教你搭建数据化用户运营体系

流程化和精细化是每个运营商都应该具备的基本思维。如果流程化思维是运营商对运营目标的定性思维，那么数据化就是对目标实现路径和效果的定量描述。它在具体的数据指标上实施您的工作思路，以衡量您的工作效果和目标实现。

建立数据用户操作的必要性是衡量你工作的价值，实现精细操作的基础。例如，基于数据的用户分类和用户肖像是精细操作的前提。

数据化用户运营是利用用户运营的思路，结合数据分析的思想，业务指导数据，数据驱动业务，实现对用户的精细化运营，这是数据化用户运营的核心思想。用户运营数据化的循环流程如下：用户数据收集---构建用户数据化运营指标体系—数据驱动运营

一、用户数据收集

收集用户数据主要包括用户基本数据、用户行为数据和用户流量数据。

用户基本数据是指用户的静态数据，包括性别、年龄、地区、工作等。这些数据主要通过填写基本信息来描述用户是谁。用户行为数据是用户在产品上的一系列操作行为 ** ，包括用户浏览、购买、内容贡献、邀请传播、社交等行为。这些数据描述了用户所做的事情，主要依靠数据埋藏点来实现。用户流量数据是用户的来源，是基于用户访问的网页端，包括设备、运营商、端口、时间等。这些数据描述了用户来自哪里。然而，目前的流量数据统计主要来自GA、百度统计等第三方工具不能记录在数据库中，即不能与上述用户基本数据和行为数据一一对应。

以上数据是从产品或第三方工具中获得的原始数据。为了实现操作目标，还需要在原始数据的基础上进行数据挖掘和数据分析，并结合操作目标和路径构建数据操作指标系统。

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二是构建用户数据操作指标体系

如果你不能用指标来描述业务，那么你就不能有效地增长它。所以在这个链接中要做的就是指标你的业务。数据指标不是恒定的，它依赖于您产品的业务流程或功能流程，与目标和目标实现路径密切相关。

用户操作的目的是最大限度地提高用户价值。如果你是一个电子商务产品，你的目的是让用户付费购买商品。如果你是一个社区产品，你的目的是让用户贡献内容来传播。然而，产品目标和用户价值的实现是一个循序渐进的过程，也是一个动态演变的过程。有的从潜在用户注册为活跃用户，有的从活跃转为流失，有的从流失转为活跃。

上图中的橙色是用户状态的动态演变，红色是操作目标。根据目标-方式-效果的操作理念，数据分析是将您的目标分割成具体的数据指标作为核心调查指标，利用数据监控目标实现方式来评价效果，比较原设置的核心调查指标，判断、验证、纠正、优化工作方式，达到更好、更快的效果。根据这一理念，我们构建了以下数据操作指标系统，每个系统都包含了一系列相关指标。指标系统的构建是基于第一部分收集的用户数据的数据处理和处理。

1.在从潜在用户到注册用户的新链接中，我们需要做的是分析新渠道和各渠道的推广策略，通过数据指标评估渠道质量，优化渠道推广策略。数据指标主要包括新用户数量、用户获取成本和新用户保留率。

新用户数量：新用户是指安装应用程序后首次启动应用程序的用户。根据统计时间跨度的不同，分为日、周、月新用户。新用户数量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基本指标；用户获取成本：支付渠道响应渠道的转化率。新用户保留率：反映新用户的质量和与目标用户的一致性。此外，对于成熟版本的产品，如果用户保留率发生显著变化，则表明用户质量发生显著变化，这可能是由促销渠道质量的变化引起的。

2.注册用户和活跃用户活动保留链接是运营商的主要工作之一，我们的日常用户分层分类、用户增长激励系统是在这个链接中，反映在数据中我们可以建立指标系统包括了解用户规模和质量系统，了解用户参与（使用深度）系统和用户肖像系统的用户属性。

