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全媒体运营第17课：用户运营
用户永远是全媒体运营的重中之重！所以我们要通过用户画像了解我们的用户，通过用用户分层对不同层级的用户运营，对用户起到升级、维护、促进，并且了解用户的生命周期。
编辑于2023-10-12 15:10:00- 用户运营
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全媒体运营第17课：用户运营
用户画像
用户画像概述
用户运营三部曲
用户画像是第一步
用户画像是所有产品邀请用户，营销推广用户、优化产品、发展产品必备的一套运营手段及数据应用方法
用户分层是维护关键
用户分层对运营人员而言就像是一个指明，告诉如何维护用户和管理用户的道路，同时可以更具针对性进行用户维护
用户生命周期是用户阶段划分
用户生命周期与用户分层相近，但更关键的是在于这个用户已达到的阶段、用户判定不同用户的用户周期阶段，以便进行更针对、准确地活跃及促进消费
用户画像是什么及画像类别
用户画像是什么
用户画像又称用户角色，作为一种够花目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用
用户画像最大的意义
精准识别用户
优化用户
优化投放
明确运营目标
用户画像类别
概念化用户画像
在没有任何数据或小范围数据下的用户画像，适合小型企业，大多数画像为团队主观臆想
定向性用户画像
基于10-50人的调研，访谈下获得的画像数据，具有一定可靠性，适合中小型企业，大多数画像有部分偏差
精细化用户画像
基于大量数据及用户行为记录数据下的数据优化用户画像，适合中大型企业，用户画像准确度达90%
用户画像对社交、电商产品的影响
用户画像对社交的影响
匹配
SOUL是一个通过爱好、习惯匹配相同爱好的人，利用问题进行相关性匹配
算法
一些其他陌生人社交平台，通过用户画像里面的一些数据进行相关算法主动推荐用户进行相关社交
推广
根据产品使用主要群体画像，进行针对性的推广，例如男性、大学生用户或单身男性等
活动
通过画像用户明确用户情况，主动推荐一些这一类用户可能会喜欢的活动或一些视频内容
用户画像对电商产品的影响
消费推荐
根据浏览电商平台不同产品及往期情况收集购买力、年龄、爱好、购买频率等方面进行相关商品推荐
活动推荐
根据用户往期购买情况及浏览情况，惊醒针对性的活动商品、活动类目折扣推荐
消费管理
根据用户购买行为、使用行为、往期记录等画像数据进行针对性的推送直播、折扣、活动、图文、视频
喜好分析
根据浏览、购买、使用等行为记录进行喜好分析，主动推荐符合用户个人的产品，从千人千面到猜你喜欢
如何拿到用户画像需要的数据
第三方数据记录工具
产品数据埋点收集
人物信息统计
大数据下做好用户画像流程
拟定收集纬度
埋点数据工具
基础数据采集
数据收集自动整理
数据分析建模
汇总相似画像标签
呈现用户画像
画像进一步完善
用户画像角色及标签
用户画像角色类型
代表型用户角色
角色挖掘
性格
消费能力
当前问题
年龄
职业
实用意义
精神影响
使用/购买型用户角色
角色挖掘
使用场景
使用需求
使用频率
购买需求
购买身份
购买场景
用户画像标签意义
显性
基础信息
性别、年龄、职业、学历、地域、兴趣爱好、工作经验
网络使用习惯
使用网络类型、网络设备、网络时长、常用的网络产品
产品使用习惯
使用时间短、使用频率、平均使用时长、使用喜好功能、活动参与频率
运营补充特征
用户等级、注册时间/时长、最长活跃天数、用户分类
隐性
使用需求
使用场景、使用目的、使用得到什么、使用偏好、使用想法
活跃意义
活跃目的、长期活跃意义、让你长期活跃的影响是什么
精神需求
满足了什么、是什么让用户得到长期满足、用户使用性格是什么
购买需求
购买场景、购买需求、购买期望
用户画像角色类型适用性
代表型用户角色
适合所有产品及行业
使用过程中可能会出现多个代表角色，需要用排好相关优先级，并进行相关算法推荐相关匹配活动
