在中国的互联网江湖，用户的增长、运营已经成为普遍公司的核心标配；企业的运营，没有增长就不会长久存活，也说明企业的商业模式存在一点的问题。如果说产品是公司的命脉，那么增长运营就是这个公司的灵魂，所以构建核心的增长运营体系和打造持续增长的流量池就成为企业必须做的两件事，
从本质上来说，用户增长是运营策略的定位，明确产品的目标用户定位、商业市场份额、当前用户增长策略、增量空间等，在此基础上确定其他诸如活动运营、内容运营、社群运营等增长手段的应用和组合。
而增长运营有几个看家本领，除了对宏观商业环境的洞察外，用户建模、用户成长体系、用户激励体系的三板斧是一个增长运营可以从战略到策略执行落地的关键。
今天，我从用户建模的逻辑和切入口，以及在用户活跃、用户流失、用户召回上的建模应用，包含最后不同用户模型交叉后的用户成长路径的设计搭建、流量入口的打造给大家一些参考。
希望能够帮助大家在迈向年薪百万运营增长人的路上添砖加瓦～
1、用户建模的价值和逻辑
2、用户建模示例1：用户活跃度模型的搭建及应用
3、用户建模示例2：用户流失模型的搭建及应用
4、用户建模示例3：用户行为模型的搭建及应用
5、不同用户模型的交叉应用
1、用户建模的价值和逻辑
用户建模说白了是根据用户特征进行用户分类的过程，所以关键在于“用户特征”上。
用户行为千差万别，都说一千个人眼中有一千个哈姆雷特，难道我有多少用户就要分多少类吗？
首先我们来看看用户都有哪些特征呢？如地域、发博、浏览，扩展开来你一定马上能想到：性别、年龄、兴趣、分享、购买、月消费额、登录、点赞、评论、开团、拼团等等等等。
那么我们来总结一下，这些用户特征无非就是两种：用户属性特征和用户行为特征。
用户属性特征就是用户与身俱来很难改变的特征，比如地域、年龄、性别、兴趣等。
而用户行为特征就是用户做出的行为所表现出来的喜好，比如登录、点赞、评论等。所以用户建模的切入点，无非就是用户属性和用户行为。
在用户属性特征上，比如地域，广东地区的朋友和北京地区的朋友在习惯和喜好上还真是有着天壤之别，比如春节吃不吃饺子、甜汤圆还是咸汤圆等等天人交战一年数次。
比如，一线城市和三线城市的消费能力。
而用户的行为特征就更有价值了，她喜不喜欢我们的产品？是怎么在使用我们的产品？使用过程中有没有明显的偏好？如果我希望她付费或者帮我拉个新朋友进来，从目前她的行为特征上看是否容易成功？等等等等。
用户完整的行为特征能够帮我们大概率地还原这个用户的真实画像，再配合用户属性特征，我们的用户建模就完美了～
而在用户的行为特征模型中，有一个模型最关键，他适用于所有的互联网产品，就是用户活跃度，我们常说的DAU、MAU、DAU/MAU、MAU/DAU等等就在此列。
不同属性的互联网产品，对于用户使用活跃度的期翼不同，活跃度的颗粒度有所区别，但是一个产品的活跃度指标直接关系着这个产品的价值。
而用户规模，累计注册用户数越往后期，越不重要。
因为有多少用户并不重要，有多少活跃用户才重要，只有活跃用户才有可能产生商业价值，而不再活跃的用户，他只是注册过，低留存、推荐少、无裂变，他的价值自然就会很低； 所以总结下来，基本上要为自己的业务的精细化运营服务，用户建模有用户属性和用户行为两个切入口。
我们可以大致分为三个用户建模的切入口：用户属性、用户产品行为、用户活跃度。
2、用户建模示例1：用户活跃度模型的搭建及应用
用户活跃度模型，从建模的目标上就是要把不同活跃度的用户拆分开来。
用户活跃度模型的应用场景是：区分不同活跃度的用户，针对不活跃的用户启动针对性的活跃度提升的运营策略，针对活跃用户启动针对性的加强忠诚度，引导带动不活跃用户的运营策略。
我在两家企业所背核心kpi就是提高DAU和MAU，要做好这两点就一点要有核心开源节流的功夫。
开源就是开注册的源，让更多的新用户进来； 节流是节流失的流，让更少的老用户流失； 保活跃就是让池子里的用户更加活跃，包括让不活跃的用户变活跃，活跃的用户保持活跃度产生忠诚度等。