(1)用户规模和质量

活跃用户指标：活跃用户指在统计周期内启动应用程序(APP)设备数量。活跃用户是衡量用户规模的指标。通常，如果一个产品成功，只看一个指标，那么这个指标必须是活跃用户的数量。根据不同的统计周期，活跃用户数量可分为日活跃用户数量(DAU)、周活跃数(WAU)、月活跃数(MAU)，不同类别的产品统计周期也有所不同。新用户指标：新用户数量指标是衡量推广渠道效果的主要指标；新用户占活跃用户的比例也可用于衡量产品健康。当比例过高时，应特别注意保留率。用户保留率指标：用户保留率是指在一定统计期间的新用户数量中启动应用程序的用户比例。用户保留率可以集中在第二天、7天、14天和30天。保留率一方面反映了用户的质量，另一方面也反映了产品的吸引力。当保留率异常时，您可以在这两个方面找到原因。用户组成指标：用户组成是分析统计周期内活跃用户的组成。以每周活跃用户为例，每周活跃用户包括本周回流用户和持续活跃用户n周用户、忠诚用户等，有助于通过新旧用户结构了解活跃用户的健康状况。单用户活动天数指标：在统计周期中，每个用户在应用程序中的平均活动天数。如果统计周期相对较长，如统计周期超过一年，县，每个用户的总活动天数基本上可以反映用户在流失前APP这是反映用户质量特别是用户活动的重要指标。

(2)用户参与度

用户参与系统是衡量用户活动的重要指标系统。不同产品中活跃的定义是不同的。例如，电子商务产品中的活动可以定义为购买，社区产品中的活动可以定义为内容贡献。因此，以下三个指标可以在不同的产品中进化。

启动次数=购买次数=内容贡献次数；最新使用；=最新消费=最新内容贡献；使用时间长；=消费额=内容贡献量；使用时间间隔；=购买频率=内容贡献频率。启动次数：指用户在统计周期内启动应用程序的次数。在数据分析中，一方面要注意启动次数的总趋势，另一方面要注意人均启动次数，即同一统计周期的启动次数与活跃用户的比例。例如，人均日启动次数是日启动次数与日活跃用户的比例，反映了每个用户每天的平均启动次数。最新使用：通过维度和分布分析，用户也可以在一定程度上反映以在一定程度上反映活动。使用时间：指统计周期内的一切APP从开始到结束的总使用时间。使用时间也可以从人均使用时间（总使用时间与活跃用户数量的比例）、单次使用时间（总使用时间和启动次数）等角度进行分析，是衡量产品活动和产品质量的重要指标。使用时间间隔：使用时间间隔是指与用户相邻两次启动的时间间隔。我们通常需要分析使用时间间隔的分布，一般来说，统计一个月内使用时间间隔的活跃用户数量的分布。您还可以通过使用时间间隔分布的差异（不同的时间点，但相同的跨度）来发现用户体验的问题。访问页面：访问页面数量是指用户一次启动访问的页面数量。我们通常需要分析访问页面数量的分布，即统计一定周期内（如1天、7天或30天）的访问页面数量，如访问1-2页、3-5页、6-9页、10-29页、30-50页、50页以上。同时，我们可以通过不同的统计周期（但统计跨度相同，如7天）访问页面分布的差异，以发现用户体验的问题。

在上述用户参与指标中，我们可以选择一个能够反映主要运营目标的指标，如消费量、构建用户级模型（用户级别）或多个相关指标，如最新消费时间R，消费频率F，消费额M搭建常用的RFM用户模型。

其功能是根据模型中构建的不同等级（用户分层）或不同区域（RFM模型)用户的特点是制定有针对性的操作策略或层次转换的用户激励系统。

以问答社区为例，主要是KPI它是内容的数量和质量，反映在用户贡献的内容获得的识别数量上。通过数据收集和整理，用户识别数量分布如下。我们以用户识别数量为指标，建立用户分层。

可以看出，分布类似于对数正太分布，第一、第二、第三、四分位作为临界值，用户分为普通用户、内容制作人、内容贡献者和大用户V四级用户。

当用户数量足够大时，每个用户级别的用户特征也表现出很大的差异。例如，在内容贡献者层面，有些人主要发表文章，频率低，单个认可度高；有些人主要是问答，频率高，单个认可度低；这是结合RFM模型细分每层用户。

再比如有人是3年以下，有人是5年以上，有人喜欢社交类内容，有人喜欢电商类内容，这就就可以结合下文介绍的用户画像对用户做更精细属性描述，做到更精细化运营的效果。

RFM模型

(3)用户肖像

用户肖像是通过各种数据概述用户轮廓，可以定义用户属性指标可以放在用户肖像中，包括性别、年龄、教育、收入、支出、职业、行业、个人兴趣、商业兴趣、社会关系等，数据越多，用户轮廓越清晰，相应的操作策略越有针对性。

3.我们每天在手机上收到各种短信，PUSH、奇怪的电话，邮箱经常收到广告邮件，越来越准确地戳你的点，促使你再次启动app，如果你很久没用这个的话app然后，这很可能是基于数据分析的召回措施，试图恢复丢失的用户。

