做为“运营人”，也许你在拼命入门学习中，也许你已是驰骋沙场的老兵。但我们总是要停下脚步来想一想，接下来，我要做甚？哲学家常思考的问题“我是谁？”“我从哪里来？”“要到哪里去？”，不只是哲学家，我想每个人都有自己对这三个问题的认知。不论当初因何要决心成为“运营人”，我们都不要忘了运营人的目标：“寻求价值”。
搭建运营体系时，一般围绕产品生命周期进行。其核心是要对用户进行运营。不同产品的生命周期中，对用户的侧重点也不同。一般产品的生命周期可以分为：验证期、探索期、增长期、成熟期、衰落期。
验证期：
这个阶段目标是验证产品。
运营要拉着推着用户，从接触产品到死忠全部走一遍，测试CAC和LTV用户数据，主战场在微信群，积累种子用户过程。
探索期：
这个阶段目标对基于种子用户不断打磨产品。
为将来服务海量用户做准备，策略上更注重验证期的种子用户，基于种子用户带动更多用户。
如当初微博挑用户，邀请名人带动大众群体。
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增长期：
这个阶段目标扩张过程。
需要倾尽一切占领市场，利用事件+话题营销，政策补贴，精细化用户运营，对用户分类运营。
成熟期：
这个阶段目标是稳定期，高度关注用户活跃，变现路径，精细化用户运营。
模块化运营，树立品牌形象等。
衰退期：
这个接收端需要通过手段延长产品生命，对流失用户进行召回，并且要尽力寻找新的增长点，引领下一次爆发点到来。
在了解搭建思路后，就可以根据产品业务和用户特点，开启运营体系搭建了。定义每个阶段目标和框架，制定实现目标方法和路径。
我们首先看下，这里谈到的运营体系究竟是什么？一、运营体系究竟是什么？
广义上来讲，任何一个商业组织，只要已经实现稳定盈利，那么就必然存在着一套运营体系。因为商业利润不会凭空产生，它是运营体系运转的结果。而在互联网行业，运营体系要比传统行业复杂得多，它一般涵盖三方面的内容：用户关键行为、用户运营策略和增长策略，这三个环节是相辅相成的。
二、如何去构建运营体系？
在运营体系视角，我们可以把运营的日常工作分为三大块：
构建新的运营体系；
对既有运营体系进行完善和补充；
维持既有运营体系的正常运转。
而这其中，构建运营体系无疑是最有价值，也是最富于挑战性的工作内容，那么运营体系应该怎么去构建呢？
今天我将从增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营4大方面帮大家构建比较完整的用户运营体系。
增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。
用户建模：用户模型搭建，包含标签画像、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户活跃度模型等。
场景化分层：12大类运营场景，每个场景基于用户标签和建模工具进行分层分群，并制定相应的精准营销手段进行运营。
数据运营：核心运营指标体系+数据分析模型。
增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。
我们先讲第一部分，搭建一个完整的增长黑客体系需要包括哪些要素。肖恩·埃利斯认为，一个完整的增长黑客体系的构成需要包括四个要素，分别是增长团队、足够好的产品、增长战略以及快节奏的试验。要理解这四个要素，你不妨在头脑中描绘一个阿基米德撬动地球的画面，撬动增长的地球需要有什么呢?首先得有人对吧，其次得有支点、有杠杆，除了这三个阴面上的之外，你还得学会如何发力，也就是掌握一套内功心法。一、人：增长团队增长黑客体系的第一个要素是人，也就是增长团队。在增长黑客的概念提出之前，互联网公司也会做增长方面的工作，但是那会儿是按项目组织的，至就是临时开个会，从相关的部门找几个人一起针对某个具体问题想想办法，没有谁的岗位职责是专门对增长这件事负责的。这就会让增长这件事缺乏持续的跟进，基本是开个会大家回去落实一下，短时间内看到了效果人们就皆大欢喜，然后就赶紧去忙别的工作。而且增长有很强的专业性，不是随随便便拉来个人就能干好的，我们接下来的所有内容都在强调增长的专业性。毫不夸张地说，它是一门以大量地收集数据、分析数据为基础的科学。因此，有一支专职负责增长的团队是非常有必要的。那么一支专职的增长团队需要哪些角色昵?首先得有一个增长的负责人，这个人要负责找到帮手组成一支增长团队，还要带领增长团队一起升级打怪，凑齐支点、杠杆和内功心法这另外三个要素。