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    讲到用户运营,我觉得有两项基本工作是可以拿出来讲讲的,一个是用户触达体系,一个是用户成长激励体系。

    前言:讲到用户运营,我觉得有两项基本工作是可以拿出来讲讲的,一个是用户触达体系,一个是用户成长激励体系。

    用户触达简单来说就是给用户推送提醒、活动、召回等各类消息,加上标签化,就可以更有针对性及个性化的为用户推送;而用户成长激励就是我们在各类APP上常见的新手任务、日常任务、营销活动、会员体系等等;两者亦有相辅相成的作用。

    其实,这两项内容的基础建设做起来并不难,但由于网上缺少这类实操案例的讲解,让很多初次上手去做的运营缺少认知和了解(比如我早期需要独立完成这些工作的时候,就搜不到很清楚的内容能够帮助我),导致接到任务在构思时,缺少参考内容;所以,这次就跟大家聊聊这两块的经验,希望对你所有启发。

    一.做标签体系前先理清“用户类型”

    首先,运营推送分两种,一种我们叫全量推送,比如节日活动、产品重大更新等,我们需要尽可能多的覆盖用户;所以这种直接通过后台push、短信、公众号等就可以操作。

    而另一种是精准推送,比如新手引导、沉默预警、流失召回等行为,我们需要更有针对性的进行推送,但在推送之前,我们肯定要事先知道“这些用户”是谁,对吧。

    因此,用户标签体系工作的开展逻辑就分为三部分,我们运营先理清楚这个“人”,然后通过“条件”标签化定义这个人,最后是策略“触达”这个人。

    给谁推送(运营需求)>  如何定义这个人(技术实现)- 何时触发推送( 运营制定)

    题外话:我们运营在上手执行任何工作之前,一定要自我事先理清楚任务的目的、逻辑和顺序,这样才不会忙一两天的作业交上去,又被领导打回来改来改去,好像领导不理解你的想法或者你做完成却发现不理解领导到底想要什么;原因就是虽然你的执行效率上去了,但却没留时间让自己思考这到底是为什么。

    现在流行的精细化运营,需要我们对用户进行多维度多方面的划分;我就不详细列举了,这里概以我们常用到的用户分层为例讲解。

    那不同的产品根据业务类型不同,对用户层级的划分会有不同的界定,以我们家的工具产品为例。大致可分为四层:

    新增用户-活跃用户-会员用户-核心用户

    二、做标签体系前理清“推送需求”

    好,通过用户分层,我们明确了想要推送的四类用户,那下一步要思考的是,我要针对不同层级的用户哪些行为进行推送呢?例如:

    新增用户:作为运营,我想在用户注册后推送一条欢迎&引导上手文案,并且希望在当天内触成用户完成核心功能的体验,三天内督促完善新手任务;这期间我就需要根据用户行为和完成状态的不同,推送不同的文案;

    活跃用户:作为运营,我想能够判断出当前用户的活跃次数&天数,以此发放不同的优惠政策,看是否通过不同的营销切入点,最大化转化非会员用户;

    再如分群:运营希望给当前的月卡且在本月将到期的会员用户,单独推送到期提醒及续费优惠活动等,

    以此类推,

    那可能有人要问了,为什么做标签体系之前,我自己要梳理的这么清楚?直接按照人口属性、行为属性定义后,提需求给技术不就行了,需要说明两点:

    1)标签体系化工作是一个长期过程,需要阶段性的进行,因此你不可能一上来全面覆盖全面标签化,它是随着产品&业务的发展深度,而进行动态演化的;所以你也不要担心想的不全面;回归需求本身,清楚现产品阶段,你最关心什么,要给谁推送,按照节奏进行。

    2)标签是分级的,等下看图会更详细,那为什么标签要这样划分级别要清楚,假设第一级标签,你在后台筛选的是活跃用户,那么按照用户的活跃状态,我还可以再分一级,筛选出低频活跃用户或者高频活跃用户。如果你不自己不清楚怎么算低频活跃怎么算高频活跃,那怎么对标签下定义呢?

    三、标签定义的四个维度

    当你理清楚了人并且也清楚当前最想要对他的什么行为&状态进行推送,那标签体系化的第一期工作,就可以进入到落地执行环节了。

    我们一般做标签体系,大致先满足四个维度:人口属性、行为属性、商业属性、消费属性,四个方面来进行标签填充。

    人口属性:

    指的是用户运营画像。比如性别、年龄、地域、设备型号等。这一维度告诉我们他是谁。

    题外话:用户画像一般分两种,一种是用户产品画像,产品经理通过海量用户抽象出产品使用者画像,类似于高度概括的那种,以便判断这个功能是否能够满足这一群体用户的需要;另一种是用户运营画像,因为运营更多是精准触达、活动等,所需的是具体的属性。

    行为属性:

    指用户使用产品的日常行为和关键行为,比如注册、签到、活跃状态、功能使用等。这一维度告诉我们他当前做了什么。

    商业属性:

    指用户在产品上的当前付费状态。比如免费用户、会员用户、免费用户也可根据时间划分为 3 天/ 7 天/ 30天的免费试用用户,按付费类型可为年卡/季卡/月卡用户。这一维度告诉了我们他在产品上的状态。

    消费属性:

    这里用到的是 RFM 模型。RFM 模型大家都知道, Rencency(最近一次消费),Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)。我们一般分为8个维度。

    除了上述四个基本层面的标签建设外,还有一个可根据运营需要添加或不添加。

    偏好属性:

    记录用户在产品上的行为偏好。比如每日都会签到的用户、参与过会员促销活动的用户、参与过拉新活动的用户等等。这一部分用户有的属于利益驱动型用户,可以作为运营上线活动,第一批种子用户或者测试用户。

    四、标签化的推送制定

    在完成了标签定义之后,就是推送制定,针对不同的用户层级,我们的运营动作也所有不同,在上面略有提及,如果是固定的文案&营销推送,可以做成自动化,比如会员到期提醒、沉默预警提醒、流失召回等;

    如果有活动或者AB测试的需求,则可以通过后台按照以上标签筛选进行针对性推送。

    至于推送的文案&时间&活动类型,各家的产品&使用环境都不同,我就不要误导你什么21点推送&新手推引导,活跃推营销等等啦,方法只有一个站在你的角度,多推多看多琢磨。

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