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更了解用户特征,才能更好的精细化运营。

2020-12-08 14:26:08 阅读(132 评论(0)

前段时间写了一篇文章,讲述了我们做用户操作的四个核心过程:目标用户的定位:只有细分具体,才能专注深入。种子用户运营:更好地验证和完善产品和服务,也是建立品牌传播的基础。目标用户的运营:抓住目标用户群的需求,建立产品服务能力,快速扩张。调整目标用户:不断验证当前用户群与目标用户群的一致性,以价值为导向维护或调整我们的目标用户群。这四个过程贯穿于我们产品运营的整个过程。每次产品迭代,我们都可以通过这四个过程指导和测试我们的产品运营,使我们的产品运营更有方向性、更专注、更高效。建立这样的操作理念是非常必要的,但仅仅依靠这个过程是远远不够的。我们需要有针对性的方法和工具。作为一个不断成长的年轻运营团队,我认为它可能需要经历三个阶段:情感操作、数据操作和精细操作。第一阶段:感性操作的初始阶段主要存在于操作阶段。依靠早期运营商的专业能力和对用户群体特征的理解,一般来说,运营团队和用户群体对脾气都很敏感。比如很多做得很好的微信自媒体微信官方账号,在早期完全靠自媒体作者自己的努力赢得粉丝的欣赏。注:我知道你不知道,你知道我不知道,我们不知道。然而,随着用户数量的增加,用户群的属性开始变得丰富和复杂。单调性不能完全满足所有用户的需求。而且随着运营团队的扩大,运营商的能力和风格各不相同,也干扰了运营。当情绪化操作达到一定阶段时,可能会导致忠实用户的沉默甚至丧失,新用户缺乏特征。为了解决这个问题,我们需要通过操作过程的数据分析来发现问题,找出规则,形成更客观的解决方案。第二阶段:顾名思义,数据操作的数据操作是通过数据分析来指导操作。以微信运营为例,微信运营商一定有经验。每天早上打开微信官方账号后台,首先要看用户增长的数据和图文阅读的数据,分析各种渠道的数据,分析一段时间的趋势。看数据可以让我们很容易地监控我们的操作效果,从而意识到问题。但仅仅从这些宏观趋势图来看,我们很难定位问题。分析问题实际上是为了找到问题的因果关系,或者以微信运营为例,内容的质量会影响用户的增减,内容是因果关系,用户是果关系。然而,我们经常单独查看用户数据和内容数据,微信的分析模块也是分开的。如果我们不建立数据关系,就很难找到问题的因果关系。因此,数据操作最重要的是建立数据关系,用更丰富的全景视图来看待操作状态。在微信现有数据的基础上,结合自身的业务特点,我制作了一个表格,将用户数据与文章数据联系起来,每天收集一次。图注:微信全景数据表采集数据是数据操作的第一步。我们需要确定我们需要什么数据,然后如何分析它们。(具有技术开发能力的团队可以开发数据采集和分析模块,没有技术能力的团队也可以依靠excel或一些在线数据分析平台进行多维分析)建立全景数据视图的目的实际上是做更直观的问题因果分析:什么样的内容对新粉丝的转化率更高?对用户流失影响最大?小程序的转化率更高?通过用户的增长数据和内容标签,我们可以更好地分析用户组最感兴趣的内容肖像,从而指导微信运营商更好地进行内容定位,而不是完全依靠个人感受。对于网站或应用程序的运行,我们不仅需要建立更多的数据关联,还需要从各个维度监控和分析产品的运行情况,使这些数据成为可视化的操作看板。比如做一个运营日报的全景视图,全方位看日常运营情况。如下图:图片来源:数据观第三阶段:精细操作随着产品功能和用户的增加,用户需求和产品服务的多样化,选择和不选择,喜欢和不喜欢矛盾,新用户的选择,老用户的活跃,损失带来了各种原因。精细化操作是通过用户群,将不同的服务和内容与不同需求的用户进行匹配,从而满足其个性化需求,从而更好地完成运营中的创新、激活和激活。既然要给用户分组,就要给用户建立肖像,更好的区分不同特征的用户的不同需求。用户肖像可以从多个维度来描述,不同的产品类型,用户肖像的维度也不同,在医生的头条新闻中–以手持医疗新闻为例,我们从四个维度构建用户肖像。注:用户肖像和用户肖像数据源的四个维度主要来自三个方面:用户个人数据日常行为标签累积按规则计算数据算法(用户行为数据分析,需要技术团队通过大数据分析算法,不断总结用户特征,形成行为肖像。