二、渠道：建立用户核心增长渠道用户获取渠道一般有付费渠道和免费渠道，企业建立核心渠道的目标首先是——一定要找到CAC足够低的渠道，如果获取用户付费渠道占比很高，用户获取成本居高不下，那么增长就受制于推广预算，增长在预算不足时候就会出现停滞。其次核心渠道带来的用户一定是优质的用户，有许多企业靠刷榜等手段获得了大量非目标用户，虽然增长数据上较好看，但转化效果却很差，这种渠道也不能当做核心增长渠道。我们会发现：一些活的较好的产品，其一定是有自己核心增长渠道的，摩拜的车身二维码通过线下投放获得足够多的骑行用户，滴滴的红包通过在分享渠道裂变获得足够多的打车用户，拼多多通过拼好物的方式在社交渠道获得足够多的电商用户。而我们作为一家社区o2o平台，同样在核心增长渠道的打造上，依托门店和线下配送人员，以地推日常生活用品和生活服务的方式，在各个社区里获得足够多家庭用户和老人用户。支点：好产品增长黑客体系的第二个要素是要有一个支点。阿基米德说，给我一个支点，我可以撬动地球。这意思很明显，除了人之外，支点是排第二位的。增长的支点是要有一个足够好的产品。怎么判断产品是不是足够好昵?这本书说关键看产品是不是能够让用户体验到啊哈时刻。啊哈时刻就代表着一个产品能够让人用着用着突然由衷地发出一种赞叹。杠杆：北极星指标有了支点之后，很自然的一个反应是还需要一根杠杆。这根杠杆在增长领域的术语叫做。唯一重要的指标。也叫做北极星指标。为什么要确定这么一个唯一重要的北极星指标昵?因为增长的落地一定是跟指标结合起来，而跟一个产品相关的指标实在是太多了。当这么多指标同时摆在面前的时候，很多人都会陷入分析瘫痪，一团乱麻，不知道从哪个指标入手。关于北极星指标，我们需要了解三个方面。第一，是每个产品都应该找到属于自己的北极星指标。facebook现在的北极星指标是日活跃用户数，简称日活，但这个日活可能并不是其他产品最重要的指标。第二，北极星指标并不是一成不变的。随着产品的版本升级，它的啊哈时刻也会发生变化。前期的微信一定最重视用户发送的消息数量，但现在有很多人用微信是把时间大量地花在了阅读公众号文章和其他的功能上，所以，这时候微信的北极星指标就需要做一些调整。第三，北极星指标着眼的是全局，需要对它进行向下分解，形成一个基本增长公式。基本增长公式什么样昵?等号的左边是北极星指标，右边是核心指标1 ×核心指标2 ×核心指标3等等等等。就是说，为了提升北极星指标，首先要着眼于这么几个和它有关的指标，当你分别想办法把这几个指标做好增长的时候，自然就会通过基本增长公式传导到北极星指标上。发力：快节奏的试验人、支点、杠杆都有了，我们再说说撬动增长怎么发力的问题。增长黑客发力的内功心法叫做快节奏地试验。用户建模：用户模型搭建用户模型包括标签画像模型、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、活跃度模型等。
标签的价值在于基于业务帮助运营人员对用户实现场景化分层，并设计针对性的营销活动。
画像的价值在于帮助运营人员了解每个群体的特征；
用户价值模型可以识别高价值用户群体；
偏好识别模型帮助运营人员进行产品的针对性推送；
流失预警模型在用户流失之前对用户进行挽留，活跃度模型可以有针对性的进行唤醒、促活等。
模型的搭建需要专门的数据产品团队来完成，运营人员基于用户模型进行营销时，需要将重点放在营销效果分析和营销方案迭代优化上。
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？
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。
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。
2、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。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。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。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。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。为第二个应用方向服务的用户行为模型的搭建思路是如何的呢？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。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。这部分，这里还是要卖官子，我们在最后的不同用户模型的交叉应用中，展开说明。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。流失用户定义