使用/购买型用户角色
适用于使用和消费者分开的平台及场景
例如：家教平台、K12平台、送礼场景……
对这类平台需要将使用者、购买者用户角色进行分开，并进行相关用户画像描述
用户画像客观及标准性
用户画像的客观性
数据客观
所有数据需要不进行遮挡的收集、整理、分析
维度有追溯
所有为的补充冲都需要有相关数据追溯及应用
用户画像阶段性客观
根据不同时期的用户画像进行相关绘制动作及客观比例
客观才能真实反馈
用户画像的标准性5要素
1个画像1张纸
画像有属于自己的代号
画像所有信息要全，不全信息需要暂时空着
画像中所有维度信息必须真实可靠
画像中的纬度信息必须要可追溯（前期产品可不用追溯）
用户画像纬度及数据应用
用户画像纬度及意义
显性纬度
基础信息
性别、年龄、职业、学历、地域、兴趣爱好、工作经验
网络使用习惯
使用网络类型、网络设备、网络时长、常用的网络产品
产品使用习惯
使用时间短、使用频率、平均使用时长、使用喜好功能、活动参与频率
运营补充特征
用户等级、注册时间/时长、最长活跃天数、用户分类
隐性纬度
使用需求
使用场景、使用目的、使用得到什么、使用偏好、使用想法
活跃意义
活跃目的、长期活跃意义、让你长期活跃的影响是什么
精神需求
满足了什么、是什么让用户得到长期满足、用户使用性格是什么
购买需求
购买场景、购买需求、购买期望
如何将已有数据转化为有效纬度
收集数据方式
自主填写数据
产品直接记录的用户数据，例如：用户注册时填写的地址、姓名、性别、年龄、职业相关用户自主填写数据
产品记录数据
产品通过权限及分析得出GPS定位、常用位置、网络互联数据、使用网络、产品使用时长……
系统分析数据
通过调研、访谈、行为记录对其进行行为分析、性格分析并得出最终潜在可用数据
行为需求数据
对用户行为使用记录、频次、过程进行需求分析，并以此进行相关测试验证后的需求确定
数据分析流程
原始数据
未经处理的原始数据
用户注册及填写相关信息
用户GPS定位相关信息
用户平台使用相关信息
整理后的标签
汇总提炼后的数据标签
性别、年龄、职业等人口属性
地理位置、网络信息等属性
购买行为、购买偏好、购买频次、使用频次、使用偏好……
模型数据
多个标签汇总分析后的预测
汇总人口属性及地理，具体家、办公的位置及常用场景
汇总行为得出购买产品、节日购买产品、使用频次，通过相关推荐不断优化用户喜好，结合商品属性、关键词给出用户性格标签……
如何利用数据建立用户画像
数据记录流程
锁定用户纬度-数据点
通用需要的维度
人口基本属性
网络使用属性
产品使用属性
使用行为属性……
产品不同、阶段不同所需的纬度不同，根据自己的产品、用户情况确定自己所需的纬度
提前埋点及数据收集
注册信息
提前确定要收集的注册信息及后续要手机的功能信息
定位信息
通过产品定位记录用户定位、信息及网络、信息及场景
平台联动
淘宝、天猫、聚划算、支付宝等阿里系列产品，会进行数据联动并时尚圈
使用行为
结合不同信息及产品使用行为明确场景需求、相关购买产品可能性……
数据整理及打标签
数据汇总
汇总所有数据，并进行单个拆分
数据整理及缺失补充
对单用户相关数据进行整理及缺失数据补充，补充相关用户数据
数据标签
对部分数据行为或数据性数字化进行模型后打相关标签，转化有用信息
用户画像在电商领域的落地应用
电商领域的精准营销
思路
什么时间
把什么内容
放在什么位置
推送给什么人
精准营销获取用户信息
基本信息
使用信息
活跃信息
网络信息
浏览行为
往期购买行为
统计用户信息
提供分析平台
用户分层
用户分层概述
用户分层是运营的依据，是一种对不同数据下的用户进行分层的运营手段，通过不同层级的用户运营，对用户起到升级、维护、促进的方式
用户画像对分层的主要应用逻辑
明确特征
明确不同层级用户特征，以便于更加清晰的了解用户及完善用户画像
精准维护
通过画像的明确，针对用户画像中的特征进行精准维护、精准推送
针对性措施
对用户进行针对性的活动推送
用户分层建立的意义
用户分层对产品的意义
迭代
通过不同的分层情况及相关策略，优化产品对不同用户提供新的功能、位置优化
