精密化经营的根底:成立用户画像和用户分群

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开展速度减慢,或者碰到天花板,乃至发生倒退,这逼着我们运营一定要晋级,而精密化的运营首要要更了解我们的用户特征,才干更好的施行个性化的产品和效劳。

前段时间写了一篇文章,文中讲述了我们做用户运营最核心的四个过程:

方针用户的定位:要足够细分,足够详细,才干足够的聚焦,做的深化。 种子用户的运营:更好的验证并完善产品和效劳,也是建立品牌传达的基础。 方针用户的运营:紧抓方针用户群的需求来构建产品效劳能力,快速扩张。 方针用户的调整:不断验证其时用户群和方针用户群的一致性,以价值为导向维系或调整我们的方针用户群。

这四个过程贯穿到我们的产品运营全过程当中,每一次产品迭代,我们都可以通过这四个过程来辅导并查验我们的产品运营,从而让我们的产品运营更有方向性,更加专注,更加高效。

建立这样一个运营的思路十分有必要,可是详细到执行环节,光靠这个流程是远远不行的,我们需要有针对性的方法和东西。作为一个不断生长的年青的运营团队来说,我认为可能要阅历理性化运营、数据化运营和精密化运营三种阶段。

第一阶段:理性化运营

这个阶段多存在运营的初期阶段,依赖前期运营人员的专业能力以及对用户群特性的了解,通俗一点说运营团队和用户群对脾气,两边心有灵犀。比如很多做的十分超卓的微信自媒体大众号,在初期完全赖自媒体作者一己之力取得粉丝的赏识而开展起来的。

图注:我知你不知,你知我不知,究竟知不知,我们无所知

可是跟着用户的添加,用户群的属性也在开始变得丰厚而杂乱起来,一种单一的调性不能完全满足所有用户的需求。并且跟着运营团队的扩展,运营人员的能力及风格不一,也对运营发生搅扰。理性化运营到了一定阶段,可能就会导致忠诚用户的沉默乃至流失,新用户缺乏特征。解决这一问题,我们就要通过运营过程的数据分析来找出问题,找出规律,构成比较客观的解决方法。

第二阶段:数据化运营

数据化运营望文生义就是通过数据的分析来辅导运营。以微信运营为例,想必做过微信运营人都有体会,每天一早打开微信大众号后台,我们首要要去看用户增加的数据和图文阅读的数据,分析各个渠道的数据,分析某段时间的趋势。看数据能让我们很容易监测我们运营的效果,从而意想到问题。可是只是从这些微观趋势图上,我们却很难定位问题。

分析问题其实就是寻找问题的因果关系,仍是以微信运营为例,内容的质量会影响用户的增减,内容是因,用户是果。可是我们往往是把用户数据和内容数据分别来单看,微信的分析模块也是分开的,不建立数据的关联关系,就很难找到问题的因果关系。

所以数据化运营最重要的是建立起数据的关系,用一个更丰厚的全景视图来看运营的状况。

在微信现稀有据的基础上,结合本身的事务特点,我做了一个表格,将用户的数据和文章的数据关联起来,每天采集一次。

图注:微信全景数据的表格

采集数据是数据化运营的第一步,我们要先确定我们需要哪些数据,然后才是怎么分析哪些数据。(有技能开发能力的团队可以开发一个数据采集和分析的模块,没有技能能力的团队也能够靠excel或者网上一些专门做数据分析的平台来进行多维分析)

建立全景数据视图的意图其实就是为了更直观的做问题的因果分析:

什么样的内容对新增粉丝的转化率更高? 对用户的流失影响最大? 对小程序的转化率更高?

通过用户的增加数据和内容的标签,我们就可以更好的分析用户群最感爱好的内容画像,从而辅导微信运营人员更好的做内容定位,而不再是完全赖个人感觉去做运营。

关于网站或者APP的运营,我们不只需要建立更多的数据关联关系,更应该把这些数据做成一个个可视化的运营看板,从各个维度来监控并分析产品的运营状况。比如做一个运营日报的全景视图,全方位的看每天的运营状况。比如下图:

图片来历:数据观

第三阶段:精密化运营

跟着产品功用的增多和用户的增多,用户需求的多样化和产品效劳的多样化之间就存在了匹配和不匹配,选择与不选择,喜欢与不喜欢之间的矛盾,新用户的选择,老用户的活跃、流失就带来了各式各样的原因。而精密化的运营就是通过用户分群,对不同需求的用户匹配不同的效劳和内容,从而满足其个性化的需求,从而更好的完成运营中拉新、促活和激活的工作。

既然要给用户分群,我们就要给用户建立画像,更好的差异不同特征的用户的不同需求。用户画像可以从多个维度来描绘,不同的产品类型,用户画像的维度也有不同,以医师的头条 掌上医讯为例,我们从四种维度来建立用户画像。

图注:四种维度建立用户画像

而用户画像的数据来历主要来自三个方面:

用户的个人资料 日常行为标签的累加 依据规则进行数据算法的核算

(用户行为数据的分析,需要技能团队通过大数据的分析算法,不断的总结概括用户特征,从而构成行为画像。做精密化运营光靠运营团队是远远不行的,需要产品、技能、运营有统一的意识。)