流失用户的定义可不是我们自己拍脑袋定义的，而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。
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。流失用户召回
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。
我们通过分析用户发布、关注、转发的内容，来为用户的兴趣打上标签，之后就根据用户的兴趣标签，在召回内容中推送相应的内容即可。那么当一个用户的该数据出现下滑，比如从原来月均转发30条，下滑到月均转发只有15条了，那么他可能离流失已经不远了，抓紧启动防流失策略吧。防流失策略怎么定？前面已经有那么多完备的用户行为模型和兴趣模型了，还愁不知道他在微博上到底想做什么？喜欢什么吗？已经知道他喜欢什么了，就别拗着用户了，迎着喜好上吧～用户流失模型在大体量用户产品中的应用相对比较广泛，因为用户体量足够大，就意味着最核心的刚需目标用户基本上已经收入囊中，下一步需要拓展临界市场的用户了。场景化分层：12大类运营场景
基于平台业务可以衍生出若干运营场景，每个场景下需要对不同的用户群进行运营，用户群来自与标签模型及各个用户模型。我们在具体运营过程中，运营分为两大类：一类是growth hack，另一类是用户精细化运营。用户分层展开来讲，有三个步骤，分别是：界定核心业务指标-用户分层维度划分-建立用户分层标准1）界定核心业务指标。首先，界定核心业务指标能够帮助我们从纷繁的数据指标中找到影响核心目标的关键环节和因素，指导接下来的用户分层维度划分。从业务维度上，目前的主流产品可划分为流量型业务和收入型业务。流量型业务更关注用户活跃度（活跃用户数、活跃天数、活跃时长），收入型业务更关注付费收入（转化漏斗，复购率，Arpu值），当然两者的前提都是用户规模。ARPU值更多是考虑到成本和溢价等因素，运营人员的操作空间不大，付费转化率则需要我们通过对转化漏斗的运用，用户规模则又涉及到开源节流两个方面，以上两者数据结果都需要对用户以及行为步步细分。2）用户分层（群）维度划分通俗的说，用户群体维度划分就是建立群体标签。那怎么贴标签才能够划分的详略得当呢？StarYan先生(ID:MRstaryan）把用户分成了用户属性、用户行为、用户状态、用户偏好四个方面来考量。用户属性：指用户的基础客观属性。比如性别、年龄、地域、职业等。这一维度告诉了我们他是谁。用户行为：指用户使用行为流程，正如前面提到的下载、注册登录、点击浏览、购买下单、评价分享等。这一维度告诉了我们他在做什么。用户状态：指用户在产品上的当前状态。比如免费用户、付费用户、活跃用户、等，按活跃度又可以细分为3天/7天/15天活跃一次活跃用户，按付费金额又可以细分为高付费/中付费/低付费用户群or年卡/季卡/月卡用户。这一维度告诉了我们他在平台上的状态。用户偏好：指用户发生行为的关键驱动因子。以在线视频为例，用户购买影视VIP会员，有部分用户看到喜欢的内容就会开通会员，这部分就属于内容驱动，而有些对价格比较敏感，只有在折扣促销的情况下才会购买，这就属于价格驱动。内容驱动层面里又可以细分为动作/爱情/科幻等等。这一维度告诉了我们他的偏好。有了用户分层（群）的四象限模型，可以说基本涵盖了我们要界定的用户特征。接下来我们按需提取即可。这里另外补充一个经常被谈到的RFM模型。RFM是Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）。RFM模型选取了跟付费型业务最紧密的三个因素，以此来判别用户价值的高低和对应采取的策略。它的典型适用对象比如电商类，下面会谈到具体的策略举例。第三方面：建立用户分层（群）标准前面我们已经列出了用户维度，然后我们通过这些维度去建立用户分层（群）标准。以在线视频用户分层标准举例，我们按照“用户状态+用户行为+用户偏好”三个指标来提取我们想要的用户。非会员用户：至今未在平台充值会员的用户以及充值会员但是断续目前非会员状态的用户。
活跃用户：近7天/15天启动过应用播放视频时长超过30S的用户用户行为：播放了媒资标签是古装的《xxx》,追到了第11集（未追到会员可看集12集）在完成了用户群体划分之后，就是策略制定，不同的用户层级，采取的手段不同。