仅仅依靠运营团队进行精细化运营是远远不够的,需要产品、技术、运营有统一的意识。)当我们为每个人建立这样的肖像时,我们可以准确地向每个用户推送不同的内容和服务,以满足用户的不同需求。建立用户肖像后,我们将根据用户肖像进行精细操作。我总结了精细操作分为三个过程:第一步:分组肖像,找到相同的图片注释:操作指导模型:ARR模型上图是指导我们操作的ARR模型。首先,操作的主要工作是创新、促进和保留,所以我们应该首先分析新用户是什么样子,活跃用户是什么样子,失去用户是什么样子,为了更好地调整产品和服务,满足各群体的需求,让现有用户更加活跃,让失去的用户回来,让新用户进来。以我们的手持医疗新闻为例,我们根据用户使用的产品情况对用户进行分层,如下表所示:注:用户组细分规则,然后结合用户肖像数据,最终得到下一组用户肖像数据分析。注:用户组用户肖像分析,行为数据省略为了更直观的分析,我们可以通过图形显示不同用户组肖像和变化(技术团队,最好直接开发一套用户分层分析数据视图看板),仅限于空间不显示。上表也可以根据使用程度 基本属性,使用程度 细分行为属性的不同组合,更有针对性地描述用户画像。上表也可以根据使用程度 基本属性,使用程度 细分行为属性的不同组合,更有针对性地描述用户肖像。例如,做病例操作的同事可能更关心活跃用户中关心病例的人的特点?例如,产品经理可能更关注活跃用户中高年级医生的主要服务。根据AARR模型,运营的最高境界是转化用户,从而获得收入,实现病毒式传播。因此,对于活跃用户,我们也可以根据普通用户、传播用户、付费用户、b端价值用户等用户的价值进行分组。原则是一样的。第二步:分析原因,找到对策。当我们的运营商看到这张表格时,他们发现有些地方和以前的感觉完全不对劲,比如活跃用户的职称分布。我们一直认为主要是年轻的低年级医生,但我们发现高年级医生的比例已经超过了行业人群的比例,这部分人群更有价值,可以修改为我们的目标人群。例如,我们的目标群体中有肿瘤科,但肿瘤科医生在我们活跃用户中的比例并不像预期的那么高。它是否与我们的内容比例和我们的推广渠道有关,然后结合其他数据(如内容肖像)寻找差异。对用户群画像进行深入分析,仅仅基本属性是不够的,我们还要分析用户的行为属性。活跃用户的行为和失去用户的行为有什么区别,是什么原因造成的。活跃用户和流失用户在基本属性上有相同的用户群体,他们的行为有什么区别?找出原因,那就想解决办法,这个时候要把产品和运营一起抓,运营调整见效快,但产品调整更长远。例如,操作将适当增加肿瘤科内容的比例和推荐,做更多的肿瘤科内容主题,提高肿瘤医生的活动和保留率;产品可以升级肿瘤频道,推出更多满足肿瘤医生的服务,改进内容推荐算法,更好地推荐内容。第三步:实施监控,看效果找对策,具体对策对不对,效果如何,这就要求我们在实施过程中不断监控数据。我们不仅要关注用户的增长趋势,还要每周更新用户肖像数据,查看人群的转化率和与目标用户群的匹配度。在这个过程中,我们根据效果不断调整。另一方面,我们不仅要关注用户增长的数量,还要关注用户群体的质量,以满足整个AARR模型的要求,实现操作目标。一个简单的数据监控图(如下图所示),垂直坐标代表用户的活动,水平坐标代表用户的价值,如果随着操作的改进和升级,数据沿红色箭头的方向增加,我们的操作策略和执行过程是正确的,否则我们需要根据上述过程进行调整。注:监控活跃用户中价值用户的比例,以数据为例。这些方法和模型没有参考结论。它确实可以指导团队更好地分析和思考,更有针对性地制定计划,并开展操作活动。但真正实施却发现,其实并没有那么容易,有各种各样的问题:没有想要的数据!未记或不完整的用户行为!未建立用户肖像!统计分析没有自动化程序,完全手工效率太低!事实上,由于资源有限,大多数团队都会遇到这些问题。我们总是试图更好地为用户和客户服务,但忽略了一个高效、智能、精细的操作系统的重要性,可以支持内部操作。因此,要实现精细操作,不仅需要提升我们的操作思维,还需要整个产品团队的高度重视,为精细操作设计和开发高效的操作工具。 

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