算法
通过对用户进行分层可以清晰用户情况和上线情况，通过算法及功能针对性的推送相关活动
用户分层建立的意义
促活
通过用户分层，对不同层级用户进行层级性活动策划、针对性运营活动、进行不同策略
目标
让运营人员可以有运营目标，提升低层级用户级别，让运营人员更清晰
阶段运营
有助于对不同周期的用户进行不同周期的运营策略，以便更有针对性的运营
信息反馈
不同层次所提供的信息反馈，有助于了解各个层次的需求
用户分层对产品及用户的运营重要性
用户分层将会影响产品的迭代速度，降低产品运营效率，好的用户分层将会加速产品迭代
用户分层对产品的重要性
主要体现在
产品迭代
产品功能
推荐算法
会员系统
权限系统
用户分层对用户运营的重要性
运营的便利性
用户分层可以让运营非常清晰的知道自己要对各类用户如何运营及玩法，更清晰自己的工作目标
对用户的促活
分层可以让运营更清晰如何对不同层级用的促活手段及方法
用户分层多样化与应用
各产品下的用户分层应用情况
淘宝下的用户分层
淘气值
购物金额
频次
活跃贡献
分享行为
知乎下的用户分层
盐值
基础信用
内容创作
友善互动
遵守规范
社区建设
什么情况下需要用户分层
提升运营效率
降成本提效率
拥有大部分用户后，对用户进行集中管理会较为浪费人工成本，同时还会对用户造成不好的影响，因为用户级别不同参与活动效率不同
提升用户活跃
增强活跃
活跃用户，不需在过渡的进行活动活跃，但非活跃用户，如果只用活动进行活跃，又无法或活跃，所以通过用户分层后可以清晰的知道哪些活跃，哪些不活跃，活跃如何做，不活跃如何做
其他应用情况
运营人目标
明确运营人员对用户的维护考核及要求
需求调研
对不同层级用户进行不同的需求调研，明确晋升方式
系统性管理
对用户进行系统化管理，以人性+标准形式进行运营
用户培养
对符合培养用户进行针对性培养及用户发展
用户分层数有标准吗
用户分层数标准，往往一般都是由简入繁，可以先从3层开始进行优化，随着用户增加进行优化迭代
分层多用为3、4、6层
用户分层的3个标准
适用性
针对产品不同，用户性质不同对用户进行不同的分层标准及数据要求
数值性
所有标准需要以产品内相关数据进行分层，如涉及对外等级，还需要告知用户决定等级的数值是什么
重点数据
内部分层所使用的数据需要为产品中重点数据，例如淘宝的为购买总金额、平均金额、频率……
如何更好地应用用户分层
分层建设类型
高消费用户
忠心用户
随便看用户
摸鱼用户
图
分层建设所需要的数据
消费
消费金额
消费频次
平均消费金额
活跃
活跃时长
活跃频次
活跃天数
贡献
分享行为数
邀请用户数
信息反馈数
图
用户分层策略定制及适用性
常见用户分层层及策略及意义
常见用户分层逻辑（样例）
常见用户分层层级策略
普通用户
用户需求是什么?(工资理财?安全理财?)，针对普通用户的动作是什么?
发展用户
小型理财产品尝试，理财优惠活动参与，针对这类用户如何让其进行固定投资或固定活跃?
发展投资
中大型经济人代理财，实时收益发送，提升用户活跃度等相关动作
重要投资
提升平台专业度，引进平台针对性专业理财产品等运营动作
常见用户分层层级策略意义
分层策略针对性提升用户
针对性用户运营
提升单类用户运营效果
不同层级下的策略进行运营
不同平台及服务下的用户分层策略
抖音创作者分层
粉丝及收益分层
对普通创作者“一视同仁" 根据视频质量进行流量提供对拥有一定粉丝创作者提供课程指导、客服对接、活动对接
对拥有50W以上粉丝创作者提供群对接、新活动尝试对拥有大量粉丝的创作者提供1v1，或 Nv1提供服务
腾讯游戏用户分层
比如心悦会员1/2/3
用户分层在K12领域下的落地应用
往期K12项目学生分层
往期K12项目老师分层
运营如何在无支撑情况下建立用户分层
应用方式
确定用户分层纬度
确定分层维度指标
等待补充相关数据
实际应用相关分层
例
用户生命周期
用户生命周期概述
用户生命周期是什么
用户生命周期是开始到结束的建设过程
引入
成长
成熟
疲劳
流失
用户生命周期的建设
用户生命周期的意义
最大的意义