这一阶段主要是对流失原因的分析** 回收方案的制定，用数据指标来衡量工作效果。它反映在数据指标上，包括损失率、到达率、打开率、打开点击率和回流率。

损失率：损失率和保留率是一对概念，统计时间后不再使用产品的用户比率，两个指标一般采用同期组的计算方法，但由于损失率有一定的滞后性，通常通过查询保留率来预测损失率。

到达率：推送到达用户手机或电子邮件的比率。打开率：用户可以看到推送打开的比率。打开点击率：用户打开后点击内容/链接的比率。返回率：返回用户数与统计周期内丢失用户的比率。

我们的目标是回流失去的用户，但不是一蹴而就的。后四个指标层层递进，形成转换漏斗。推送形式、推送时间、标题、发件人是否正式、发送对象是否准确、实际内容是否与标题一致，甚至页面布局都会影响每一层的转换。

三、数据驱动用户操作

有了结构化的数据指标系统，但它不能被视为一个完整的操作系统。数据本身毫无价值，只有成为策略才有价值。我们构建的数据指标服务于决策，帮助我们制定和优化操作策略。

通过数据，我们不仅要知道是什么和有多少，还要知道为什么？这是数据驱动业务的关键。数据驱动业务体现在两个方面：

一是利用数据优化操作策略，如用户保留率低，保留率与用户质量和产品吸引力有关，通过渠道分析发现用户质量没有问题，通过用户损失分析发现主要损失阶段在初始接触期，发现原因，优化产品稳定性、易用性和新用户指导。

二是数据验证操作策略。例如，如果您想启动新的用户激励措施，但不确定是否会比原来的方式有更好的结果。此时，通过合理的方式AB对比数据可以为您提供决策依据。

数据分析找出原因和操作策略优化是一个重复的过程，我们以用户的防流失为例。

防止用户损失的核心是降低用户损失率或延长用户的生命周期（当损失不可避免时）。用户损失的原因非常不同，有些在推广过程中吸引了大量的低价值用户，有些用户对产品不感兴趣，有些使用兴奋和兴趣，只找到用户损失的原因，有效地防止用户损失和用户召回策略，这需要依靠数据指标系统来解释问题。

1.不同渠道用户流失率分析

渠道A：SEM

渠道B：微博

全站用户

通过对不同渠道用户流失的分析，我们会发现不同渠道的用户流失率明显不同，用户流失率也不同于整个栈。

第一周，渠道A---通过SEM注册产品的用户流失为34%，而渠道B---通过微博注册产品的用户流失率为54%。为什么渠道A的用户情况会明显好于渠道B？无论是渠道A主动搜索关键词或渠道B有兴趣点击推广链接，用户需求基本一致，否则会在注册阶段丢失。

因为SEM是付费推广，微博是免费自然流量，运营是为了提高SEM投入产出比，渠道A用户进入产品页面后，会有专门的着陆页面介绍产品，而微博直接链接到活动页面，用户对产品的认知较差，导致用户流失增加。

通过为微博用户添加新的用户引导功能，操作可以继续观察微博博过来的新用户的数据。如此反复不断优化策略。

2.不同生命周期用户流失率分析

通过使用时长和使用频次两个指标将用户生命周期划分为为接触适应期、探索成长期、成熟稳定期、衰退期，不同时期的用户人数和流失率统计如下：

从上表可以看出，在用户刚开始接触产品的探索适应期流失率偏高，有很大改进空间。根据我们用户运营的经验，在此阶段用户流失的原因一般包括新手引导体验差、访问速度慢、学习成本高、内容不匹配等，而这些在数据上都会有所体现，通过相应数据的分析查找原因，并制定相关的用户策略，再继续观察数据，反复优化策略。

以上以防止用户流失为例来说明如何利用数据来驱动用户运营，其它环节大同小异，利用用户运营的思想，结合数据分析的思路，选定合理的数据指标体系，精准分析原因，制定相应策略，重新观察数据优化策略。

四、总结

1.搭建数据化用户运营体系的流程为：

用户数据收集---构建用户数据化运营指标体系—数据驱动运营。

2.根据用户在产品的周期建立结构化数据指标体系，将用户运营工作数据化。

3.数据驱动业务，通过数据查找制定相应运营策略并通过继续观察数据不断优化。

作者袁会会，一年内容和用户运营实习工作经验，参与社区运营和在线教育产品的运营。