隨著獲取流量的成本逐漸升高，各個產(chǎn)品的用戶之間重合度越來越高。同時，淘寶千人千面的出現(xiàn)，讓大家看到了針對不同人群的精細(xì)化運(yùn)營的可能性。將每一個人群進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營，最終提升流量的利用效率，讓流量變成真正的留量。

一、什么是精細(xì)化運(yùn)營

和精細(xì)化運(yùn)營相對的是粗放式運(yùn)營，也就是在早期的時候，大部分會采用的一種運(yùn)營方式。大家看到的東西都是一樣的，根據(jù)大眾最終的實(shí)驗(yàn)效果去反饋運(yùn)營策略。

而精細(xì)化運(yùn)營就相當(dāng)而言，會比較細(xì)致。針對不同生命周期的用戶，同一生命周期的不同類用戶甚至是每個用戶，都展示不同的內(nèi)容，采取不同的運(yùn)營策略去完成最終的轉(zhuǎn)化。如果說早期的運(yùn)營策略是一對多的模式，那么精細(xì)化運(yùn)營就是多對多的對應(yīng)關(guān)系。

在精細(xì)化運(yùn)營策略之下，每一類用戶甚至是每一個用戶都被打上了N多個標(biāo)簽，在這種情況下，也就出現(xiàn)了用戶精細(xì)化運(yùn)營策略的優(yōu)先級。20%的用戶創(chuàng)造80%的收益，重點(diǎn)將核心用戶做好用戶管理和維護(hù)，才能創(chuàng)造更大的價值。雖然80%的用戶這部分的用戶數(shù)據(jù)看起來非常好看，但是很難創(chuàng)造更大的價值。當(dāng)時間和精力有限的時候，將最核心的精力放在那能產(chǎn)生80%效益的事情上。

二、精細(xì)化運(yùn)營的關(guān)鍵

前面簡單的聊了下什么是精細(xì)化運(yùn)營，對于精細(xì)化運(yùn)營有了一個大致的了解和輪廓。接下來我們來說下，日常運(yùn)營工作中，我們應(yīng)該如何去進(jìn)行精細(xì)化運(yùn)營。以下內(nèi)容純屬自己的觀點(diǎn)和看法，僅供參考。

用戶分層是根本

如果說精細(xì)化運(yùn)營是術(shù)的話，那么用戶分層就是道。這也是為什么說用戶分層是用戶運(yùn)營的基礎(chǔ)的原因，之前也寫過關(guān)于用戶分層的文章，可以戳淺談用戶運(yùn)營中的用戶分層。

根據(jù)用戶的基礎(chǔ)信息，行為信息以及消費(fèi)信息可以將用戶進(jìn)行多樣化的分層。但是，如何進(jìn)行分層關(guān)鍵還是看最終需要實(shí)現(xiàn)什么樣的目標(biāo)。圍繞著目標(biāo)進(jìn)行用戶細(xì)分，前期先進(jìn)行初步的用戶分層細(xì)分，當(dāng)后期跑通之后，如果在這一層用戶中，用戶行為之間也存在某些明顯的差異，還有進(jìn)一步提升的空間，可以再一步進(jìn)行用戶分層。

用戶分層就想把一整個蛋糕，切成不同形狀的小塊，將這些小塊送給最合適的那個人。拿淘寶來說，用戶的基本信息可以分為：性別、地域、年齡、大致職業(yè)，月均消費(fèi)額度。

同時，根據(jù)用戶行為，可反推用戶身份屬性標(biāo)簽：婚戀階段，是否有房，職業(yè)等非常詳細(xì)的信息。

用戶行為又進(jìn)一步可以分為：日常購物時間，購物偏好，購物頻次，單次消費(fèi)金額，優(yōu)惠券偏好程度，購物習(xí)慣（是搜索購物還是瀏覽逛街式購物）等信息。

這里需要說明一點(diǎn)，很多產(chǎn)品的性別，年齡，職業(yè)這一些標(biāo)簽都不太準(zhǔn)確，這一些標(biāo)簽要么來源于用戶手動填寫標(biāo)簽（用戶可能存在胡亂填寫的情況），要么來源于產(chǎn)品手動標(biāo)簽。（按照用戶可能存在的某個行為去進(jìn)行劃分）。淘寶之所以有這么多的用戶標(biāo)簽，是有眾多產(chǎn)品的信息打通組合，逐漸優(yōu)化之后形成的一個用戶N多個標(biāo)簽的組合。還有一個核心是，購物這個行為上，可以解析出很多的用戶行為和用戶場景，再加上有淘寶的數(shù)據(jù)去進(jìn)行反復(fù)校對，優(yōu)化的一個過程。

還記得之前看過一個案例：某家商城里邊發(fā)現(xiàn)一群每月都來購買衛(wèi)生巾的人群，但是后續(xù)幾個月有購買記錄，但是沒有來購買衛(wèi)生巾的行為，于是就對之前一直聯(lián)系有過購物行為，但最近未購買衛(wèi)生巾的用戶推送嬰幼兒商品的促銷信息。這一下推送為商場額外帶來不少的銷售額。