这三方面的手段中，开源和节流对应着DAU和MAU的增长，而保活跃对应着DAU/MAU的增长。
DAU/MAU的指标就是一个测量已有用户池子活跃度的指标，其中的DAU取当月的每日DAU的平均值。
如果DAU/MAU=1，那么说明用户每天都来，所以DAU和MAU相等，而这个值的最低线就是0.03左右，即所有的用户一个月只来一天。
所以DAU/MAU的数值是一个介于0.03-1之间数字，数字越高，活跃度越高。
3、用户建模示例2：用户流失模型的搭建及应用
我们在做月活跃度模型合并同类项时，大家可能已经发现，其实我们交叉了另外一个行为模型，微博上的用户特有行为，包含加关注、转发、发博等，那么这个就是用户行为模型了。 用户行为模型，从建模的目标上就是要把不同行为特征的用户拆分开来，就是找到什么样的用户喜欢做什么样的事情。
用户行为模型的应用层面上有两个方向：1、用户关键行为指标定位：我们将不同活跃度的用户的相同行为特征进行对比，其中差异大的指标定义为关键性指标，并对不活跃用户进行该关键性为指标的重点引导，以促进其成为活跃用户。2、用户单一行为指标定位：我们通过用户模型拆分出不同用户的行为喜好特征，已知用户喜欢什么，就给他什么，从逻辑上来说这能够促使他更加活跃。
下面我们就这两个应用方向来分别讨论。
1、 用户关键行为指标定位
即我们将不同活跃度的用户的相同行为特征进行对比，其中差异大的指标定义为关键性指标，并对不活跃用户进行该关键性为指标的重点引导，以促进其成为活跃用户。 为第一个应用方向服务的用户行为模型的搭建思路是如何的呢？ 以微博用户为例，我们后续正好可以延续讲不通用户模型的交叉应用。从目标上，我们就是为了了解一个微博的使用用户到底在微博上喜欢做什么？
初期，我们把所有微博上用户常规会有的行为都列出来，包含：登录、发博、转发、评论、点赞、加关注、粉丝数、互粉数、是否上传头像、是否填写性别、教育信息等等个人信息等，这些还是微博主站的核心行为，没有拆解比如其中用微盘的、看小视频的、在PC登录还是移动端登录的、哪里注册来的，等等。
我们先聚焦在微博主站的核心行为上。但是即便这样，也还是行为参数有点多，我们需要有一个判断，哪个行为的差异会影响我们的核心指标？
没错，就是影响我们的DAU、MAU？所以从业务导向原则上看，用户行为的模型，需要帮助我们明确出来，哪些行为的数据差异决定了用户是否活跃。
所以我们列出的初始用户行为数据表单是这样的，见配图：
在上述表单中，个人资料填写部分还可以包含性别更改、地域、年龄、职业经历等。 数据出来后，很快我们就会发现不同频次的用户，某些行为的数据差异化很小，某些行为的数据差异化很大，这个时候，差异性很大的指标就可以被我们认定为影响用户活跃度的关键性指标。
如果低频用户的人均互粉数是50，而高频用户的人均互粉数是60，中频用户的人均互粉数是53，那么说明互粉数并不会对用户的活跃度带来关键的影响，可以从将该行为从我们此次的用户行为模型中拿掉，以后不用再关注用户的互粉数。 当然，我上面示例只拿了一周的数据，我们做建模最好能取用更长时间段内的数据表现，至少两个月及以上，数据相对问题才能成为参考，如果数据波动较大，则无法成为建模的基础数据。
2、用户成熟度模型
用户单一行为指标定位即我们通过用户模型拆分出不同用户的行为喜好特征，已知用户最喜欢什么，就给他什么，从逻辑上来说这能够促使他更加活跃。 为
用户成熟度模型就是还原微博上用户除活跃度外的核心使用行为，对用户进行行为特征的分类，并根据该行为特征进行专项引导的模型。
在搭建的思路上，就是提取用户的多种行为，进行归一分析，找到其中最聚焦稳定的行为，作为该用户的行为特征标签。
计算方法：
选择用户行为：登录方式、登录、原创、转发、评论、被转发、被评论、加关注、取消关注、
