流量从“海量”到“僵化”，如何做好精细化运营

正所谓“无数据，不运营”，在流量僵化的 Today 更是如此，数据驱动精细化运营已是运营界的共识。神策数据分析师朱静芸曾在文章消费者全渠道精细化运营方案中介绍精细化运营的根本内驱力是“希望花出去的每一分钱都有效果，最好是来的每个用户都留下，留下的每个用户都活跃，活跃的每个用户都付费转化，付费的每个用户都复购。”

但是，现实是从拉新-留存-促活-转化-复购中的每个环节中都“横尸遍野”，鲜有企业深知精细化运营之道。本文将从以下四个步骤，介绍精细化运营之道。

了解你的用户，标签化用户
建立分析模型，锁定目标用户
用户分群，深度挖掘群体特点
制定精细化营销策略和方案

了解用户属性，标签化用户

任何一个企业的用户都不会直接告诉你“Ta 是谁”，但用户的数据和行为中早有答案。在数据→信息→知识的转化过程中，标签担当起将抽象的数据转化为一个相对具象的信息中心的作用。

实质上，了解用户的过程也是一个为用户打上不同标签并分群的过程。而标签建立的基础，是对用户属性有细颗粒度的认知。但始终要切记标签是来源于业务目标且服务于业务应用的。

用户属性可以从内在属性、外在属性和业务属性等很多方面来交叉分析。内在属性，如姓名、性别、年龄等；外在属性如城市、教育程度、手机机型等；业务属性需要根据自身业务进行设定，如电商平台包含首次注册时间、首次下单时间、VIP 等级等。

通过属性数据的补充，每一位用户的形象逐渐丰富，“Ta 是谁”将跃然纸上，如

老王，40，北京，程序员，最近浏览“防脱发产品”；

小莉，25，上海人，电商用户等级皇冠，最近浏览“沙滩裙”；

然后你就知道老王的经济能力还行，但头发急需抢救，小莉沉迷网购，最近可能有海边出游规划……

了解用户属性是一个日积月累的工作，功夫要下在日常中，技术埋点、问卷调查、第三方平台的数据支持都有助于运营对用户进行更全面的了解。

建立分析模型，锁定目标用户

分析模型的建立一般会取决于企业自身技术实力的好坏，且大多数企业的运营都是依附于技术建立分析模型，但存在需求理解不对称、时间滞后、流程繁琐等种种弊端，现在市面上也出现了一些用户行为分析产品能帮助解决以上痛点。

以神策分析产品为例，用户分群、属性分析都是精细化运营的很好的支撑，神策分析还可以将凌乱繁杂的标签有序化管理，运营也不必依附于技术，自主进行用户分群的建立，省去繁杂流程，将更多的精力投入到探索运营新突破上。下面通过几张图来感受一下：

对用户行为进行分析，有助于运营同学了解到用户使用 Web/APP 的习惯，如用户登录时间段、常点选的广告位、偏爱的服装品牌等，进而为用户准备更吸引人的内容，改进产品界面排布，优化用户体验。

比如，小莉临近五一假期，浏览和收藏以及加购商品明显增多，可以预测近期小莉为假期出游做准备，同时也可以以小莉的行为特征为范本，筛选出准备为假期出游做准备的目标用户群，采取一些运营措施。

用户分群，深度挖掘群体特点

用户分群是一个人工筛选的过程，大数据为用户分群提供了丰富的可能性。将用户信息标签化后，通过分析模型分析用户的历史行为路径、习惯、偏好等属性，加上二次加工得到的标签，能把具有一定特征的用户划分为一个群体，这样就能得到用于不同业务应用的用户分群。比如运营人员需要选择一批对 A 商品有购买意愿但并未下单的人进行优惠券的推送，就可以通过标签选择最近一个月将 A 商品加入购物车，同时未购买同品类商品的人建立一个分群推送优惠券，并在后期通过这个分群来判断它的购买情况。

用户分群既可以独立使用解决问题，也适用于和其他数据分析模型，如漏斗分析、事件分析等结合，从多个维度拆解指标，帮助企业打破数据孤岛并真实了解用户和定位营销目标群体，帮助企业实现精准、高效营销。

事实上，清晰勾勒某特定群体在特定研究范围内的行为全貌，并定义目标人群，是运营人员信息推送的前提。运营人员根据需求对特定目标人群完成精准信息推送工作，如召回流失用户、刺激用户复购等。完成特定人群的精准信息推送工作后，可实时分析，全方位了解营销效果。帮助企业与用户实现精准高效的信息互通。

制定精细化营销策略和方案

前三步是企业实现精细化运营的基石，而“制定精细化营销策略和方案的落地”是企业精细化运营拉开差距的关键。不同行业和不同企业的精细化营销策略和方案各异，下面以一个文娱领域的垂直类企业 A 为例进行讲解。

A 的主要受众为漫画爱好者群体，针对主要受众特征，在产品中设置了多达 13 个漫画分类，如少年、奇幻、灵异、治愈、恋爱、校园等。这样的设置出于两个原因：其一，从用户角度来说，让用户可以更快更精准的找到自己喜爱的漫画类型。其二，从运营角度考虑将用户分群，定向营销，提升活跃和留存。

可见，该企业将精细化运营思维进行了一定的产品化。因此，A 企业的运营人员可根据这些分类更灵活地针对不同的人群进行促活、转化、召回等操作。举个例子，A 企业的运营同学通过用户分群功能，筛选出 7 天内 4 次点击校园分类中漫画的人群，保存为一个用户群，精准推送近期新上的校园漫画消息，不断吸引这群用户读新的内容，形成习惯，提高粘性。以此类推，其他的分类也可采取类似方法，同时也可叠加其他属性，如注册时间、近期访问时间、近期付费时间等进行进一步的分群和运营。

最后，分享一个神策数据分析师朱静芸曾强调的精细化运营的闭环，如下图：