如何利用数据驱动实现大规模用户精细化运营

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觉得用户越多,需要的运营人员就越多?错!其实关键在于方法。有一种方法,可以让少数人轻松管理大量用户。这种方法的核心,就是我们今天要讨论的三个用户运营原则。

01 大规模用户策略运营的核心价值

我们之前提到过,本系列的重点是在大规模用户策略运营方面,给大家分享一些信息和方法。不过我猜大部分同学此前可能没有亲自做过大规模用户的策略运营。

为了让大家对这个话题有更透彻的理解,也为了让后面的学习效率更高,我想在这里花点篇幅和大家聊聊。

首先,我特别想和大家聊的一个认知是,大规模用户策略运营到底能给我们带来什么最大的价值?我就直接说答案吧,它最大的价值,就是——让我们能够用很少的人力,做好大规模用户的管理和维系。

举个例子,假设我们现在要通过社群运营的方式,同时管理 10 万用户。如果每 100 人在一个群里,我们就需要 500 个群。假设我们团队里每个人能同时管 10 个群,那就意味着我们需要至少 50 人的团队,才能管理好这 10 万用户。

1. 提高人效比

但是,大家知道在 2014-2015 年的时候,当新浪微博的用户量接近 1 亿时,它的用户运营团队一共有多少人?答案是不到 10 个人。换句话说,他们用不到 10 个人的人力,就管理了 1 亿用户。平均每个人要管理 1000 万以上的用户。

这是怎么做到的呢?很大程度上是因为,这 10 个人做的所有事情,都是在不断分析用户的成长路径和模型,制定各种策略。他们是依靠策略和机制来管理用户,而不是单纯靠人力。大规模用户策略运营靠数据驱动、精细化和自动化,实现高效管理

这就是大规模用户策略运营带给我们的最大价值——大幅提高人效比,用少量人力实现大规模用户的高效管理和维系。要做好这件事,不管是在什么产品里,背后都有 3 个非常核心的指导原则。接下来我们就来分享一下这 3 个原则都是什么。

02 大规模用户策略运营的三大指导原则

1. 数据驱动

第一个原则叫做数据驱动。什么是数据驱动?它又能给我们带来什么价值?我先抛出一个观点,再通过一组例子来说明。

观点是这样的:在数据方面,互联网产品相比传统产品有着巨大优势。一款没有充分利用数据价值的互联网产品,无异于守着金矿要饭。

为了说明这个观点,我们来看一组案例对比,一家实体书店和一款阅读 APP,它们都是让用户阅读、买书,看起来是同样的业务。但在可监测的用户数据和可影响用户的手段上,却有很大不同。

先看实体书店。书店能获取的用户基本信息,可能有姓名、职业、性别、地址、手机、微信等,通过会员注册等方式收集,但成本高,不容易大规模获取和保存。

再看书店能监测到的用户行为和消费习惯数据。即使是信息化程度很高的连锁书店,顶多也就能监测到用户的购书品类偏好、购书地点(比如在北京还是上海,在哪个区)、购书频率等有限的信息。更何况大多数书店根本就不会去收集这些用户行为数据。

最后看书店可以用来影响用户的手段,无非就是发短信、派发优惠券、搞线下活动、在店内人工推荐等。能够做的事非常有限。

在这样的条件下,一家书店的用户量很难达到百万级,一般能有几万到几十万的注册用户就已经很不错了。每个用户能贡献的数据也非常少。

基于这些有限的数据,我们能挖掘出来的销售线索、运营线索少之又少,更不用说去针对性地影响用户了。顶多就是给喜欢某类书的用户推荐一下新书,或者在用户生日、会员纪念日时发个券,再就是搞一些面向所有用户的统一活动。能做的精细化运营少之又少。

但如果我们把书店换成一款阅读 APP 呢?情况就完全不同了:

首先用户基础信息的采集成本大幅降低,可以轻松大规模获取用户的性别、年龄、生日、地址、职业、家庭情况等;还可以通过授权,从微信、微博等渠道获取更多用户画像数据。

其次是用户行为数据的采集,APP 可以非常全面地监测记录用户在 APP 内的所有行为:阅读偏好、阅读时段、阅读速度和频次、收藏了哪些书和书单、关注了哪些作者、是否做笔记、是否付费、是否分享笔记、是否评论等等,海量而且极其详尽。同时也可以获得 APP 层面的关键数据,如下载量、注册量、日活、付费率、复购率、平均客单价、用户生命周期价值等。

