从蓝图到实践，数据驱动运营体系落地

数据为运营做准备，运营为业务所服务，驱动业务才是企业的最终目的。存量市场流量见顶，只有精细化运营才能从存量市场中攫取更多利益和用户价值。本文根据《从蓝图到实践，数据驱动运营体系落地》的演讲整理，详细讲用户运营解决方案。

近几年，流量见顶、存量市场等概念兴起，企业面对数据驱动、全域数据打通、私域运营等倍感焦虑，而这背后指向的都是精细化运营。也就是说，企业只有通过精细化运营才能从现有流量中挖掘更大价值。

在过往的实践过程中，我们总结出，数据驱动运营的核心是可复制、可量化、可科学地被推广并在公司的成长过程中迅速扩大。如何帮助企业落地数据驱动呢？其中最重要的便是用户运营。接下来将详细介绍。

用户运营解决方案主要分为四大模块：

第一，数据根基，包括数据采集、数据治理和数据库。

第二，服务 + 产品，包括业务分析平台、用户画像平台、营销策略平台。

第三，基于数据基本能力、业务诊断用户画像、策略触达之后，进行数据驱动咨询。

第四，明确业务诉求后，规划运营框架。

该解决方案可以从神策 SDAF 数据闭环方法论来进一步理解。

首先，明确用户群体、业务现状、用户来源等；感知到用户行为后，做出「给留存率低的用户发优惠」等相关决策；行动过程中，要确定优惠券发放的不同渠道、金额、文案等；最后根据数据反馈，进行断点改进等优化。

关于用户运营体系，可以从用户生命周期和价值分层两个维度来拆解。

生命周期即用户从认知产品到买单最终变成忠诚顾客或者流失顾客的过程。对于价值分层，每种业务对用户价值的判定不同，例如电商注重 GMV，那么就按照用户对 GMV 的贡献分层；如果是免费工具软件，则按照用户对商业模式的业务贡献值划分，用户活跃度高，增加广告收入划分为高价值，反之就是低价值。

整个坐标轴将每个生命周期的用户价值根据其不同的用户特征都进行了合理且穷尽的划分，用户被严格地按照同一特征聚合，通过调查与数据分析，对其进行偏好特征提取。不同的用户特征决定了企业投入的成本大小及执行的运营策略，例如对超高活跃度用户采取人工客服一对一服务。

在基于用户价值模型构建价值分层时，企业需要知道，通常情况下的用户价值不是由单一维度决定的。电商的用户贡献通过 GMV 体现，用户消费 100 次 100 元商品和消费 1 次 10000 元商品的 GMV 相同，但是两种情况消费频次和单价不同。电商企业可以按照消费品质和活跃度进行价值分层。整体来看，企业更希望增加高活跃高价值的用户，减少低活跃低价值的用户，从低活跃低价值到高活跃高价值的跃迁，是企业运营的最终目的。

企业要合理拆分用户，这样才能在不同的阶段、不同的场景去转化用户。类似阿里的 AIPL 模型，其逻辑是先引导用户对企业的产品和服务产生认知，然后种草，接着产生首单购买，再变为成熟的长期的客户，整个过程中涉及不同的运营场景，也针对不同场景制定了不同运营策略，推动着用户一步步转化。

其中重要的是，企业要梳理清楚在整个过程中用户与产品的具体接触场景以及企业可提供的服务，然后制定策略。

如何结合运营时机拆解用户运营策略呢？以用户生命周期为基础，串联起不同阶段的用户经营动作，并作为常态经营策略，进行客户主动触达。这个过程中通常会涉及三个运营时机：

1、常态化主动运营要结合用户旅程，理解用户由进入到转化成功的每一步。例如电商用户旅程为先下载再种草，然后是长期消费。虽然不同业务的用户旅程不同，但是企业都可以通过数据洞察或者分析找到用户旅程中的关键节点，基于此执行运营动作，例如引导注册时的首单福利、商品偏好推荐、优惠券留存客户等。

2、非常态主动触达要把握日常运营中的时点运营，例如围绕传统节假日、用户生日的时间节点提前制定详尽的运营计划。将运营场景和运营动作结合节假日进行包装，在达成品宣的同时增强经营效果。

3、定位用户关键行为，通过数据洞察找到核心流程断点和活动参与断点。比如从充值开始到确认支付，最后输入密码结束充值的过程中，通过数据发现，输入密码这一步的跳出率最高或者点击确认支付按钮时跳出率最高。又比如在运营活动中，发现用户只浏览不参与等。企业可以通过运营和产品的手段去规避这些断点。

除此之外，对于特色客群运营，是指企业已明确客户特征，基于已清晰的用户画像，可以向客户补充其他服务。例如，保险公司的客户办理了车险，证明客户有车且收入达到一定层级，故可以向他推荐相关的房产或者理财服务等。根据已明确客户特征与画像，反推顾客其他的需求，然后有的放矢。

综上，企业根据用户生命周期对用户进行分层，明确各阶段的运营目标，可以基于用户旅程核心路径、产品核心价值功能或动作的引导转化、数据验证的核心运营点和魔法功能、业务经验列举的核心运营点、hooked（回访和黏性勾子）五个维度，搭建用户运营框架。

那接下来，如何实现用户价值跃迁呢？

企业可以借助价值分层和生命周期，观察各类用户的差异，把低价值、低活跃用户向高价值、高活跃用户跃迁。比如观察消费 2 单和 5 单的用户差异，通过精细化运营方法将 2 单用户转化为 5 单用户，然后通过数据分析实施效果。精细化运营的最终目的就是完成用户价值跃迁。