新用户：常用的策略是新手福利，新用户引导；
普通用户：固化用户的使用习惯，加深用户产品使用频率，激发活跃度
活跃用户：大盘性营销活动，会员权益引导，长时限会员包
兴趣用户：精细化营销活动，持续性点对点刺激，会员身份认同感塑造
付费用户：用户权益体系构建，尊享福利社，维持当前状态并做好流失预警
数据运营：核心运营指标体系+数据分析模型。
数据运营推动团队明确产品目标，定义产品数据指标，创建数据上报通道和规则流程，高效的推动实现数据需求，观测产品数据，做好数据预警，分析数据变化原因，根据分析结果进行产品迭代和运营，为产品决策提供依据，用数据驱动产品和组织成长，达成组织目标。数据运营包括核心指标体系和数据分析体系，核心指标体系可以监控用户运营的发展趋势，实时了解用户活跃度、健康度等基本信息。用户数据分析体系能够帮助运营人员定位问题，并针对问题及时优化产品。首先是核心指标体系的搭建，核心指标一定与产品目标紧密结合。比如：单车类产品目标是获得租车收入，其核心指标应该以付费用户为核心进行搭建。资讯类产品目标是用户阅读产生流量，其核心指标应该以DAU和浏览深度、时长为核心进行搭建。同时，核心指标数据在企业内部不同层级的人员关注点也不一样，领导层级关注的是大盘用户体量、成本、收益；运营层级关注的是用户活跃度、留存度、转化情况；在指标体系产品的搭建中，我们围绕消费用户核心指标从新获客能力、 健康度、偏好度、购买行为四大维度进行构建。1. 新获客能力
用户增长潜力分析：城市、门店、地推人员了解区域、商圈、社区用户开发总体情况和开发潜力；
用户来源渠道分析：各频道想知道目前在推的渠道，用户主要从哪些渠道来的？哪些渠道优质，从而优化渠道策略；
拉新产品分析：门店、地推人员想知道片区内哪个产品拉新贡献最多，客户首次下单的产品定义为拉新产品；
各社区拉新偏好分析：门店、地推人员想知道片区内每个社区新用户的偏好，比如：A社区偏好电子产品、B社区偏好生鲜，从而在每个社区拉新的时候进行针对性的推广。
2. 用户健康度
用户价值分析：频道想知道自己忠诚用户群是谁，活动时候可以找这些优质用户让他们来参与，同理地推人员可以在线下邀约这些用户到门店参与活动；
用户流失指数：频道想知道不同分群的用户有哪些会流失，如何预防他们流失；
社区用户贡献度：门店和地推人员想知道地推人员所在片区内，每个小区的GMV贡献率，分周、月，片区内分布要有趋势图。
3. 用户偏好度
品类偏好：门店和地推人员、频道想知道哪个小区/地域更倾向消费什么类型的商品（购买者位置和品类的交叉关系）；
活动偏好：门店和地推人员、频道想知道哪个小区/地域更倾向什么类型的活动（购买者位置和活动的交叉关系）；
价格偏好：频道想知道不同品类用户更倾向什么价格，从而将各种价格段商品推给相应用户（品类和价格的交叉关系）；
触点偏好：门店和地推人员、频道想知道不同品类用户更倾向在什么渠道购买（品类和触点的交叉关系）。
4. 用户购买行为
不同用户群的复购率：频道想知道新老用户的复购率及找出高复购商品，及时调整新老用户运营策略和做好商品运营，按月度监控。用户路径分析：频道想知道频道首页到活动页的用户参与情况，用户是在什么环节流失的，从而做好页面运营。其次是数据分析体系，需要搭建系列分析模型工具，帮助运营人员定位运营过程中的问题，模型工具包含漏斗分析模型、归因分析模型、微转化分析模型、同期群分析模型等。常见的分析场景比如：DAU下降，如何归因？注册转化率低，如何归因？新增用户留存率低，如何归因？以注册转化率低为例简述一下分析方法：
第一步：影响维度拆解；
第二步：维度下的细分指标拆解；
第三步：定位问题。
注册转化率可以拆分为两大影响维度：渠道和产品。每个维度下进行细分指标拆解，渠道细分指标包括投放媒体、广告类型、广告内容、关键字；产品包括注册逻辑、产品设计、输入法、产品稳定性等。定位问题需要对细分指标一一排查，发现数据异常点，比如：通过漏斗查看每个环节的转化率，转化率低的环节可以重点关注，如果是渠道的问题则优化投放的媒体、对广告内容进行AB测试，对关键字进行精准定位；如果是产品的问题则优化注册逻辑、界面、提升APP稳定性等。通过对4大策略体系进行总结可以发现，用户运营不再是简单的找几个运营做好分群运营工作，也不是几个用户模型就能让企业用户价值得到飞速提升的工作，而是一个企业需长期投入人力、精力、物力打造的运营体系。用户运营对企业的意义也不言而喻，一个企业整体业绩的增长离不开优质用户规模的扩大，更离不开用户生命周期价值的提升。
阿甘先生的
职场技能必备号
职场|运营|数据|增长
———阿甘先生·运营增长·职场笔记———
每日一词：富兰克林效应
