以用户为中心的精细化运营怎么做?

尘锋
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2021-12-08 16:34
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被越来越多企业提到的精细化运营到底是什么?

精细化顾名思义是精准、细节。精细化运营就是拆解用户全生命周期的每个环节,再结合用户分层、需求定位、场景拆解、数据分析,对用户展开有针对性的运营策略。

以电商的某个场景为例,可以很好的说明这个问题:当用户A进入某个电商平台浏览商品后,后台会记录下他的基本信息、浏览记录等,我们可以通过这些信息判断他的需求喜好、价格接受度、浏览深度等。

通过这些信息,当用户A再次进到该平台选购时,我们就知道要给他看什么类型的商品,可设置什么关联商品唤起新需求,以及曾经浏览过的商品如何摆放位置......

做这一切的目的无非是引导用户完成下单动作。但是,如果我们不知道用户的基本信息,目前处在什么阶段,他们想要什么,就没办法做到精准推送。这就好像给和尚推送梳子,给素食主义者推送肉制品,这些都是无效推送。

如果连用户的基本需求都无法满足,想通过关联商品达到扩品目的就更难了,甚至还会造成用户流失。

所以,企业为什么要做用户分层,又为什么要做好用户分层,因为我们需要通过用户分层了解我们的用户,清楚的知道他们的需求是什么。

但是企业面对的用户不是单一个体,而是群体,群体的需求千差万别,这就需要我们能将不同用户的需求进行差异化分层,然后通过不同的运营手段满足用户的需求,以达成企业的商业化目标。

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01制定有效分层逻辑并确定指标

目前比较常见的用户分层模型有用户生命周期模型、AARRR增长模型、金字塔模型、RFM模型。

以用户为中心的精细化运营怎么做?

·用户生命周期模型·

以用户为中心的精细化运营怎么做?

·AARRR增长模型·

以用户为中心的精细化运营怎么做?

·金字塔模型·

 

以用户为中心的精细化运营怎么做?

·RFM模型·

 

但在实际运营过程中,企业的产品属性、业务模型、目标用户都有差异,甚至所处的商业化阶段也不一样,我们可以参考分层模型,结合产品&业务本身制定合理有效的分层逻辑,并建立指标。

PS:指标是衡量运营策略是否合理的一种方法,能让运营目标更加清晰。

以教育产品生命周期为例:

  • 引入期:购买体验课的新用户
  • 成长期:报名体验课程,对产品有一定认可
  • 成熟期:一段时间内,购买课程,甚至复购
  • 休眠期:用户学习课程的频次开始下降
  • 流失期:用户一段时间未学习课程

引入期:

运营目标:通过推广或其他方式吸引更多用户报名体验课;

运营指标:体验课转化ROI等;

成长期:

运营目标:通过体验课的课程设计让用户感受到长期班课的价值,并达到转化效果;

运营指标:加微率、社群活跃度、体验课完课率、转化率等;

成熟期:

运营目标:通过课程服务和活动提升长期班课用户的满意度,甚至达成复购/转介绍;

运营指标:挖需率、作业完成率、转化率、复购率、转介绍ROI等;

休眠期:

运营目标:延长用户课程学习的时间;

运营指标:消息触达率(消息打开率)、到课率、作业完成率等;

流失期:

运营目标:唤醒用户;

运营指标:到课率等;

根据生命周期模型,会发现落到不同属性的产品,用户分层逻辑一样,但是细节差异非常大,这就要求在制定分层模型时,需要提前了解几个方面:

  • 产品的目标人群是谁?
  • 业务模式是什么?
  • 每个阶段的运营目标是什么?
  • 运营目标拆解后的数据指标是什么?

明确这些核心点后制定运营策略,才可能达成运营目标。

 

02嵌套在分层里的用户分群

 

完成用户分层后,在这里要提到一个延展的概念【用户分群】。

分层后的用户群体依然很庞大,单一的分层运营策略无法覆盖到所有用户,需要我们继续细分,给用户群体打上标签,群体A、群体B、群体C、群体D......然后有针对性的做策略,从而实现阶段性目标。

继续以教育产品为例,已购买体验课的用户群体,有购买完联系不上的,有迟迟不来上课的,也有互动活跃非常好且主动学习课程的,他们对课程的使用程度不一样,付费意愿就不一样,他们身上可以打的标签也不一样。

标签

用户分群(不完全列举)

意向度

A

挖需成功,到课率&完课率>80%,且活跃度高

B

挖需成功,50%<到课率&完课率<80%,活跃度一般

C

挖需失败,到课率&完课率<50%,活跃度低

...

...

...

当用户到课&完课率很高时,一定程度上说明用户对课程产品的意向度高,付费与否就看价格合不合适,后续服务怎么样。所以可以打的点是,优惠券、赠课、课后服务等,营造额外获得感,促进付费

如果把这种方式用在到课&完课率很低的用户身上,用户可能连课程都没上过几节,优惠券、赠课这些对他们来说感知非常低,这个阶段服务比优惠更重要,对这类用户要先提升他们的到课&完课率,体验完整的课程学习和服务后,再进行促单。

所以,不同产品、不同业务的用户分层逻辑是不一样的,嵌套在里面的分群维度同样是有差异的。

 

03数据可视化的用户路径分析

 

数据背后是形形色色的人,分析数据就是分析他们的行为路径;指标背后是运营策略的方向,指标分析是判断策略本身是否合理;数据本身没有意义,数据分析才能产生价值。

运营的有趣点在于,要在理性分析的基础上以感性的方式理解用户。以用户为中心的精细化运营无非是懂产品、晓业务、知用户、拆数据。

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精细化私域运营不是一成不变的,是在灵动的运营基础上,通过数据透视用户需求,在私域运营新时代,管理者要做的,是选一款好用、能用的软件系统,连接用户和企业,打造属于企业的信息资产,制胜私域新时代。

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原文标题: 以用户为中心的精细化运营怎么做?

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