如何搭建用户运营体系？

但随着产品规模快速扩张，面对越来越多的用户，越来越多元的用户需求与用户场景，体系化的运营策略，成了提高工作效率与效果的重要利器。在具体的用户运营开展前，体系化运营的前提就是建立用户运营的数据指标。

围绕之前文章中我们提到的用户运营工作的三个核心目标，在搭建用户运营体系时，应按照以下步骤进行：

• 针对不同阶段目标，制定相应用户分群分层模型与指标（如ARGO模型、RFM模型应用）；
• 通过数据分析制定相应运营策略，包括运营周期、推送方式；
• 制定数据效果的评判标准，结合运营数据进行策略迭代。

接下来的几篇文章，我们将按照上述环节一一进行讲解。第一个环节我们讲解的是制定注册用户精细分群分层模型与指标。

注册用户精细分群分层，顾名思义，简单来说就是进行用户分层并标记各种标签。

一千个读者就有一千个哈姆雷特,同样是使用产品，但用户使用产品的理由、满足的需求间存在各种不同的差异。也许A用户看中了品牌情怀，B用户看中了产品性价比高，C用户看中了产品的服务好。如果不进行用户分群分层，又怎么针对用户的不同需求提供服务呢？

因此，在用户运营的过程中，用户分群分层的作用很明显，它帮助我们把用户分成各个层级和群体，然后我们根据各个层级和群体的不同，制定出更精准、更有针对性的运营策略。在这里有几个概念需要明确，即「用户画像」、「用户分群」、「用户分层」，为了保持概念的准确性，在此我们进行简单解释：

用户画像：一般包含用户的人本属性，如身份特征、行为特征、消费特征、心理特征、兴趣爱好、渠道属性。具体内容如下：

用户分层：一般来说，我们结合用户在产品上所处状态作为用户分层的依据，比如我们最常见的RFM模型，依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额，通过衡量用户价值与用户创利能力，对用户进行分层。

比如，我们结合RFM模型，对用户进行划分为8个群体，从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户，到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户。

RFM模型

用户分群：相较于用户分层，用户分群更加聚焦于用户行为表现，比如易观方舟推出的智能用户运营的ARGO成长模型。

举个例子，高消费频次+低消费额、低消费频次+高消费额，这两类用户可能都是某种意义上的高消费用户，但行为特征会存在很大差异，所对应的运营策略也不一样。

其实也可以这么理解，用户分群是用户分层的进一步精细化划分。ARGO成长模型的相关指标有着明显的递进关系，而RFM模型则相互独立。

解释清楚上述关键词，那么我们继续讲下注册用户精细分群分层。

因为不同行业中，用户分群分层可能是多样性的，用户分群分层在产品发展的不同阶段也有不同的变化，且用户分群分层需要定性与定量。因此我们可以遵循下面这两个原则，帮助我们更好地完成用户分群分层：

（1）精细分群分层，遵循MECE原则

在进行注册用户精细分群分层的过程中，我们遵循由麦肯锡提出的MECE分析法，这不仅仅是帮助用户运营找到所有影响预期目标的关键因素，并找到所有可能的解决办法，而且有助于对用户、问题或解决方案进行排序、分析，并从中找到令人满意的解决方案。

（MECE分析法，中文意思是“相互独立，完全穷尽”。也就是对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并成为有效解决问题的方法。——百度百科）

即在确立主要目标的基础上，再逐个往下层层分解，直至所有的细分目标都找到，通过对目标的层层分解，分析出用户的关键行为与目标间的关联。

（2）明确阶段目标，让分群分层更简单易观

正如用户有生命周期一样，产品与用户运营也有着明显阶段性的目标和策略。产品所处的生命周期阶段不容，对用户运营的要求也不尽相同。

作者：易观

来源：易观