一、什么是用户运营？

说到用户运营我们先来说说运营，运营本质上是一个“销售岗+管理岗“。

像单点的用户获取、单点所收入增长、单个活动的效果，这本质上是一个销售行为，销售行为本质上是要去影响用户的，把用户从原本的A点引导到你希望他到的B点。

那管理岗是什么意思呢，比如我们的网站现在流量是100万，我们希望它翻到200万，那怎么做？我们需要对网站的流量做拆分，店铺当前的流量有哪几个渠道构成，自然的流量有多少，外部投放的流量有多少等等，如果要影响全站的流量的话，应该从哪个角度去驱动？这个时候，我们事实上是在做一些管理上的动作，这里包括流量运营、渠道运营、店铺运营、用户运营。

一个互联网产品少则几十万的用户，多则上千万，如果我们要提升这么多的用户的单体价值，我们咋管？这个时候我们一定要去对这些用户做拆解，找到影响用户价值的因素是什么，如果我们拆解不清楚，我们不可能去做任何的动作。

二、用户运营重点关注什么？

在管理的语境下需要重点关注两个问题：

第一，可监测可被评估。也就是如何去监测和评估一款产品的平均单体用户价值，找到方法去衡量它。

那如何对产品的用户价值进行监测和评估呢，我们从下面四象限来进行衡量

通过上面这个用户价值四象限，我们就能评估出自己的产品需要抓取什么数据以及当前当前的用户他的价值是低还是高，分布的趋势是怎么样的。

第二，可驱动可被影响。该从哪些角度来驱动用户价值的提升更合理，通过哪些方法和工具来影响用户价值的提升会更高效？

这里有三个思路：

思路1：定向让一部分低价用户成为高价值用户，

思路2：让高价值用户的价值变得更高。

思路3：通过一些特定的方法和手段同时提升拉升所有用户的用户价值。

一旦找准了提升用户价值的角度之后，我们就需要落地到方法上，这里有两类可依赖的提升用户价值的方法：

小规模用户：小规模用户主要是上百人，上千人，再多就是上万人，主要是偏集中式运营，比如把一群用户拉到一个群，一个组或者一个线下沙龙，然后持续的做一些运营动作去影响他们，比如办活动，办分享，定期发福利，然后去影响他们，让他们去产生我们想让他们产生的某种行为。集中式运营更多的是靠人肉，靠互动，靠情感。一般用于验证+重点用户的运营，比方说三节课的助教运营和三节课学员的运营，把这些学员拉一个群，跟他们互动，跟他们保持情感的交流，从而让他们跟我们保持忠诚度，这里就是重点用户的运营。还有一个是我们的方法或者是策略还没有得到验证的时候，通过在一个小规模的群体里去验证。

大规模用户：大规模的用户一般是几十万人，甚至上千万人或者上亿人，主要是偏策略式运营，更多的是靠规则、机制、系统进行运营。大规模用户运营的方法基本覆盖了小规模用户运营的绝大部分场景，且更加丰富和高级。在大规模的用户运营里所运用的方法是可以和我们的产品和机制去结合的，比如我们可以在自己的产品中植入任务、引导，借助积分、勋章更加多样的方法。这时策略式运营要比集中式运营比集中式运营效率要高很多。

那在大规模用户运营的各个阶段需要关注什么呢？

大规模用户运营的初阶状态：关注表层、单点。比如提升用户留存率、用户促活、用户召回或唤醒。

大规模用户运营的高阶状态：关注的是用户运营模型的梳理和用户运营体系的搭建。

说到用户运营，我们就会想到用户的留存、促活等，在这里提醒大家，不同的产品所适用的运营模型是不一样的，比如说招聘类的产品它就不需要关注留存，用户在这个产品上找的了工作，是一定会走的，找到工作他会走，找不到工作他也会走。所以我们要根据自己的产品类型搭建不同的模型和相应的策略。