用户生命周期是运营人员进行精细化运营的指导
延长生命周期
针对用户不同生命周期阶段提供运营行为、用户服务，延长用户生命周期，例如游戏中回归礼包、社交……
提升用户商业价值
通过不间断的消费测试，在用户各生命周期上提供不同的消费优惠、礼包优惠等，提升用户的周期消费金额
提供用户运营精细度
降低无用精力应用，针对阶段性用户提供批量化服务、运营行为刺激
用户生命周期的应用
用户生命周期的应用范围
线上
覆盖所有互联网企业内的用户、客户，对不同周期期阶段用户提供服务
线下
覆盖所有传统企业内的用户、客户，对不同周期阶段用户提供服务
用户生命周期的应用价值
完善用户体系
对用户从锁定用户画像用户分层管理运营到用户生命周期批量运营，完善体系
增强执行路径
清晰用户生命周期各阶段的精神情况、使用状态，以便于提供活动和诱导更深度使用
清晰用户生命周期行为
清晰了解各阶段用户可能会出的增长或降低行为，以便相关时机推出活动或功能挽留用户
用户生命周期的应用方式
固定周期行为推送
根据不同的用户生命周期阶段推送不同的活动、运营行为、用户服务
固定周期功能迭代
根据用户不同阶段，提供新的功能迭代周期、新的玩法更新
用户生命周期的应用流程
建立
建立用户生命周期，定义各阶段用户意义
数据
各用户生命周期下的数据定义，数据标签
策略
对各用户各阶段进行运营动作的设定
迭代
对用户策略进行反复优化和迭代
用户生命周期的目标价值管理
首次
新入用户需要尽快促成尝试功能或成交
多次
进入成长型后需要尽可能的促成多次使用、频繁使用
捆绑
进入成熟期后需要尽可能的捆绑用户，通过社交、消费、金额、多元化捆绑用户
召回
对已经流失的用户进行相关服务召回
用户生命周期应用策略
用户生命周期阶段的确定及定制策略
用户生命周期的固定阶段
从产品角度出发
引入用户阶段
接触阶段
快速使用阶段
熟练及频繁使用阶段
使用疲倦阶段
不想用了阶段
从用户角度出发
了解阶段
尝试阶段
熟悉阶段
使用阶段
消费阶段
跟随阶段
推荐阶段
发现新品感到使用无趣阶段
不想用了阶段
用户生命周期的制定策略
功能迭代
对用户策略进行反复优化和迭代
产品外运营服务
根据不同的用户分层及用户生命周期提供不同的短信、电话、微信、社群服务
产品内运营行为
根据用户不同阶段，在产品内部对用户提供用户等级、用户激励体系，消费礼包、消费优惠、运营活动
用户生命周期的通用策略应用
活动策略
针对不同阶段的用户提供不同的活动策略
客服维护策略
对不同阶段的用户提供不同的客服维护策略，通过社群、QQ、微信、电话、适合等方面进行相关维护
消费理财绑定
通过绑定银行卡支付宝、连续消费、新型理财绑定用户
社交关系链条
建立社交系统、交流系统及邀请朋友系统增加社交关系
用户生命周期在游戏领域下的应用
引入期
玩家完成注册转化，初入阶段，用户对游戏核心玩法和核心内容不了解不熟悉
给用户目标
让玩家跟随新手引导进行操作，并提供高频率的奖励反馈;让用户跟随主线任务探索游戏玩法，不断解锁新的剧情和任务
给用户提供
便利注册
新手礼包
引导奖励
礼包展现
成长期
玩家进入新手流程，开始体验前期快速成长，建立了对游戏内容的初步认识
给用户目标
追求等级数、追求排名、收集英雄、收集装备、追求各种数值、追求游戏中设定的各种日常周常目标……
给用户提供
首充礼包
优惠礼包
游戏托（对比刺激用户消费）
系统概率
成熟期
完成流程并留存的玩家，对游戏本身有一定的认可，登录频率和游戏时长比较稳定
给用户目标
追求PVP策略，追求数值完善度，追求各种成就目标，追求社交、追求帮派、追求战斗力
给用户提供
节日性活动（QQ飞车为例）
礼包
聚会
结婚
玩法
游戏内大型活动
奖励
PK
新型装备
功能
疲劳期
手机还安装游戏并未卸载的用户
给用户目标
提升用户活跃度，增加用户活跃，提升用户持续留存
给用户提供
提升宣传
增加玩法
回归活动
提升社交
流失期
连续超过30天未登陆游戏的玩家，相较于休眠而言的真正意义的流失
给用户目标
让老玩家回归，让新玩家邀请老玩家，增加游戏内的老玩家
给用户提供
多平台宣传
多设备游戏
大型活动
奖励邀请