大规模用户运营系统初期该如何建设

　　本文笔者将分享三个板块内容：早期的集中化运营；关于召回、留存、促活的相关手段以及案例解析；精细化运营初期的用户数据建档、消费行为的分析建档、数据采集的模式包含数据采集后，如何精细化运营和自动化运营。
　　做过用户运营的朋友都知道，平台系（品牌）达到了一定的量级，就要开启用户分层和精细化的运营了。
　　往往在遇到这个问题的时候，相信您也会和我一样有过这样的经历。作为一个业务leader，面试用户业务负责人的时候，有一套，等让其去落地执行的时候，发现出现了两回事的情况也是频频遇到，可是就是无法落地。因为较多数的运营还只是停留在＂点＂思维——铆钉效应，只做好自己的本质，没有升级到＂面＂思维去想整个体系的建设和运营过程。
　　企业在招聘用户负责人的时候，相对也是比较头疼，到底要把这个岗位当作一个重要的业务线去做，还是归属于大运营体系里面，也是较多的创业型公司（平台），尤其是在B轮到C轮升级的时候会遇到的问题。
　　笔者智远根据自身的经验，以及同行交流总结的用户运营方法论打算做一个连载分享，分享关于大规模用户运营系统和分层体系的从0-1和从0到100走过的一些过程。
　　一、＂初期运营与高阶运营的区别＂
　　平台在初期阶段，用户运营可能不会做的太细分类。
　　早起阶段的初期用户运运营，我举一个电商的例子来说：假设一个电商平台在天使轮和A轮阶段，那么针对于大盘用户端核心的的运营还是看几个数据为重要如下：
　　1.大盘的日，月GMV
　　2.大盘的日活，月活
　　3.大盘的次留存，周留存，周复购
　　4.大盘的日增长，周增长，月增长
　　因为数据细分较多，我就不做一一的列举。
　　那么，这个阶段，所做的所有的平台活动，围绕用户都是小规模运作。
　　何以理解小规模？
　　——就是我们只看重整理的留存数据、复购数据、用户召回、唤醒等，而不会去关注较细的动作，比如细分用户画像，忠实用户。
　　那么，等到单点模式验证之后，拿到了B轮融资，较多数的平台开始做小范围的拉新增长动作。
　　比如：可能会投一下信息流广告，做下品牌PR、品牌曝光，优化一下产品体验，供应链等等，当然数据是持续的增长的。
　　到了高级的阶段就不同了，假设用户到达了200万，你应该清楚的是：用老手法运营是非常乏累，经常会听到运营跟不上的情况，身边比比皆是。
　　这里的运营可能会包含很多层面，比如：增长新人运营、老带新产品模块。那么，作为用户运营负责人还只能单纯的看这个数据吗？
　　我想你肯定回答：不能。
　　这些动作都在增加，唯一不变的是＂用户运营＂还是老样子。
　　还在用老手段去运营用户是不行了，B轮+到C轮，这个阶段用户运营唯一不同的是细分了用户分层的的体系，加入了用户画像，一切都是以规则，系统，机制，策略去驱动增长，驱动用户。
　　小规模用户运营手段有以下几种：
　　把一群平台上的用户拉到一个相对集中的地方，比如社群当中，一个社区当中，或者举办一个线下活动等。
　　然后，在这个池子当中，持续的做一些动作，比如让用户集中每天打卡签到、发内容、产生UGC，给用户过节日做优惠活动、发福利、做做情感沟通等，通过一些列的运营计划去影响用户，最终达到运营的目的——促活，做增长等。
　　这类手段比较偏向于＂人肉行为＂，就是人去驱动。
　　而大规模用户运营手段呢？
　　故名思义，大规模用户运营，就是体量比较大，一般都是几十万起，几百万的状态，管理这些用户，就要靠平台的管理规则、靠系统，靠机制去驱动，这类是偏向于策略运营。
　　那么，策略运营和集中运营的区别在哪里？
　　——集中运营销售商品，我们可能就会在群里直接进行；策略运营则会把用户分层，根据不同用户属性，特征，男女爱好去推送。
　　小规模的运营和大规模的运营有重合性的动作在于：大规模运营建立一个标准机制之前，可能会拿一些部分用户做小规模测试。
　　二、＂初期运营需要关注的问题＂
