日常運營工作中，我們應(yīng)該如何去進行精細化運營。以下內(nèi)容純屬自己的觀點和看法，僅供參考。

1. 用戶分層是根本

如果說精細化運營是術(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，行為信息以及消費信息可以將用戶進行多樣化的分層。

但是，如何進行分層關(guān)鍵還是看最終需要實現(xiàn)什么樣的目標。圍繞著目標進行用戶細分，前期先進行初步的用戶分層細分，當后期跑通之后，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，還有進一步提升的空間，可以再一步進行用戶分層。

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)，月均消費額度。

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

用戶行為又進一步可以分為：日常購物時間，購物偏好，購物頻次，單次消費金額，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，很多產(chǎn)品的性別，年齡，職業(yè)這一些標簽都不太準確，這一些標簽要么來源于用戶手動填寫標簽（用戶可能存在胡亂填寫的情況），要么來源于產(chǎn)品手動標簽。（按照用戶可能存在的某個行為去進行劃分）。

淘寶之所以有這么多的用戶標簽，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的問題：

淘寶的推薦比京東好很多，但還是不如拼多多。大家可以自己在淘寶搜個比如“無錫排骨”，你看淘寶的關(guān)聯(lián)推薦還是“無錫排骨”“三鳳橋”，這一類關(guān)鍵詞的匹配。

我在拼多多上搜“無錫排骨”，拼多多除了關(guān)聯(lián)“無錫排骨”“三鳳橋”，還會給我推薦一下“四喜丸子”。這說明什么？說明淘寶在做關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)，而拼多多在做用戶理解，它試圖理解我的搜索動機和偏好。

用戶行為之后有一個核心的目的，通過搜索動機去做關(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，促進用戶轉(zhuǎn)化。這背后就是通過用戶行為做用戶洞察和動機分析。

2. 用戶行為地圖是關(guān)鍵

用戶分層可以說是精細化運營，甚至是用戶運營的基礎(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，從而在用戶行為關(guān)鍵點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，這類用戶的特點是時間多，但是用戶不容易進行付費轉(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產(chǎn)品，就很容易形成用戶付費轉(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化的運營就做的挺不錯。在信息流投放廣告中，如果用戶付費未成功，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。

3. 數(shù)據(jù)分析是策略能夠成功的基礎(chǔ)

精細化運營是一件非常理性的事情，每一項的投入，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)進行分析對比。

而能夠保證最終數(shù)據(jù)結(jié)論比較準確的辦法就是進行AB測試，將新的策略形成實驗組，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，才能更加準確地直接實驗是否成功。最終實驗組和對照組的數(shù)據(jù)形成對比，看是否實驗組的某些數(shù)據(jù)指標是否對照組的實驗指標更好。

有時候我們做實驗的時候會發(fā)現(xiàn)，某項數(shù)據(jù)指標上升之后，某項數(shù)據(jù)標志又跌下來了。這個時候，就涉及到設(shè)計實驗的總目標和副目標。

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齊下降arpu值的gap，那么可能策略還是需要進一步調(diào)整優(yōu)化。

同時還需要看實驗的樣本量是否達標，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算顯著性特征的平臺：云眼。可通過直接輸入數(shù)據(jù)，計算出提升率。

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

以上就是關(guān)于精細化運營的一些思考和感受，歡迎大家在評論區(qū)留言交流。