最后,APP 可以通过各种功能和运营活动,直接影响用户的使用体验和决策,如个性化推荐、站内信、push 通知、各种优惠和激励措施等,影响用户的手段和空间要丰富得多。

总之,一款互联网产品可获取和利用的用户数据,要比传统行业产品多得多也全面得多,一般很容易就能积累千万级的用户数据。通过数据构建用户画像、找到关键行为与转化目标之间的相关性,可以挖掘出大量的运营线索、制定更加精准有效的运营策略。相比之下,传统行业产品在数据驱动运营上的劣势就非常明显了。

那么对于互联网产品运营来说,我们一般有哪些核心数据?它们各自的作用是什么?

  1. 业务数据:如用户量、活跃度、销售额、订单量等,主要用于评估业务健康状况;
  2. 用户基础数据:用户的人口属性特征,用于构建用户画像,给用户打标签,区分用户特征;
  3. 用户行为数据:用户在产品内的各种行为数据,用于分析用户的使用习惯、成长路径、关键行为等,找到影响目标转化的关键因素。

业务数据可以帮助我们判断业务现状,但只依靠业务数据,只能开展比较粗放的运营。要实现更精细化、个性化的运营,就必须充分采集和利用用户基础数据和行为数据。

数据的维度和粒度,决定了我们对用户洞察的深度,也决定了我们开展精细化运营的空间。所以说,数据是一切用户运营尤其是策略运营的根本。

2. 精细化运营

做大规模用户策略运营的第二个指导思想,是精细化运营。相信大家对这个词都不陌生,但它具体是什么意思呢?我们通过一个案例来理解。

1)精细化运营的定义

设想有这么个情况:某阅读 APP 原本只有 10 万用户,通过三个月的快速增长,用户量达到了 100 万。但同时问题也出现了——虽然用户量增长了 10 倍,但用户活跃度和付费转化率却在下降。

这说明什么问题呢?原本为 10 万用户提供服务的那套运营体系,已经无法满足 100 万用户的需求了,管理效率在下降。如果人力资源不变,用户量却涨了 10 倍,我们就必须想办法提高运营管理的效率。

这时就需要用到精细化运营的方法了。

简单来说,当产品用户量逐渐变大后,往往已经无法用一套标准的粗放式运营方式,来满足所有用户的需求。这时就需要根据用户的差异性,制定有针对性的运营策略,去满足不同用户的需求。这种做法,就是典型的精细化运营。

举个例子,淘宝早期的首页对所有用户都是一样的,但到 2010 年左右,就开始根据用户的地域、兴趣等特征,向不同用户展示不同的个性化首页内容。这就是一个典型的精细化运营案例。

2)用户细分的四种维度

精细化运营的关键是用户细分。常见的用户细分维度有这么四种:

  1. 按人群属性细分:如年龄、性别、职业等;
  2. 按来源渠道细分:如搜索引擎、应用市场、二维码扫描等;
  3. 按使用场景细分:如在家、在公交、在咖啡馆等;
  4. 按使用流程细分:注册前后、首次使用、深度使用等不同阶段。

还是以那个阅读 APP 为例,如果我们按人群属性细分,可以把 100 万用户划分为大学生、职场男性、职场女性等不同人群,他们的阅读喜好差异可能很大,针对不同人群做差异化运营就很有必要。

如果按渠道细分,可能有一部分用户来自书籍上的二维码,一部分来自 APP Store,还有一部分来自微信推广,不同渠道的用户特征也可能大不相同。

如果按使用场景细分,可以区分出通勤、睡前、周末等不同的阅读场景,在不同场景下推荐不同的内容,也是很有意义的。

如果按使用流程细分,有的用户是从注册到阅读到付费,有的可能是先试读再付费,不同的使用路径,背后可能也代表了不同的用户心理特征。

以上就是精细化运营中进行用户细分的几种主要维度。那么如何判断用户细分是否合理呢?有两个标准:

3)判断用户细分是否合理的标准

一是细分后的用户群体,在关键行为特征上要有显著差异。比如我们按性别和年龄细分,结果发现男女老少对阅读的偏好其实差不多,那这样的细分就没有意义。细分后的用户群,关键特征差异越大,运营的空间就越大。