三、怎么做用户运营？

大规模用户的策略式运营，带给我们的最大价值是：

让我们能够依靠少量人力就能做好大规模用户的管理和维系。

要做好大规模用户的策略式运营，背后有3个核心的指导原则。

第一：数据驱动

在数据方面，互联网产品比传统产品具有非常大的优势。一款没有把数据价值放大和应用起来的互联网产品，无异于守着金矿要饭。

一款产品或者一个业务当中，其实是存在3类不同的数据的各自的使用价值也不一样。

第一类：业务数据，它是用于监测业务进展和健康良的，如：流量、用户数、活跃用户数、销售额等。一般来说，

第二类：基础数据，它是用来描绘用户画像或给用户打标签，如：年龄、地区、职业、喜好、学校、性别、家庭状况等。一个用户的基础数据不同，他在站内的消费的偏好是不同的。打上标签之后，方便我们把用户引导到适合他的路径上的。基础数据 用户于识别特定用户，为用户进行分类，或称用户建模。

第三类：行为数据，用于对用户成长路径、用户行为特征等进行分析和定性。如：用户使用特定功能或购买特定商品，观看特定内容的情况。根据用户行为数据找到特定的用户行为与业务问题间的相关性。

所以，在用户运营中只要有业务数据，可以用于做一些粗放的用户运营，针对特定用户进行运营动作，如提升留存、活跃、召回等。而必须要有比较完善的用户基础数据和行为数据 ，才能进行更复杂的用户运营体系梳理和搭建，也才能进行大量用户运营策略的制订。

第二：精细化运营

数据是做好一切用户运营和策略式运营的基础。

精细化运营是：在产品的用户体量变大时，我们无法再依靠一套简单、粗放的机制或策略来服务好所有用户，此这个时候，我们可以针对不同的用户制定更有针对性的策略，以尽量满足大多数用户。

精细化运营通常会对用户进行差异化细分，最常见的区分参照维度有四种：人群、渠道、场景、使用流程。

拿一款阅读类的产品举个栗子：

按人群细分：大学生用户、男性成人用户、女性成人用户。

按渠道细分：部分纸质书上扫码来的用户、APP Store自然下载的用户、通过几个微信大号投放过来的用户。

按场景细分：早晚通勤、每晚睡前、周末下午。

按使用流程细分：访问-注册-使用A功能-使用B功能-付费，访问-注册-使用C功能-使用D功能-付费

精细化运营必然涉及用户细分，判断进行用户细分做得合理与否的标志在于被区分的几类用户在行为上能否呈现出显著的差异性和规律性。

举个栗子：就像我们对男性用户和女性用户在阅读喜好上做了细分，但是发现这两类用户在阅读喜好上没有明显的差异，那这个细分是没有意义的。

那精细化运营有哪些典型的逻辑与操作步骤呢？

首先，确认运营目标，比如确定是解决用户增长的问题，还是用户活跃的问题。

其次，挖掘用户类型、使用场景、用户行为路径与运营目标间的联系。挖掘现有数据，确认是滞会因为用户类型不同或用户的行为路径不同，导致同一解决方案下，最终的运营指标表现会出现较大差异。

再次，设计精细化运营方案和策略。根据此前定义出的用户类型或典型用户路径的区分来设计精细化运营方案。

再再次，上线实施。跟进方案上线。

最后，数据监测和持续迭代优化。根据监测数据表现，持续对于方案进行迭代和优化。

精细化运营，是一种底层的思想，它是一种极为通用的工作方法和理念，可广泛应用于解决各类运营问题。它还是搭建大规模用户运营体系的基础。

第三：自动化+机制化 

要想依靠较少的人力来长期解决一个较为复杂的问题，一定不能纯粹只依赖于人肉，而需要借用助于工具、规则和机制。

比如我们产品的用户在几百人，这时候我们运用集中化运营，靠人肉和混脸熟，如果我们的产品用户规模达到了1万人，这时我们就要借助一些小的规则和机制来做用户的维系和管理，比如我们这时可以通过会员的方式做一些活动进行管理。如果这时我们的用户体量达到几百万甚至上千万，这时我们就要在以有的会员的基础上做的更加的精细了，比如会员等级、积分、CRM及用户的生日，个人爱好，频次等等去做一些精细化的运营。

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