实际操盘用户运营过程中有哪些东西需要注意？

作者所在的o2o企业是国内率先践行新零售理念，开辟线上线下生活场景的一站式社区共享服务平台。以APP为*工具，以社区三公里为辐射半径，通过线下商店为居民提供各种社区服务。短短一年多时间，覆盖社区12173个，用户呈爆炸性增长。摆在我们面前的问题是——如何建立一个可实施的用户操作系统？该系统不仅要确保平台用户的活动和保留，而且要有效地促进城市公司、商店和频道之间的运营联系。接管用户操作项目后，我和团队主要考虑项目的困难是：不同于一般APP产品使用AARR用户模型，建立用户访问、激活、保留、收入、推荐这个纯*用户生命周期操作系统，我们的操作场景相对复杂。用户生活的路径延伸到线下，即用户获取主要是线下完成的，需要引导线上消费，然后线下服务。每条路径都需要操作和维护用户。二是公司业务的复杂性。平台产品类别基本上涵盖了社区生活的各个方面，从日常新鲜水果和蔬菜到洗衣、家庭维修、家庭管理等，基本的业务逻辑是用户定位自己的社区，最接近用户位置的商店进行分销。由于服务社区的差异，每个商店的产品展示差异很大，导致商店类别销售具有一定的部分性质，往往只有少数需求大的热风格，导致平台上的许多服务和商品不为用户所知。对于有需要的用户来说，如何更好地帮助商店匹配商品和服务是一个大问题。经过一年的爆炸性增长，用户的新增长率显著放缓。由于缺乏有效的用户增长系统，社区用户渗透率尚未达到饱和。如何确保用户能够继续增长是一项非常重要的操作任务。针对困难问题，我从以下几个方面阐述了如何构建社区O2O用户运营系统。1、说到社区o2o用户的增长，一般思维是排水渠道的运作，包括ASO优化和各应用商城的付费推广，以及新媒体渠道和地面推广。这种思维以CAC为核心，最大限度地优化CAC，找到最佳渠道的排水模式。随着流量红利的消失，越来越多的企业发现，无论建立多么正确的渠道体系，但在实施过程中，以用户注册KPI为导向的*用户保留率无法提高，CAC高，许多产品在一段时间的增长爆发后陷入增长黑洞，增长停滞不前。然而，在构建增长系统的过程中，我们发现社区o2o的新注册指标并不是最重要的，最重要的两个指标是新用户的第一个转换率和下个月的回购率。新用户由商店注册，是否下订单和下个月回购是影响用户能否留在平台的重要因素。对盲目注册用户增长的早期追求，给平台带来了巨大的僵尸用户或一次性消费用户，不利于平台整体用户的健康。以这两个核心指标为导向，我们以店铺为排水中心，以店铺三公里内覆盖的社区用户为新目标，以分区的形式将社区分配给线下配送人员。每个人都负责一个没有重叠的区域，制定每个配送人员开发1000个消费者用户的运营目标，以配送人员为最小运营单位，建立社区。一方面，最大限度地提高社区消费者的渗透率；另一方面，通过社区维护用户，提高每个消费者的消费频率。在运营管理方面，我们有大约4000个线下配送团队，每个人的主要职责都是配送。在配送过程中，我们需要利用返程等碎片化时间进行更新。除了正常的激励机制外，我们还需要了解每个商店覆盖的社区范围、社区划分的区域分布、每个社区消费者用户的渗透以及每个分销商的实际完成。在向数据开发部门提出需求后，数据部门开发了一套线下用户数据操作平台，通过平台可以直观监控线下新数据和社区用户渗透率，难以渗透社区集中火力，由分销商收集各社区和用户肖像数据，形成完善的社区肖像模型和用户肖像模型。在这个增长系统的指导下，我们甚至在后期完全放弃了*推广渠道，用户实现了免费的自我增长。虽然平台整体用户增长规模放缓，但部分门店用户月回购率最高可达80%，但用户质量有所提高。2、社区o2o用户的精细操作离不开用户的分层和分组。在早期阶段，我们还建立了用户标签管理平台，但我们发现大多数用户标签都是无用的。为什么没用？因为它脱离了商业场景。