在用戶行為分層的基礎(chǔ)上，用戶洞察也是關(guān)鍵。用戶為什么會有這樣的行為，為什么這個行為又消失了，背后一定存在某種原因。之前看過梁寧老師寫過的一篇文章，關(guān)于三大電扇平臺誰更精準(zhǔn)的問題：

用戶行為之后有一個核心的目的，通過搜索動機(jī)去做關(guān)聯(lián)推薦，比關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)更能適配用戶想要的場景，促進(jìn)用戶轉(zhuǎn)化。這背后就是通過用戶行為做用戶洞察和動機(jī)分析。

用戶行為地圖是關(guān)鍵

用戶分層可以說是精細(xì)化運(yùn)營，甚至是用戶運(yùn)營的基礎(chǔ)。而在用戶分層的這個基石上，一定是根據(jù)用戶行為地圖去做定制化的推薦和運(yùn)營。在這基礎(chǔ)上，根據(jù)產(chǎn)品的屬性將用戶行為拆分為幾個用戶行為關(guān)鍵點(diǎn)，從而在用戶行為關(guān)鍵點(diǎn)上向用戶推薦最適合用戶的產(chǎn)品，最大化的轉(zhuǎn)化用戶。

比如在簽到，福利頁這種用戶行為下，一定是貪小便宜的用戶居多，這類用戶的特點(diǎn)是時間多，但是用戶不容易進(jìn)行付費(fèi)轉(zhuǎn)化，所以給這些用戶推優(yōu)惠券，或者激勵視頻的產(chǎn)品是轉(zhuǎn)化率比較高的產(chǎn)品。而在用戶的Aha時刻是用戶體驗(yàn)產(chǎn)品的高潮，如果在這個時候能夠給用戶推薦一些首次試用的付費(fèi)產(chǎn)品，就很容易形成用戶付費(fèi)轉(zhuǎn)化。

用戶在某個時刻，基于某個目的，來到某個頁面，從用戶的目的以及用戶屬性觸發(fā)，給用戶推薦最適合用戶的產(chǎn)品。之前看到斑馬做的一個精細(xì)化的運(yùn)營就做的挺不錯。在信息流投放廣告中，如果用戶付費(fèi)未成功，斑馬會直接彈出一個關(guān)注公眾號獲取1元優(yōu)惠課（原價69元）的二維碼，以優(yōu)惠價格促進(jìn)潛在用戶的轉(zhuǎn)化。這樣轉(zhuǎn)化用戶的轉(zhuǎn)化率非常高，同時后續(xù)根據(jù)用戶當(dāng)時的行為給用戶推薦合適價格的產(chǎn)品，更容易形成轉(zhuǎn)化。

數(shù)據(jù)分析是策略能夠成功的基礎(chǔ)

精細(xì)化運(yùn)營是一件非常理性的事情，每一項(xiàng)的投入，每一個策略的變更都是基于數(shù)據(jù)的變現(xiàn)來做出調(diào)整的。而最終策略是否成功，也是需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析對比。

而能夠保證最終數(shù)據(jù)結(jié)論比較準(zhǔn)確的辦法就是進(jìn)行AB測試，將新的策略形成實(shí)驗(yàn)組，而對照組保持不變，唯一的變量就是其中某個變量的改動，控制變量之后，才能更加準(zhǔn)確地直接實(shí)驗(yàn)是否成功。最終實(shí)驗(yàn)組和對照組的數(shù)據(jù)形成對比，看是否實(shí)驗(yàn)組的某些數(shù)據(jù)指標(biāo)是否對照組的實(shí)驗(yàn)指標(biāo)更好。有時候我們做實(shí)驗(yàn)的時候會發(fā)現(xiàn)，某項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)上升之后，某項(xiàng)數(shù)據(jù)標(biāo)志又跌下來了。這個時候，就涉及到設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的總目標(biāo)和副目標(biāo)。

比如我們想要提升轉(zhuǎn)化率，但是可能我們發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率上升的同時arpu值又下降了，這個時候我們就整體看收入的指標(biāo)是否有所提升，如果收入整體上升，那說明策略是成功的，但是雖然轉(zhuǎn)化率上升，但是上升轉(zhuǎn)化率的收入沒有辦法補(bǔ)齊下降arpu值的gap，那么可能策略還是需要進(jìn)一步調(diào)整優(yōu)化。同時還需要看實(shí)驗(yàn)的樣本量是否達(dá)標(biāo)，是否有足夠的樣本量去支撐保證最終的結(jié)果是顯著性特征。

一般來說，顯著性特征＞95%以上，那我們就稱AB之間存在顯著性的差異。這里給大家推薦一個計(jì)算顯著性特征的平臺：云眼?？赏ㄟ^直接輸入數(shù)據(jù)，計(jì)算出提升率。

一般來說，AB測的結(jié)果最為準(zhǔn)確。而從AB測中，去進(jìn)行對比分析，也需要分清主次，更好地去執(zhí)行后期的策略。

文章來源：公眾號：運(yùn)營汪成長日記。作者：婷婷。
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