日常运营工作中，我们应该如何去进行精细化运营？

随着获取流量的成本逐渐增加，用户之间的重叠程度越来越高。与此同时，淘宝千人千面的出现，让大家看到了针对不同群体的精细操作的可能性。对每一个人群进行精细化操作，最终提高流量利用效率，使流量成为真正的留量。1、什么是精细操作和精细操作？相对于粗放式操作，即在早期，大多数操作模式将被使用。每个人都看到同样的东西，根据公众的最终实验效果来反馈操作策略。精细化操作相当细致。对于不同生命周期的用户，同一生命周期的不同用户甚至每个用户都显示不同的内容，并采取不同的操作策略来完成最终的转换。如果说早期的操作策略是一对多模式，那么精细的操作就是多对多的对应关系。在精细操作策略下，每种用户甚至每个用户都被贴上了N个以上的标签。在这种情况下，用户精细操作策略的优先级出现了。20%的用户创造80%的收入，专注于核心用户的管理和维护，从而创造更大的价值。虽然80%的用户数据看起来很好，但很难创造更大的价值。当时间和精力有限时，把核心精力放在能产生80%效益的事情上。第二，精细化操作的关键是简单谈谈什么是精细化操作，对精细化操作有一个大致的了解和轮廓。接下来，我们来谈谈如何在日常运营中进行精细化运营。以下内容纯属自己的观点和观点，仅供参考。1.用户分层是根本。如果说精细操作是一种技术，那么用户分层就是一种方式。这就是为什么用户分层是用户操作的基础。我以前写过关于用户分层的文章，可以在用户操作中讨论用户分层。行为信息和消费信息可以根据用户的基本信息对用户进行多样化的分层。然而，如何分层取决于最终需要实现什么样的目标。围绕用户细分的目标，初步的用户分层细分是在早期阶段进行的。在后期运行后，如果用户行为之间存在一些明显的差异，并且有进一步改进的空间，用户可以进一步分层。用户想把整个蛋糕分层，切成不同形状的小块，把这些小块给最合适的人。以淘宝为例，用户的基本信息可分为：性别、地域、年龄、一般职业、月均消费额度。同时，根据用户行为，可以反推用户身份属性标签：婚恋阶段，是否有房、职业等非常详细的信息。用户行为可分为日常购物时间、购物偏好、购物频率、单次消费金额、优惠券偏好程度、购物习惯（搜索购物或浏览购物）等信息。这里需要注意的是，许多产品的性别、年龄和职业标签都不是很准确。这些标签要么来自用户手动填写标签（用户可能随意填写），要么来自产品手动标签。(根据用户可能存在的行为进行划分)。淘宝之所以有这么多用户标签，是因为有很多产品的信息开放组合，用户N多个标签的组合逐渐优化。另一个核心是，在购物行为中，可以分析很多用户行为和用户场景，再加上淘宝数据反复校对和优化的过程。我还记得我以前见过一个案例：一个购物中心发现一群人每个月都来买卫生巾，但在接下来的几个月里有购买记录，但他们没有来买卫生巾，所以他们以前联系过购物，但最近没有购买卫生巾的用户推送婴儿产品的促销信息。这次推送给商场带来了很多额外的销售额。用户洞察力也是用户行为分层的关键。为什么用户会有这样的行为，为什么这种行为又消失了，背后一定有一些原因。之前看过梁宁老师写的一篇文章，关于三大电风扇平台谁更准确:淘宝的推荐比JD.COM好很多，但还是不如拼多多。你可以在淘宝上搜索“无锡排骨”，看看淘宝的相关推荐或“无锡排骨”、“三凤桥”，这类关键词的匹配。我在拼多多搜索“无锡排骨”。除了关联“无锡排骨”和“三凤桥”，拼多多还会向我推荐“四喜丸子”。这是什么意思？说明淘宝在做关键词关联，拼多多在做用户理解，试图理解我的搜索动机和偏好。用户行为后的核心目的是通过搜索动机进行相关推荐，比关键词相关更能适应用户想要的场景，促进用户转换。这背后是用户洞察力和动机分析，通过用户行为。2.用户行为地图是关键用户分层的基础，可以说是精细操作，甚至是用户操作。在用户分层的基石上，必须根据用户行为地图进行定制的推荐和操作。在此基础上，用户行为根据产品属性分为几个关键点，从而向用户推荐最适合用户的产品，最大限度地转化用户。例如，在登录和福利页面的用户行为下，大多数用户必须贪图小而便宜。这些用户的特点是时间多，但用户不容易付费转换。因此，向这些用户推送优惠券或激励视频的产品是转化率高的产品。Aha时刻是用户体验产品的高潮。如果你能在这个时候向用户推荐一些第一次尝试的付费产品，很容易形成用户付费转换。在某个时刻，用户基于某个目的来到某个页面，从用户的目的和用户属性来触发，向用户推荐最适合用户的产品。之前看到斑马做了一个精细化的操作，做的挺好的。在信息流广告中，如果用户付费不成功，斑马将直接弹出一个二维码，关注官方账户，获得1元优惠课程（原价69元），以优惠价格促进潜在用户的转型。这样，转换用户的转换率非常高。同时，根据用户当时的行为向用户推荐合适价格的产品，更容易形成转换。3.数据分析是战略成功的基础。精细操作是一件非常理性的事情。根据数据的实现，调整每一项投资和战略的变化。最终策略是否成功也需要对数据进行分析和比较。确保最终数据结论更准确的方法是进行AB测试，将新策略形成实验组，对照组保持不变。唯一的变量是变量的变化。控制变量后，可以更准确地直接实验是否成功。对比最终实验组和对照组的数据，看实验组的某些数据指标是否对照组的实验指标更好。有时当我们做实验时，我们会发现数据指标上升后，数据标志又下降了。此时，它涉及到设计实验的总目标和副目标。例如，我们想提高转化率，但我们可能会发现，当转化率上升时，arpu值又下降了。此时，我们将看看收入指标是否整体上升。如果收入整体上升，则表明策略是成功的。然而，尽管转化率上升，但转化率上升的收入无法弥补arpu值下降的gap，因此策略可能需要进一步调整和优化。同时，还需要看实验样本量是否达标，是否有足够的样本量来支撑，以确保最终结果是显著的。一般来说，显著的性特征＞超过95%，我们称之为AB之间存在显著差异。这里推荐一个计算显著特征的平台:云眼。提升率可以通过直接输入数据来计算。一般而言，AB测量的结果是最准确的。在AB测试中，要进行对比分析，还需要区分主次，更好地实施后期策略。以上是对精细操作的一些思考和感受。欢迎在评论区留言。

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