可能会想象女性群体推广女性常用的产品，但这与向整个平台用户推广的效果没有什么不同，因为即使是女性，每个人的消费偏好和需求都是不同的，这需要一个以商业场景为核心的用户标签系统。什么是商业场景？业务场景必须能够从业务开始指导业务。例如，我们的平台有38个频道，每个频道都需要消费者。如何从平台用户中找到潜在的消费者用户？这是一个场景。另一个例子是：每个频道的消费时间窗口是不同的，如何划分低频、中频、高频用户来指导每个频道的活动运行，这也是一个场景。通过与各频道的沟通和收集需求，我们整理出13种业务场景，并为每个场景建立相应的用户标签系统，以指导业务。并具体分为11类标签类别，每个类别下有几个细分子类别，每个子类别下有不同数量的标签。同样的需求是由数据部门实现的，数据部门通过数据建模开发标签管理平台，实现标签的实时更新。如何使用具体的标签？比如我们前面提到的，店里有几款畅销爆款，很多需要商品和服务的人都不知道，需要主动推荐给用户。怎样推荐呢？传统的用户分析是基于用户的历史行为，看用户买什么就推什么，但发现效果并不理想。原因是用户的历史行为不能指导业务，历史行为滞后。除了一些高频商品外，用户购买后的需求也得到了满足，然后向用户推送此类商品信息是一种干扰行为。此时，需要使用一种标签，即兴趣预测标签。兴趣预测不仅取决于用户的历史行为，还取决于平台商品的相似性、时间衰减因素等维度，为用户贴上XX类别和商品的标签。然后将标签分组为用户，策划相应的商品活动，然后将活动信息推送给分组用户。经过一段时间的标签模型优化，我们发现滞销商品的销售率显著提高。这就是用户精细操作的本质——也就是说，标签必须基于业务场景，不要追求很多看似丰富但无用的标签。例如，一些企业制作的360度肖像给用户贴上了阅读和听音乐的兴趣标签。更不用说用户填写的内容是否是真实的想法了，用这个标签给用户是一个可靠的问题。然而，用户喜欢阅读这个标签真的是无用的，因为操作不知道用户喜欢阅读文学或经济，所以他们不能计划有针对性的活动。此外，用户数据操作也是用户操作中非常重要的一部分。这里不详细介绍，以后会写文章梳理。3、社区o2o社区运营的方式仍处于社区探索阶段，但社区运营的效果已经发挥出来。一些商店的30%订单来自社区，社区用户为商店的回购率贡献了大约一半。我们的社区主要解决几个主要问题：用户服务。社区由线下配送人员组成，每个配送人员的服务区域都是固定的。经过一段时间的上门配送和为用户提供方便的服务，配送人员与用户有一定的线下联系。然后用户将问题发送到群中，群主积极响应，回答问题，在一定程度上成功分担了大部分客户服务压力。用户下单的问题。为什么社区能帮助我们贡献一半的回购率？原因是我们服务的社区用户主要是中老年用户。这些用户的一个明显特点是学习能力差，不会使用我们的应用程序。进入社区后，他们完美地解决了下订单的问题。如果你想在群里买什么，群主会立即响应并代表用户下订单，一个小时后，群主会自己送货给客户。这种体验被称为社区管家服务。用户活动问题。我们的商店经常举办一些商店活动，需要用户参与，只需要在小组中发送活动通知，会有很多老用户来支持。一些*促销活动也可以在社区的帮助下传播。因此，社区的运作是基于能够为用户解决问题。想象一下：一些社区运营通过各种方式将用户拉入群，但目的只是推广产品，通常活跃的手段是发送红包，一段时间后会发现我们只发送红包泡沫，通常都开放无干扰模式，社区运营的效果基本等于零。以上是我在实际操作用户操作过程中的经验总结。总之，用户操作系统的建设应该找到一个适合自己企业的增长模式，建立一个精细的操作系统来指导操作。它可以利用社区*下维护用户，提高用户的生命周期价值。

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