　　在上面我们有分享到关于初期小规模集中化运营所要了解基础知识，那么我有提到三个方面，就是：关注整体的促活、留存、召回。
　　关于这三个名词的具体含义，我就在这里不做重复性表达，不太清晰的可以自行百度进行查询。
　　关于留存：
　　如果智远定义的话，我认为留存的目的是为了增加使用一个产品（购买一个商品）后继续使用产品的比例。
　　通常的核心指标有：次日留存、三日留存，周留存，月留存。
　　关于促活：
　　智远理解为：增加用户在平台（APP）的活跃度，提高访问量，发帖数量等行为。
　　核心指标定义（KPI）通常把每日有访问定义为一个有效的DAU，当然每个平台定义也不一样，比如电商定义的话，就可能以有消费行为的用户定义为有效。
　　关于召回：
　　这个相对比较简单通俗可以理解了，就是通过有效的信息促达，短信push、APP push、社群PUSH等引导用户重新访问、购买、防止流失的行为。通常的核心指标定义（KPI）为召回数量。
　　以上指标，对于不同的平台，有不同的理解含义，比如一些产品：像猫眼、交友网站、婚恋网站，可能以以上纬度可能就不太合适。
　　因为考核指标不同，运营手法也有所不同。对于小红书这样的社区产品，我们可能关注更多的是＂活跃与留存＂。
　　对于电商行业，如果看＂活跃和留存＂只能作为转化的参考指标。
　　如果想提升一个产品的＂留存＂和＂促活＂,智远大概细分了下有两个方面，用户的使用频次和用户是否在特定周期内离开产品。
　　关注留存的第一个维度用户的使用频次：
　　那么，用户的使用频次有这几类的产品可以参考，比如强关注次日留存的有：今日头条、英语流利说、饿了么、美团外卖、微信、趣头条、陌陌，电商行业这些半社交类或者高频黏性的。
　　强关注周留存的产品大概有猫眼、大麦网，这些都是关注用户的完整体验，无需关注次日留存，你让一个用户天天看电影，也不太合适。
　　关注月留存或者季度留存的产品类型有：拉勾网、美甲、上门洗车、O2O服务类、上门清洁等。
　　这类行业基本上是每个月或者一个季度才发生一次交易行为的，需要关注月留存。这类产品的属性无需通过留存来关注用户价值，这类产品关注单次使用的完成性体验+会员，品牌建设等方式驱动用户使用就好。
　　我举一个例子：
　　比如拉勾网，他的关注完整性是：用户注册了，有没有填写资料，有没有投递简历，投递简历后有没有被邀约，面试后有无评价，是整个链条的过程。这个过程的周期相对来讲可能比较长，所以关注的是月留存。
　　关注留存的第二个维度：用户是否在特定周期内，离开产品。
　　用户在多长的时间之内离开产品，比如：婚恋网站，这些产品，用户来了成为会员，我服务他的时间，完成链条大概为2-3个月，在之内，我关注他的留存使用。超出后，他就不会在来了，这就属于在特定周期内离开，这些产品你不可能3个月后在来个召回，让他天天相亲对吧，不太现实。
　　再举一个例子：用户会长期使用我的产品，比如微博、知乎、陌陌、微信、宝宝树、大姨妈，这些产品，可以长期关注＂留存＂问题，并进一步转化为＂生命周期管理＂来思考。
　　比如知乎，每年的发布会，他都会关注＂周期留存＂比如半年的留存，一年的留存等，将＂留存细分＂的更详细。
　　电商例子：
　　＂某电商平台数据一直下滑，那如果我做为用户运营，需要关注的问题对照上面分析，他就属于：强关注次日留存和长期管理用户留存周期的问题来进行思考。＂
　　看数据：
　　我要做用户召回的话，首先我会看下的次日、7日、30日留存等多个指标。
　　分别看每个不同周期指标的好与坏，如果数据呈现不好，优先下手的是次日留存激活召回的问题。
　　做分析：
　　有了以上第一步的分析，下一步我就会分析是哪些原因造成的留存率低，比如：商品价格贵，供应链发货慢，近期平台有无主推商品，有无符合用户群体的季节性商品，有无符合现阶段用户的限时活动，UI视觉对用户体验问题，产品逻辑问题等。
　　两种最常见的核心提高留存思路：