二是细分后的用户群体,关键行为特征要有一定的相似性和规律性。如果按渠道细分后,发现每个渠道内部的用户行为千差万别,毫无规律可循,那针对这个群体也很难制定统一的运营策略。

所以判断用户细分是否合理,关键要看细分后的用户群体,是否在关键行为上具备显著差异,且具备一定的规律性,这样才便于我们有针对性地开展运营。

4)实施精细化运营的步骤

理解了用户细分的逻辑,接下来我们看看如何实施精细化运营。通常有这么几个步骤:

第一步,明确我们要解决的运营问题,是拉新、促活,还是提高留存、付费转化?搞清楚自己的目标。

第二步,分析不同用户属性、场景、渠道、流程与我们的运营目标之间的关系,确定关键的细分维度。比如我们关注的是提高用户购买率,就要重点分析不同用户在购买行为上的差异。

第三步,根据细分确定不同用户群的关键特征,针对性地设计运营方案,提供差异化的体验。

第四步,上线运营方案,观察效果数据,持续优化改进,提高运营的精准度。

以上就是实施精细化运营的几个关键步骤。可以看到,精细化运营对运营人员的数据分析和策略制定能力,要求还是很高的。

5)精细化运营的三点认知

最后我们再强调三点对精细化运营的认知:

第一,精细化运营可以用于解决几乎所有的运营问题,是一种基础性的工作方法,而不是某个具体的招式。

第二,精细化运营是搭建用户运营体系的基础。只有不断细分用户,针对性地运营,才能从粗放走向精细,从而构建起一套完整的运营体系。

第三,精细化运营的根本,还是在于数据。没有足够的用户数据积累作为基础,精细化运营就只能是一个空中楼阁。

就像我们前面强调的,要实现精细化运营,前提是要具备业务数据、用户画像数据、用户行为数据,而且数据的维度和粒度要足够高,这样才能实现用户的精准识别、差异化运营。否则粒度太粗,就只能走粗放运营的路子。

以上就是对精细化运营这一思想的分享。总结一下,精细化运营就是面对不同用户,提供差异化的体验和服务,最大限度地满足用户的多样化需求,从而提升用户体验和关键运营指标,它是一种战略层面的思维方式。

而具体到执行层面,精细化运营的基础是用户的差异化识别,通过各种维度的用户细分,抓住不同用户的关键特征,实现精准触达、差异化运营,这对我们的数据积累和分析能力提出了很高的要求。

3. 自动化和机制化

除了数据驱动和精细化运营,大规模用户策略运营的第三个指导原则是自动化和机制化。这一点其实前面也提到过,应该不难理解。

1)自动化和机制化的重要性

简单来说,如果我们要长期依靠少量人力来服务大量用户,单纯靠人工是非常低效的。要提高效率,就必须借助工具和系统,靠规则和机制来自动执行大部分操作,把人从繁琐的重复劳动中解放出来。

举个例子,如果一个产品有 100 万用户,我们要靠人工给每个用户发送消息,那工作量是惊人的。但如果我们设定一个规则,比如「用户注册 3 天后自动发送一条欢迎消息」,执行就全部自动化了。这就是机制化的威力,它可以帮我们节省大量的重复人工操作。

再比如,我们可以总结出一套根据用户行为特征进行个性化推荐的算法模型,然后把它嵌入到产品的自动化推荐体系中,让系统 7×24 小时自动为每个用户进行智能推荐,比人工运营要高效得多。这就是自动化的魅力,用机器的高效来武装人的智慧。

所以简单总结,自动化和机制化就是把人,从那些可以总结出规律、可以标准化的操作中解放出来,交给系统去执行,从而大幅提高运营效率。这种做法在用户量大的时候尤其有效。

我们再通过两个案例来加深理解。

2)案例:书店会员管理的演变

第一个案例,是我们前面提到的实体书店的会员管理。

  • 当用户量在 500 人左右时,完全可以靠店员用人际交往的方式维系客户关系;
  • 当用户量上升到 1 万人时,靠人际关系就有点吃力了,需要建立会员体系,给会员一些特别的优惠和服务;
  • 当用户量再涨到 100 万人时,单一的会员体系也不够用了,需要引入更精细的分层会员体系(比如银卡、金卡、钻石卡),针对不同价值的客户提供差异化的关怀。