被关注定义：用户成熟度，即用户行为的稳定值，稳定值=用户4周行为数的平均波动程度。稳定值最高3分，最低0分，波动越小，分数越高，代表用户越成熟。
最终，得出的用户成熟度模型的分类如下：
有了用户的单一行为特征后，我们可以和活跃度模型一样，为每一个用户打上成熟度的标签。
用户一上来我们就知道这个用户是喜欢只浏览不发言，还是喜欢发发发，或者喜欢转转转？那你还不知道要给他推荐什么内容吗？ 此外，成熟度模型不仅根据用户行为特征进行了分类，而且结合用户活跃度模型的变化，隐形反映了不同类行为特征用户的活跃度差异。
在活跃度的表现上：全面稳定型>原创稳定型>转发稳定型>浏览稳定型>不稳定型。
总结：用户行为模型是提高用户活跃度基础上非常重要的用户模型，只有知道用户的行为特征和喜好，才能知道什么样的引导不会让用户反感，什么样的引导能够促进用户活跃。本质上来说，用户行为模型也是在帮助产品还原刻画出来在自己的产品生态中，优质用户的画像。一个优质用户，首先一定是最活跃的，其次更重要的就是他的活跃中具备了这样、那样、那那样的行为特征。这也为我们后续搭建用户成长体系打下地基。
4、用户建模示例3：用户行为模型的搭建及应用
既然讲了用户活跃度和用户行为模型，那么第三个来讲讲用户流失模型，这其实也是用户活跃度模型的衍生，流失用户即活跃度为0的用户，已经流失不再使用产品的用户。
但是流失用户完全放在活跃度模型中来做，而且非常的重要。
那是因为用户流失模型的目标就是把流失用户根据一定的行为特征进行分类，在应用层面有两个方向：
1、 流失用户召回：应用于流失用户的召回，针对不同的用户特征启动不同的用户召回策略； 2、 用户防流失：应用于不活跃用户的防流失，我们已经知道了流失用户的特征，那么当不活跃用户出现了流失用户的特征的时候，说明他出现了流失预警，需要启动相应的防流失策略。
用户流失模型搭建的切入点是如何的呢？ 在搭建用户流失模型前，我们需要先明确流失用户的定义，也就是对于我们的产品来说，什么样的用户才被认定为流失用户。
流失用户的定义是要看看用户的真实行为来判断，多长的时间窗内用户都没有使用，那么这个用户应该被定义为流失用户。
这里要强调一下：流失的概念，必须是长时间持续未使用，这需要和前面的用户活跃度概念相区别。
我们在计算用户活跃度的时候，MAU的统计方式就是这一个月里你只要使用过一次就算有过一次活跃，至于他在一个月中每天都来，而且一天使用好几次，还是就来一次，都属于MAU中的活跃用户。
而流失用户的统计方式，则是在一个持续的时间窗内一直没有使用过，一次都没有，才被计算为是流失。
随着注册后周数的推移，“未使用人数”的数据一定是持续下降的趋势，因为只要在周数的推移中，有用户回来使用，就会被从这个表单中去掉，即便他次日来了之后就再也没有回来使用过。 根据这样的逻辑，我们模拟了下面这样一张图表。
从图表分析我们可以得知： 1， 当曲线趋于平稳时，说明我们的自然流失趋于平稳，即如果这个时候用户还留存着，基本上他就能留存很久，比较具有稳定性。
2， 自然流失率：以上图为例，当天注册用户100个，其中有20个在此后五周完全没有使用行为，则该日的注册用户自然流失率为20/100=20%； 定义了流失用户后，我们回到用户流失模型的两个应用方向分别来构筑模型。
即应用于流失用户召回，针对不同的用户特征启动不同的用户召回策略；我们需要为流失用户进行分类。
所有用户都已经被打上了成熟度的标签，那么流失用户在流失前也大概率被打上了成熟度的标签。
不活跃用户的防流失，我们已经知道了流失用户的特征，那么当不活跃用户出现了流失用户的特征的时候，说明他出现了流失预警，需要启动相应的防流失策略。
应用于参考不同频次的用户的行为特征来构建行为模型的做法，为流失用户进行行为特征的拆解，找到对于流失用户的关键性指标。
这个模型搭建的思路其实和我们做用户关键行为指标定位时候的用户行为模型是一样的，我们只是把表格更新为：
