用数据思维搭建用户运营体系

数据思维的本质是什么?搜集数据 → 分析数据 → 形成反馈

看起来这三步走并不复杂

难的是去判断搜集什么样的数据,以什么样的视角分析数据,需要形成什么样的反馈才能支撑未来的业务决策

这背后是需要我们以一个更体系化的数据思维结构去重新架构起一套数据逻辑视角下的业务

我们怎么用数据思维构建用户运营的基础体系

而这样一套用数据思维去构建的精细化的用户运营管理体系应该长什么模样呢?

首先需要有一个基础的用户体系这个体系告诉我们用户是怎么分层的,怎么区分成了不同的用户群体

在我们的业务体系内,基于这些分层,我们给予了哪些差异化的权益和服务,给予了哪些差异化的交互方式,给予了哪些差异化的营销手段,这是我们基于用户分群分层基础之上需要去思考和构建的内容

另外这其中一定有一部分是我们需要花额外的经历和资源去撬动的用户,比如那些更具传播能力的用户,比如那些最头部的用户,比如那些即将跨越分群成为我们最重要那个分群的用户

这就是我们精细化用户运营体系的三个分层

我们首先来看看

这里面最基础的那件事情

用户体系怎么搭?

简单来说,我们需要对用户进行分层基于哪些数据指标对用户进行分层,是我们首先需要思考的内容

例如对于一个电商网站而言,一般来说消费的层级数据和年龄的层级数据,就是我们圈定用户分层(也可以称之为是用户分群)的最佳途径

我们使用了我们的数据指标,计算出来用户分层之后,就可以基于不同的用户群体有一些具体的权益和不同的推荐产品了

当然在我们不同用户群里中推荐产品和内容,推荐权益的时候,千万不要忘记了,每一个用户群体中,其实还会有马上就要跃升到上一个用户分群中的那些即将晋升的用户群体,我们可以有一些特殊的提醒内容,来激励这些用户的快速跃迁晋升

我们能够发现,其实只要我们能够为我们的用户分群划分出来那条明确的边界,也就是对于用户分群有一个明确的判断标准后,基于这个分界以内,我们要去策划一些推广的内容,提醒,或者是权益都不是那么难的事情了

那么具体怎么来定义判断标准呢?

以途风的旅游业务为例,作为一个旅游电商业务,其实不同的用户价值对于我们而言,核心的差异是这个用户在哪里,她是价格敏感的还是服务敏感的,因为这样背后对应的是他一定需要的是我们网站上不同的产品服务

除此之外,这个具体用户的消费能力,和对于在途风消费的粘性也是我们去衡量这个用户在途风平台上价值的最重要的标准

所以基于用户想要什么,我们圈定了地区和敏感倾向(价格敏感或服务敏感),作为需要加入用户分群的数据指标

基于途风想要用户有价值,我们圈定了累计消费金额,和消费周期,作为需要加入用户分群的数据指标

于是我们基于这个指标的分布,明确了我们用户的分群

例如两年内有消费的 服务敏感型的用户,不论具体消费金额多少,我们都进入用户群体一,也就是我们单用户价值最高的分群,

另外新机会区域的用户因为可以给我们的平台带来新的增长点,只要是新机会区域的服务敏感型的用户,不论消费情况如何,我们也都放入用户分群一

另外中国的用户消费述求和消费潜力是远远高于美国的用户的,中国也是一个消费欲望在快速崛起中产阶级也在快速崛起的国家,所以中国的服务敏感型用户在2年~5年这个消费周期内只要消费金额在前 80% 就可以进入用户群体一,而美国的服务敏感型的用户在同样的消费周期下,消费金额需要在前 20% 才可以进入用户群体一

以上的判断标准,和所需要搜集的数据指标,其实和数据本身没有关系,而是我们怎么理解业务,怎么去理解业务里面的关键要素带给我们的答案

当然有了这样一套判断标准,我们非常愉快就形成了我们用户分群的结论,哪些用户在用户群体一,哪些用户是即将从用户群体二中晋升为用户群体一,哪些用户是我们最核心的那批用户,都被我们圈出来了

知道他们是谁了,接下来的事情就简单多了,只是去匹配不同的权益,不通的营销内容,不同的交互手段而已

仍然以途风旅游的用户分群为例的话,我们就能看到不同的用户群体背后匹配的权益,服务,交互方式,营销内容有什么不同了

当然筛选出来合适的权益,服务,交互方式,和营销内容本身我们有了这样的意识要去实现并不难,难在我们怎么去理解我们的业务,怎么去理解我们的用户想要的东西了,而这一切也不是数据的事情,而是业务洞察的事情了

同样的,我们不要忘记,在用户分群内,还有那批被我们圈出来的核心用户和即将升级的用户

途风旅游是怎么理解和思考这件事情的呢?

这就是一套完整的数据思维驱动下的精细化的用户运营体系了

我们用业务的洞察去筛选出来哪些值得我们用来判断我们用户

的数据指标,而这就是我们数据思维中搜集数据的环节

我们在业务的理解基础上设计出来对于我们用户的判断标准,而这就是我们数据思维中的数据分析的环节

基于这个判断标准我们有了我们的用户分群,有了我们的用户分群,我们又基于分群有了一系列的用户权益,服务,营销,交互等动作,这就是我们数据思维中的反馈环节。

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