每个企业都有自己的一套相对完善的用户运营体系，本文作者结合运营过程中的复盘经验，以及他社区o2o用户运营过程中的一些经验，将用户运营体系分为四大策略体系，即增长框架+用户建模+场景化分层+数据运营。

用户运营体系是什么样的？

相信每个企业都有一套相对完善的用户运营体系，之前接触一些介绍用户体系的文章，基本将用户运营体系等同于用户分群策略和AARRR运营模型，实则这只是整个运营体系中的一角。

结合运营过程中的复盘经验，我在社区o2o用户运营过程中摸索出一套较为实战的用户运营体系，即包含4大策略体系：

增长框架：用户增长团队+核心增长渠道+增长工具。用户建模：用户模型搭建，包含标签画像、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、用户活跃度模型等。场景化分层：12大类运营场景，每个场景基于用户标签和建模工具进行分层分群，并制定相应的精准营销手段进行运营。数据运营：核心运营指标体系+数据分析模型。一、用户增长框架的搭建

用户增长的重要意义不言而喻，没有用户增长也无从谈起用户运营。每个企业在做用户增长之前，首先想到的是渠道运营，由渠道来配置运营人员。

普遍做法是：市场部招渠道运营，负责各应用商城和网络广告平台投放、优化；新媒体招新媒体运营，负责社交渠道的内容产出；用户团队负责用户池用户的激活、促活、留存。

乍看起来这套团队体系完全没问题，各自负责一块，各自去达成KPI。

可在实际运营过程中，或存在以下无法避免的问题：

部门的边界和KPI的设置，整个运营衔接会很差劲，基本各个部门埋头去达成自己KPI，同时渠道运营人员往往只考核注册用户量，为达成这个KPI，人为降低用户质量，掺假用户时常发生，导致后续激活、促活、留存工作难以为继。渠道部门为达成KPI，付费渠道基本全面开花，一方面核心增长渠道无法集中精力培育，另一方面CAC居高不下。缺乏有效的增长工具，比如渠道分析体系工具、线下社区获客模型等。

基于以上问题，企业做用户增长的首要任务就是搭建用户增长团队。增长团队首先要消除部门边界，以项目组形式或增长部门存在，包含渠道运营、活动运营、产品、用户运营。

其次基于AARRR每个运营节点，为各个职能定义增长指标来指导整个增长工作：

以项目组或增长部门的形式将各个节点统筹起来，最终在KPI层面只考核一个部门指标，每个职能都与这个指标相挂钩，解决了各自为政和相互推诿的问题。

其次任务就是建立用户核心增长渠道。用户获取渠道一般有付费渠道和免费渠道，企业建立核心渠道的目标首先是——一定要找到CAC足够低的渠道，如果获取用户付费渠道占比很高，用户获取成本居高不下，那么增长就受制于推广预算，增长在预算不足时候就会出现停滞。

其次核心渠道带来的用户一定是优质的用户，有许多企业靠刷榜等手段获得了大量非目标用户，虽然增长数据上较好看，但转化效果却很差，这种渠道也不能当做核心增长渠道。

我们会发现：一些活的较好的产品，其一定是有自己核心增长渠道的，摩拜的车身二维码通过线下投放获得足够多的骑行用户，滴滴的红包通过在分享渠道裂变获得足够多的打车用户，拼多多通过拼好物的方式在社交渠道获得足够多的电商用户。

而我们作为一家社区o2o平台，同样在核心增长渠道的打造上，依托门店和线下配送人员，以地推日常生活用品和生活服务的方式，在各个社区里获得足够多家庭用户和老人用户。

最后是增长工具，什么是增长工具呢？

增长工具就是能够帮助企业高效获得用户的手段，可以是实物，也可以是分析模型，也可以是券。

我们的增长利器是开发了一套线下社区用户模型，通过社区画像、用户画像、大数据建模，对各个社区用户的需求、偏好进行预测，并打上相应的标签，指导门店到社区进行针对性地推，将便利店和超市用户转化为社区o2o用户。

实际上，增长工具作为获客利器，一方面与企业核心业务紧密结合，另一方面又能够切中用户需求，两者缺一不可，如果无法找到增长工具，企业靠刷脸的方式是无法获得持续用户增长的。

二、用户模型搭建

如果一个企业连基本的标签画像模型都没有能力搭建的话，用户运营只能纸上谈兵了。用户模型的搭建是实现用户分层分群的基础，也是做精准用户运营的必要工具。

用户模型包括标签画像模型、用户价值模型、用户偏好识别模型、用户流失预警模型、活跃度模型等。

模型的搭建需要专门的数据产品团队来完成，运营人员基于用户模型进行营销时，需要将重点放在营销效果分析和营销方案迭代优化上。

通过多次营销尝试与数据产品团队，找到一个比较合适的模型建立方式，并逐步建立起一个稳定的运营方案和运营计划。

每天上班时，运营人员可以将前一天跑出来的标签组合成用户群的营销信息发送出去（push或短信），监督其转化情况，不断迭代便利店运营方案，逐步建立起基于用户模型的标准的运营方案和运营计划。

三、场景化分层策略

基于平台业务可以衍生出若干运营场景，每个场景下需要对不同的用户群进行运营，用户群来自与标签模型及各个用户模型。

我们在具体运营过程中，运营分为两大类：一类是growth hack，另一类是用户精细化运营。

两类运营细分12大场景，以其中一个运营场景举例：

业务场景：平台某个频道用户复购率较低，频道运营怀疑用户流失严重，希望用户部门帮助监测用户流失情况，并预测现有哪些用户可能会流失？通过流失预警制定相应的挽留策略。

结合这个业务场景，我们会在标签系统里，筛选出打上xx频道标签的用户，并通过用户流失预警模型来训练流失用户样本，训练方法在上一篇文章有讲，通过模型可以将流失用户特征找出来，并计算不同特征用户的流失得分，以流失得分对用户进行分群。

具体可以组合为低风险流失用户、中风险流失用户、高风险流失用户。低风险用户群可以保持现状，进行日常推送营销，对于中高风险流失用户群，需要结合用户画像系统和用户偏好分析模型分析来确定触达策略。

比如：分析得到这个用户群女性比例较大，社区属性为中高端属性，偏好购买进口水果和高端洗衣，这时可以以此来制定挽留策略，向这些用户推送相应的针对女性群体的活动信息即可成功唤醒用户，达到挽留的目的。

四、用户数据运营策略

数据运营包括核心指标体系和数据分析体系，核心指标体系可以监控用户运营的发展趋势，实时了解用户活跃度、健康度等基本信息。用户数据分析体系能够帮助运营人员定位问题，并针对问题及时优化产品。

首先是核心指标体系的搭建，核心指标一定与产品目标紧密结合。比如：单车类产品目标是获得租车收入，其核心指标应该以付费用户为核心进行搭建。资讯类产品目标是用户阅读产生流量，其核心指标应该以DAU和浏览深度、时长为核心进行搭建。

同时，核心指标数据在企业内部不同层级的人员关注点也不一样，领导层级关注的是大盘用户体量、成本、收益；运营层级关注的是用户活跃度、留存度、转化情况；在指标体系产品的搭建中，我们围绕消费用户核心指标从新获客能力、 健康度、偏好度、购买行为四大维度进行构建。

1.

来源【企业推广】自媒体，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！