　　1.产品功能服务问题留存：找到用户关心的核心留存点，通过app落地页引导强化，补贴活动吸引更多用户。
　　2.社区产品提高留存思路：（发现频道）通过短内容，长文章留存，这类智远通常采用发现优质内容做主推，激励用户去创造优质内容给补贴。
　　社交/互动类，可以帮助用户缔结更多的关系，比如鼓励用户留言，互动等。
　　电商纬度：提升留存和活跃数，通常有这几个大类方法论手段——拼团、整点秒杀、限时抢、砍价。
　　社区产品纬度：小红书、niece，这类鼓励用户创造、发帖、产出UGC补贴。
　　通用的三个步骤为：放大活跃抓手—用户激励方案—周期性活动—用户召回。
　　三、＂大规模用户策略运营的3个方法＂
　　品牌达到一定规模量，为什么要建立机制去运营用户？
　　其实背后是为了依靠少量的人力成本去运营大规模的用户。
　　在这里举一个简单的例子：
　　假设我现在自己做的电商平台，有20万的用户，那么，这20万的用户如果我依靠社群的方式去集中式运营，都拉到社群中，每一个群中有400个人，20万用户要500个群，每个人运营30个群，我就需要招募17个社群运营。
　　20万用户导入到微信中，每个微信按照5000人加满算，要40个手机，一个社群运营工资按照1万每月，我每个月成本是巨大的。
　　在举一个案例例子：
　　新浪微博在2015年用户体量在1亿的时候，他的运营团队人数才不到20个人，如果我以上面的方法去运营新浪微博，那我是不是要累死。
　　换句话来讲，微博用不到20人的团队，管理维护了1亿的用户，所以这个时候，就需要用数据驱动，做策略式运营了。
　　那么，平台从集中化运营到策略化运营用户，大致可以分为3个板块去进行归类，智远大致把这3个板块分为：数据运营、精细化运营和自动化+机制化运营。
　　数据运营
　　——分为三种采集行为和2种分析方式：
　　1.用户基础信息的采集
　　2.用户消费行为的采集
　　3.用户业务数据的采集
　　用户的基础信息数据和消费行为数据用于区分用户画像，给用户进行分层：
　　1. 25岁-30岁占比多少？
　　2. 男女比例在多少？
　　3. 学生在多少，下沉二三线各城市人群占比在多少？
　　4. ……
　　那么，业务数据是用于驱动分析用户活跃率以及商品的复购率，复购人次等。通过数据驱动，当我们无法通过一套简单单一的实战模型去驱动整体用户的时候，比如：电商传统的打爆品，限时秒杀，这种粗旷的方式服务刺激用户留存时，这个时候就需要＂精细化＂运营了。
　　精细化运营就是＂针对于不同的用户＂＂用不同的策略＂去刺激用户。比如：种草行为，淘宝的千人千面，延伸推荐。
　　通过数据分析的形式，精细化通常才有的手段：
　　1.按照兴趣爱好去PUSH部分用户
　　2.按照渠道流量用户做针对性的商品推送，新人专享
　　3.按照复购的周期，去做用户种草
　　4.按照社区用户UGC的产出，去做定向性的激励活动那么平台在做精细化运营之前，需要做集中化小范围测试，拿出部分用户在社群中。或者做A/B落地页去分析转化率，效果，测试之后，数据有明显增长后，在做大范围机制化的运营，以确保活动的效果。
　　那么，精细化运营，在每一次的活动之后，要做效果的复盘，流程如下：
　　1.数据监控/活动效果分析
　　2.发现执行中的问题
　　3.设定解决的目标/下期如何优化
　　4.数据探索/建立下次假设
　　5.头脑风暴
　　6.小范围测试/实验
　　7.活动执行/实施
　　8.分析结果/优化迭代
　　9.形成标准运营流程
　　写在最后
　　本次我们先分享3个板块的内容：
　　第一个板块即早期的集中化运营，如何提高用户的留存率、复购率，以及做老顾客召回的相关动作如何进行对症下药。
　　第二个板块关于召回，留存，促活的相关手段以及案例解析。
　　第三个板块分享了精细化运营初期的用户数据建档，消费行为的分析建档，数据采集的模式包含数据采集后，如何精细化运营和自动化运营。