可以看到,随着用户规模越大,运营的复杂度越高,我们对规则、机制、系统的依赖也就越重。从简单的人际运营,再到会员机制,再到更精细的会员分层,这个演变过程,就是系统化、自动化、机制化的过程。

3)案例:阅读 APP 提升购书率的两种方案对比

第二个案例,是关于一款阅读 APP 如何提高用户的购书率。

方案一是,我们在 APP 里每个月搞几次促销活动,通过限时优惠、福利赠送等方式刺激用户购买。这个方法肯定是有效的,但它有个明显的问题,就是运营成本高,对人力的依赖大。一旦某个月我们投入的人力不足,促销活动就搞不起来,连带着业绩就下来了。这种方式不具备持续性和规模化能力。

方案二是,我们总结出一个规律,比如「过去 30 天内每天使用时长超过 30 分钟,但尚未付费的用户,是有较大付费潜力的用户」,于是我们就周期性地将这部分用户自动抽取出来,主动赠送他们 3 天会员体验,结果发现这个策略可以把这部分用户的购书率从 5% 提升到 20%。

这个方案的美妙之处在于,我们只需要制定一个规则,然后把执行交给系统,它就可以源源不断地为我们输送高潜用户、提高购书率,而且这个过程全部自动化,不依赖额外的人力投入。

通过这两个案例,相信大家已经体会到了自动化、机制化在大规模用户运营中的重要价值。

随着用户规模越大,用户运营的复杂度越高,我们就越需要从粗放式的「人治」运营,过渡到精细化的「法治」和「机器治」。通过机制化的方式来规范和固化最佳实践,通过自动化的方式提高运营效率和稳定性。这是大规模用户运营必须经历的演变过程。

03 总结

以上就是对大规模用户策略运营的三大核心原则的分享。我们再做个简单的总结。

1. 三大指导原则的关系

数据驱动、精细化运营、自动化机制化,这三大原则环环相扣,缺一不可。

首先,只有不断从数据中挖掘线索、发现问题,我们才能有的放矢、精准施策,提升单个用户的价值。这是一切的起点。

其次,当用户规模变大后,就需要进一步细分用户,针对不同用户提供个性化服务,做到千人千面,才能最大化运营的效果。这就需要运用精细化的策略。

最后,随着用户越来越多,精细化的策略也会变得越来越复杂,这时候就需要自动化和机制化的手段,固化我们的操作,让机器去执行更多的重复动作,做到用更少的人力撬动更大的运营杠杆。

可以说,数据驱动是基础,精细化是手段,自动化是提升,三者共同组成了大规模用户运营的「三驾马车」。

2. 用户规模与运营手段的关系

最后,我们再根据用户规模的大小,总结一下不同阶段我们应该采取的主要运营手段:

  • 在用户规模较小时,我们可以用相对粗放的人工运营手段,通过拉新、促活、留存等常规动作,去提升用户体验。这个阶段的特点是,看似复杂,但背后的套路其实很简单。
  • 在用户规模稍大一些的时候,就需要开始对用户进行适度的细分,提供差异化服务。同时要建立一些基础性的运营机制,让一些常规性的操作实现自动化。这个阶段的特点是,开始引入更多的维度和更精细的视角,运营的系统性开始增强。
  • 当用户规模非常大的时候,就需要建立起一整套 完善的用户运营体系,充分运用大数据进行用户洞察,不断细化运营的粒度。与此同时,内部要形成一整套完善的运营机制,尽可能自动化地执行各种既定策略。这个阶段的特点是,运营的精细度和复杂度都已经非常高,必须建立起一整套科学的「运营工程」,才能驾驭得了。

总而言之,从最初的「人治」阶段,再到中期的「法治」阶段,最后进入「机器治」的阶段,是大规模用户运营必然要经历的演化过程。而数据驱动、精细化、自动化,正是我们完成这一演化过程必须要掌握的三大法宝。

以上就是我对「如何利用数据驱动实现大规模用户精细化运营」这个话题的全部分享。希望能给大家一些启发。

数据驱动、精细化运营、自动化机制,这是大规模用户运营的三大法宝。挖掘数据价值,找准运营方向;细分用户群体,制定针对策略;建立自动系统,提升运营效率。掌握这三点,就能在海量用户中游刃有余,实现高效精准的用户管理,最终达成业务增长的目标。

本文由 @小黑哥 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

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