当我们为每一个人建立起这样一个画像今后,我们就可以精准的为每一个用户推送不同的内容和效劳,从而满足用户不同的需求。

建立用户画像后,我们就要依据用户画像进行精密化运营,我总结了精密化运营分三个过程:

第一步:分群画像,找异同

图注:运营辅导模型:AARRR模型

上图是辅导我们运营工作的AARRR模型,首要运营的主要工作是拉新、促活和留存,那么我们首要要分析新用户长什么样,活跃用户长什么样,流失用户长什么样,才干更好的来调整产品和效劳来满足各个群体的需求,让现存用户更活跃,让流失用户回来,让新用户进来。以我们掌上医讯这个产品为例,我们依据用户使用产品状况把用户进行了分层,如下表所示:

图注:用户群细分规则说明

然后再结合用户画像的数据,最终得到如下一个分群用户的画像数据分析。

图注:用户分群的用户画像分析,行为数据省略

为了更直观的分析,我们可以把不同用户群的画像以及变化通过图形的方式展示出来(有技能能力的团队,最好仍是直接开发出一套用户分层分析的数据视图看板出来),限于篇幅就不展示了。

上表还可以依照使用度+基础属性、使用度+行为属性的不同组合再进行细分,更加针对性的描述用户画像。比如,做病例运营的同事可能更关怀活跃用户中关怀病例的人群有什么特点?比如产品主管可能更重视活跃用户中高年资医师主要使用哪些效劳?

依据AARRR模型,运营的最高境界是要做用户的转化,从而获取收入,完成病毒式的传达。所以针对活跃用户,我们还可以依据用户的价值再进行分群,比如普通用户、传达用户、付费用户、B端价值用户等,原理都是一样的。

第二步:分析原因,找对策

当我们的运营人员看到这个表格的时分,我们发现有些当地和之前的感觉完全不对,比如活跃用户的职称散布,我们一直认为主要以年青的低年资医师为主,可是却发现高年资的医师比例现已超出了行业的人群比例,并且这部分人群更有价值,这部分就能够修订为我们的方针人群。比如我们的方针人群中有肿瘤科,可是在我们的活跃用户里肿瘤科的医师占比却没想象的高,那么会不会和我们的内容比例有关系,和我们推广的渠道有关系,再结合其他数据(比如内容的画像)来找差异。

我们再深化的分析用户群体画像,仅仅基础属性是不行的,我们还要分析用户的行为属性。活跃的用户的行为和流失用户的行为之间有什么不同,什么原因形成的这个不同。活跃的用户和流失的用户在基础属性上相同的用户群体,他们内行为上又有什么不同。

找到原因,那就想解决方案,这时候候要产品和运营一同抓,运营调整收效快,但产品调整更久远。比如运营会适当的加大肿瘤科内容的比重以及引荐力度,多做一些肿瘤科的内容专题,从而提高肿瘤医师的活跃度和留存率;而产品可以晋级肿瘤频道,推出更多效劳满足肿瘤科医师,改善内容引荐算法,更好的引荐内容。

第三步:执行监控,看效果

找到对策,详细对策对不对,效果怎样,这就需要我们在执行的过程当中,不断的监控数据。我们不只要重视用户的增加趋势,并且我们每周都要更新我们的用户画像数据,看人群的转化率,看和方针用户群的匹配度,过程当中我们依据效果进行不断的调整。

从另外一个方面,我们不只仅只重视用户增加的数量,我们也要重视用户群体的质量,从而满足AARRR整个模型的要求,完成运营的方针。简略做了一个数据监控图(如下图所示),纵坐标代表用户的活跃程度,横坐标代表用户的价值,假如跟着运营的改善和晋级,数据沿着赤色箭头的方向增大,说明我们运营策略和执行过程是正确的,反之则需要我们再依照以上过程去调整。

图注:监控活跃用户中的价值用户的比例,数据为示例,不具备可参考性

梳理完这些方法和模型,确实可以辅导团队更好的进行分析考虑,更有针对性的做方案,开展运营活动。可是真正执行起来却发现,其实并没有那么容易,存在各式各样的问题:

想要的数据没有! 用户行为没记或者不全! 用户画像没有建立! 没有主动化程序来统计分析,完全手工功率太低!

其实,大部分团队都会遇到这些问题,因为资源有限。我们总是想方法更好地效劳用户和客户,却忽视了一个能支撑内部运营的高效的、智能的精密化运营体系的重要性。所以,要完成精密化的运营,不只仅需要晋级我们的运营思维,更需要整个产品团队的高度注重,为精密化运营设计开发高效的运营东西。

 

作者:乱谭君,掌上医讯产品主管,微信大众号:菜根乱谭I(ID:CGLT_TAN)

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题图来自 Pexels,基于 CC0 协议


深有同感,之前就是精密化运营,成果大部分数据都没有,并且精密化运营用户体系构建等一大波工作要做,老板深谋远虑直接fail了


肯定是你们运营想的不行清楚,精密化运营一般会对现有用户进行分类,能直观反映不同用户行为的变化,如:最近用户流失率变高了,是什么原因呢?没有精密化运营,你用户运营KPI都定不了,怎么开展工作?


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