通过这个数据表单的分析，可以帮助我们定位流失用户和高频活跃用户的行为差异关键性指标，这个指标就可以帮助我们提前找到有流失倾向的用户。 即当用户的流失关键性指标开始出现下滑时，说明该用户是潜在的流失用户，需要提前接入放流失预警策略，以防止其彻底流失。 比如高频用户的人均上月均转发数是50，而流失用户的人均流失前月均转发数是5，那么我们可以判断，用户是否在持续保持转发微博的习惯，是判断一个用户是否存在流失风险的关键性指标。
5、不同用户模型的交叉应用
不论是用户月活跃度模型做归类，还是用户防流失模型中，我们都交叉应用了用户关键行为指标的模型。
这里我们就展开讲一下用户防流失模型和用户成熟度模型、用户月活跃度模型的交叉应用场景。我们通过用户成熟度模型和月活跃度模型的交叉，我们将用户拆成3（高频、中频、低频）*5（不成熟、不成熟、原创、转发、浏览）=15中用户，然后根据月活跃度模型和用户行为交叉后定位的关键性指标罗列，我们得到了一张交叉表如下：
这张表要怎么用呢？ 刚才我们是着重看流失用户的特征，现在我们也列出了优质用户的特征，在同一张表中。
我们基本上可以确定低频用户是潜在流失用户的重灾区，那么我们的策略逻辑就是，当低频用户的某个关键行为指标下降到流失预警线（如之前举例高频用户的人均上月均转发数是50，流失用户是5，我们设定当用户的这个数值下滑15为流失预警线），我们就需要启动防流失策略。
而防流失策略是根据用户成熟度模型来确定的，如果该低频用户的关键行为指标D下降到预警线，而通过成熟度标签发现他属于浏览型的用户。
那么我们大致可以判断他最近活跃度下降可能是因为新鲜可看的内容变少了，赶紧启动新一轮的兴趣+热门的内容及人的推荐，让他更多关注起来吧～
这就是我们的运营策略的梳理思路了，有了这个思路之后，我们将其应用在产品机制中，当用户登录，判断其防流失各关键行为指标数据是否下滑到预警线，判断其成熟度标签，启动策略。
这就是我们的用户成长体系的完整设计逻辑，让一个用户从不活跃用户成长成为活跃用户，思路上就是限定为优质用户长什么样，然后让和优质用户具有相同特征的用户都变成他那样。
流量池的打造
当前互联网是流量为王的时代，流量是稀缺而宝贵的资源，流量就等同于财富，流量入口的打造也成为很多互联网企业增长的核心手段；一个产品一旦失去自发的流量增长，那么它离死亡也就不远了。
我们谈流量首先就要区分清楚流量池思维和流量思维。
流量思维：平台获取用户，用户转化，对用户进行变现后用户就离开了。
流量池思维：平台获取用户，用户运营转化、留存和裂变以获取更多的用户，保持用户活跃、提高用户复购率，打造自循环体系的自有流量池。
流量池思维更多不是在于前端获取多少用户，而是强调如何运营用户进行裂变，利用存量用户发展更多新的增量用户。
流量思维结果是购买用户后，用户进来一次后就走了。流量池思维在于如何留住用户、促活用户和利用用户进行增长裂变的思维。
获取流量，其实核心功夫也是转化能力，不管是用户花时间看广告、下载APP、领取补贴、掏钱消费，都是一次转化，只是借助了不同的工具或载体，设定符合游戏规则的机制去获取流量和转化流量。
转化的内功在哪里？
“落地页是第一生产力”，如今不管大企业小企业，都绕不开这个话题，特别是投入大量资金做推广，文案转化差。
一般的落地页设计，只需要用到其中部分，我总结了实战比较强的“落地页逻辑架构6要素”：
1、梳理出核心卖点和品牌、活动信息。
落地页首部一定要能抓住眼球，展现品牌、活动的信心卖点，简单、直接、快速有效的告知访问者：我是谁，我能提供什么，我和其他同类产品有什么不同。
2、品牌的整体印象与产品口碑。
对大部分消费者来说，落地页就是对品牌的第一认知，所以设计和构图一定要遵循简单、直白的原则，切忌页面杂乱、信息混乱、操作流程冗杂。
3、消费者益处。
做营销最大的难点就是从消费者的角度想问题，从消费者的角度去展现卖点。消费者考虑的是“你的产品能给我什么”，而不是“你的产品的规格型号是什么”。提供额外价值、独特价值，或给予巨大优惠，都可能促使他们完成冲动型消费。
