动等）
• 运营资源和成本
• 数据收集
• 效果评估

下面将侧重从“运营目标-运营策略-运营载体（产品）”这个小框架切入进行阐释。

1以互金产品为例：产品运营常用策略

1.1 奖励标的

金币（积分）、卡券（抵用券、满减券、加息券）、红包、送礼品（紧俏电子产品、现金、话费）、返红包、分佣。

1.2 用户行为

浏览、注册、认证、投资、复投、赎回、收益发放、分享、邀请好友

1.3 组合之后形成策略

注册送话费／现金／抵用券、分享加收益……策略可以多重组合，选择合适自己的就好。

以用户产生投资行为举例

2.各种套路适用的产品

结合公司阶段性业务目标和产品自身特性，运营经理可以从如下目标池中选定特定运营目标：

• 获取用户（拉新）
• 提高活跃度（促活）
• 提高留存率（留存）
• 促交易
• 获取收入
• 传播

明确了目标，掌握了运营策略，下一步就是与产品形成联结搭建运营小框架了。

3.波士顿矩阵模型

波士顿矩阵又称市场增长率-相对市场份额矩阵，这个模型从销售增长率（外部因素）和市场占有率（内部因素）两个维度入手，划出了四个象限，用以分析企业当前产品结构和发展前景。

3.1 明星产品（销售增长率和市场占有率“双高”的产品群）

产品举例：现金管理类产品（平安财富宝的平安盈）、定期高收益产品（债权转让、票据）

运营目标：拉新、促交易、获取收入

适用运营策略举例：交易送抵用券、分享加收益

3.2 问题产品（销售增长率高、市场占有率低的产品群）

产品举例：黄金产品（账户金／黄金ETF）

运营目标： 此类产品的运营目标跟产品自身属性关联度较高，简单来说，可分为如下两大类：

1）阶段性增长，具有一定周期性的产品：提高留存率、促进交易

最典型的就是黄金产品。对专业度要求较高，真实交易群体小，受原油、汇率、国际重大事件等的影响较大。针对此类产品设计运营活动，主要目标就是为本APP或平台内的其他产品导流，借助热点吸引用户过来，并促成在本平台的交易。

2）持续性增长，周期不明的产品：获取用户、促进进一步传播

此类产品往往是平台新推出的品类，业务成熟度偏低、监管风险不明、投资者对产品的认知度偏低。

4通过运营手段促成产品布局的优化

四个象限中的产品并不是固化的，从运营的角度考虑，有时需要引导和促成这种变化，有时需要延缓变化。

根据波士顿矩阵的基本应用法则，最理想的布局是“成功的月牙环”（多只明星产品和现金牛产品，少量问题产品和痩狗产品），应该极力避免的是“黑球失败法则（第三象限内一只现金牛产品都没有，或基本没有任何销售收入）”。

根据以上逻辑，在此针对如下两种变化略作推演：

4.1 问题产品→明星产品

演化方向：从销售增长率高／市场占有率低到销售增长率和市场占有率“双高”

演化路径：保持并提高销售增长率、进一步提高市场占有率

其实问题产品是一种处于亚稳定状态下的业务，从趋势上看，一般会在3个月以内发生显著位移：或者向左跃迁为明星产品，或者向下坍缩成瘦狗产品。

4.2 瘦狗产品→问题产品

演化方向：从销售增长率和市场占有率“双低”到销售增长率高／市场占有率低

演化路径：提高销售增长率

5.各种套路适用的阶段

5.1 用户生命周期

需要注意的是：

• 用户在每个阶段都可能离开，不一定会走完一个完整的周期
• 上表可以分析单个用户的生命周期，也可以分析同一时期内不同用户在这些周期上的分布情况
• 受限于上文划定的运营策略，类似提示多久未登录、新品上线提示等手段就没有囊括进来。其实，这些方法也很有效

5.2 市场周期

宏观经济、金融市场、公司所属行业等也有相应的运行周期，相应的周期分析工具也非常丰富。在这里，推荐使用美林时钟进行分析，简单明了，对于搭建整体的认知框架很有帮助。

运营经理使用美林时钟的方法：

• 充分认知模型缺点，批判性使用。复苏、过热、滞涨、衰退，这四个阶段其实并没有非常严格的判断指标。也就是说，你不能看着类似CPI、70个大中城市房价指数、基尼系数、沪深300指数之类的经济或金融指标，判断当前处于哪个周期，以及是否进入了新的周期。
• 如果能找到使用美林时钟的基本方法，可以结合本平台现有的产品，搭配相应的运营策略进行推广
• 作为内容运营的选题和分享文案的素材
• 项目复盘或年度总结时，作为整体市场环境的描述框架

最后总结：

张弛有度，不能一味的追求精细化运营，要考虑到目前产品周期，需要把大精力放在哪块业务上，同时也要考虑团队本身的支持能力。

有的放矢的精细化运营，例如，新增用户、活跃用户、沉默用户、流失用户，四个大类，我们需要把大精力放在新增、活跃上，其次是沉默，最后才是流失用户。

判断优先级，不是把所有的事情都做了，才叫精细化运营。

做高杠杆的事情，精细化运营不仅仅是为用户，也是为APP创造更多价值。

毫无疑问，精细化运营是趋势，且趋势已经开始吹到各位运营喵身上了。可以在各大招聘网站看到，运营需求增长强劲且有经验的岗位起薪持续走高。当前在一些特定行业如电商、社区类，已呈现出产品运营＞产品经理的态势，也许在不久的将来，产品运营的精细化会实现全面超越。