上述是理想环境下的单一业务，但现实运营场景中通常是复杂业务，包括购买、视频分享、文章分享、种草收藏等，所以还要结合不同的业务线，二次拆解生命周期和价值分层。以在线医疗为例，名医直播可以拆分为挂号和直播两条业务线。挂号的 KPI 是挂号量和复诊次数，直播的 KPI 是用户观看数及互动量。而挂号这条业务线下又可以进一步拆分出用户价值和生命周期。复杂业务与单一业务的处理逻辑相同，但最终要回归到主营业务的主 KPI，包括短期和长期的 KPI。

在运营落地过程中，可能会遇到直接卸载 App（或关闭推送）的不可触达用户和主动打开 App 的可触达用户。对此，企业可以利用类似安卓桌面插件、Push 等方式，将可触达用户导入端内，进行端内分流，然后核心做三件事：第一，引导用户购买或使用产品；第二，时机成熟后，完成用户流量变现；第三，通过运营活动提升用户粘性留存，比如连续签到 7 天可兑换礼包等。需要强调的是，运营循环需要营销工具的配合，比如推送工具、抽奖工具等。

综上，基于用户生命周期和价值分层聚类相似用户客群，洞察用户特征后，制定运营策略，即确定触达时机、触达渠道、用户权益与素材的呈现方式。时机、渠道、权益、素材就是策略迭代的四个关键要素。在流程画布中，同一个运营点位可以选择不同的策略集，策略集里再细分子策略，能够帮助企业实现策略分流和 A/B 测试分析，从而达到精细化运营。

A/B 测试可以针对同人群在短时间内做高频的策略验证。策略验证后，进行效果回归。效果回归是一项贯穿整个运营策略始末的工作，运营工作的日常是不断地优化策略数据效果。这里，我们可以将效果回归分为两个阶段：

第一，活动上线前的“运营效果评估阶段”，设计全面的运营指标参数，确定运营活动如何上线以及活动目标是什么。

第二，活动上线后的“数据分析阶段”，对活动的运营目标进行复盘。目标是迭代活动和活动的达成逻辑，最终沉淀为一套精细准确的运营体系。

在帮助企业进行全面诊断分析寻找业务破局点时，我们提出了业务诊断的“六大武器”，如下所示：

接下来，我们通过三个案例详细了解数据驱动运营体系落地的完整过程。

案例一，某医疗大健康客户整体运营体系咨询和搭建

该医疗企业提出针对长线数字健康管理的目标，希望我们能够帮助其搭建运营体系框架，以及陪跑落地服务。当前，市场上的医疗企业都在朝着线上发展，但是企业为用户提供了什么样的服务？服务的频次如何？是否有建立服务框架？在提供服务和长线维护过程中，企业最应该做的是什么？

当我们完成了以上问题的梳理，便可以针对性拆解出如下解决方案：在运营闭环侧，进行用户运营闭环诊断/规划和触达通道诊断/规划；在服务矩阵优化方面，进行服务矩阵诊断/建议；在用户运营矩阵建立的落地陪跑过程中，帮助企业建立用户留存和使用习惯，并进行慢病客群经营；在运营数据侧，提供运营所需数据诊断和建议。

案例二，某生鲜品牌用户代运营

某生鲜品牌近期面临着客户数量、客单价等增长困难的问题。我们梳理了该品牌现有数据，据此诊断核心客群以及不同的客群习惯，帮助企业建立运营体系。

该项目的核心逻辑是基于用户价值分层，通过运营动作牵引，实现 CLTV 跃迁。我们在帮助企业进行诊断、用户洞察及分层、搭建精细化运营体系的同时，还会帮助企业团队进行运营培训，实现双方深度共建。

• 会员诊断：对全国用户进行生命周期划分，对各层的用户画像洞察并对比差异，产出基于用户分层的数据诊断报告、数据看板、用户分层方法论/SOP、用户 & 门店调研结论

• 活动诊断：根据用户分层的数据诊断结论，洞察现有活动数据，提供优化方向，产出营销活动诊断及优化报告

• 方案落地：基于会员分层诊断确认的某个人群，确认会员体系的核心场景，落地运营方案，形成运营 SOP 动作。产出包括核心场景实施方案、运营 SOP、会员落地方案效果报告

案例三，某工具类产品全域用户生命周期运营

与医疗健康、电商等行业不同，工具软件产品的核心逻辑是增加收益，降低用户获取成本与日活维持成本，提升变现转化。项目启动伊始，我们针对该客户的运营及产品进行了全面的诊断，了解到该企业当前的数字化运营现状为：缺少用户精细化运营体系；常用策略落地较差；未使用的可运营流量比较乐观；未对预流失用户做专门的策略；无事件触发的实时策略。

针对此，我们根据 PBP 回本逻辑，拆分工具软件的指标体系与运营目标，为项目的顺利实施、项目的策略制定奠定了坚实的基础。具体包括：用户分群深度运营；利用好长尾流量；基于用户的行为的实时策略；优化重要转化周期，而不是全周期。

对于企业导流产品匮乏、服务端配置缺乏灵活性、基础组件待优化、新版本覆盖率低等问题，我们认为，做容器化产品设计，尽可能后端不发版控制前端展示；站内导流入口和产品需要整体规划等。

战略是生长出来的,不是架构出来的。例如企业计划在 5 年内达成数字化转型的目标，这是顶层战略层，但是现实中也要分步实现，企业所有的数据和系统的准备都应该是为业务目标服务的。