4、权威认证。
消费者在看到并不熟悉的产品或品牌时，相关的权威认证会提升信任，降低疑虑以及使用产品的心理成本。毕竟，没有任何一个消费者希望自己是新产品的“小白鼠”。
5、用户留资。
用户留资是落地页的核心作用，所有的工作目的是希望用户注册、购买或留下他们的资料，完成流量到用户再到销售的转化。
6、索取有效信息。
不要在落地页中索取不需要的信息，首先，额外的信息对企业来说是无用的；其次，信息索取越多，消费者对企业规范产生怀疑、抵触。所以，索取最关键信息即可，比如加密后的微信号、手机号码等。
需要多个入水口
流量红利消失的时代，首先需要打造多个入水口。
成熟、优质、稳定的渠道获客成本肯定是越来越高，短期内你可能拥有一个或多个便宜的入水口，因为狼多肉少大多数优质渠道很快会变贵、用户质量变差、转化率下滑。
自有流量池需要多个入水口，任何品牌、活动推动等都需要所有渠道和模块同时运作、互相配合、共同为活动引流和造势，这样才能把效果和转化最大化。
对于一家创业公司或者中小企业的说，品牌宣传和推广的费用十分有限，除了从大的流量平台买用户以外，就是通过时下最聚焦流量的社交平台来获取流量和传播。
不同渠道的展示和成本会有明显差异，很多渠道看上去下载用户少，实际情况是某个步骤的流失率过高。这时候运营的全盘统计就显得很重要。
不少产品为了更好的跟踪，会让用户注册后下载，通过userId跟踪转化率。这不失为一个好方法。
渠道数据分析，对数据的统计要求较高（主要是数据匹配和归类）。产品和运营都应该有统计的习惯。
随着移动互联网流量红利期的结束，获取一个新用户的成本已经大大超出以往，甚至高到一家创业公司无法承受的地步。金融领域的创业公司，为了获得一位投资用户，甚至会支出四位数的单个用户的获客成本。
游进来的用户只是运营的开始
通过渠道和营销获取的用户我们肯定不仅仅满足于只完成一次购买，我们产品中有个蓄水池，有入口和出口，游进来的用户我们做精细化的运营，通过裂变，让这个用户不仅仅是消费者，更是我们产品的推广者。
裂变营销，也就是自传播，如《道德经》中讲到的“道生一，一生二，二生三，三生万物”，是同个道理。
裂变营销，也就是拉新运营，最终目的是达到以最低的成本，最大限度的获客增长。
裂变目前是移动互联网比较有效的营销手段，主要是借用移动互联网下的社交关系，朋友圈裂变是最常见的运营套路。选择APP、公众号或群里的粉丝，设计出裂变诱饵，让粉丝主动分享。
裂变最主要是通过贴补和福利来刺激和诱导用户分享，用户也需要社交、个性、自恋、展示和攀比，目前裂变的玩法大家都屡试不爽。需要我们在设计活动中了解用户并且深刻的把握人性。
当下的裂变主要围绕APP和微信生态，分享基本都是在群和朋友群里进行。目标也很简单。『最低的成本和手法，攫取移动互联网时代的最后流量红利。』
2018年裂变中最耀眼的明星则是小蓝杯，瑞幸咖啡通过APP免费送好友咖啡各自得一杯、买二送一、买五赠五、朋友圈分享免费赠饮等手段，不停的刺激用户裂变，使用户数达到几何式的增长。
打造自有流量池，自有流量池就是要利用各种手段通过各种渠道获取流量，通过流量的存续运营，再获得更多的流量，如此往复，周而复始。
一方面通过推广扩大和流入新的流量，另一方面运营流量，关键是让自有流量池进行裂变，从而分摊流量成本、提高流量池规模和质量。
增加入水口，运营流量池，减少出水口流量，才能让我们的用户规模持续增加。
增长黑客的修炼必须要经历市场、运营、产品等多个维度，真正做到了解企业的商业模式、研究用户心理学，修炼核心的增长方法论和运营策略；每一个增长人想成为真正的增长专家就必须构建自己的用户运营增长体系，打造自己核心的流量增长方法论，积累更多精准的流量入口。
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