隨著獲取流量的成本逐漸升高，各個產(chǎn)品的用戶之間重合度越來越高。同時，淘寶千人千面的出現(xiàn)，讓大家看到了針對不同人群的精細化運營的可能性。將每一個人群進行精細化運營，最終提升流量的利用效率，讓流量變成真正的留量。

一、什么是精細化運營

和精細化運營相對的是粗放式運營，也就是在早期的時候，大部分會采用的一種運營方式。大家看到的東西都是一樣的，根據(jù)大眾最終的實驗效果去反饋運營策略。

而精細化運營就相當而言，會比較細致。針對不同生命周期的用戶，同一生命周期的不同類用戶甚至是每個用戶，都展示不同的內容，采取不同的運營策略去完成最終的轉化。如果說早期的運營策略是一對多的模式，那么精細化運營就是多對多的對應關系。

在精細化運營策略之下，每一類用戶甚至是每一個用戶都被打上了N多個標簽，在這種情況下，也就出現(xiàn)了用戶精細化運營策略的優(yōu)先級。20%的用戶創(chuàng)造80%的收益，重點將核心用戶做好用戶管理和維護，才能創(chuàng)造更大的價值。雖然80%的用戶這部分的用戶數(shù)據(jù)看起來非常好看，但是很難創(chuàng)造更大的價值。當時間和精力有限的時候，將最核心的精力放在那能產(chǎn)生80%效益的事情上。

二、精細化運營的關鍵

前面簡單的聊了下什么是精細化運營，對于精細化運營有了一個大致的了解和輪廓。接下來我們來說下，日常運營工作中，我們應該如何去進行精細化運營。以下內容純屬自己的觀點和看法，僅供參考。

用戶分層是根本

如果說精細化運營是術的話，那么用戶分層就是道。這也是為什么說用戶分層是用戶運營的基礎的原因，之前也寫過關于用戶分層的文章，可以戳淺談用戶運營中的用戶分層。

根據(jù)用戶的基礎信息，行為信息以及消費信息可以將用戶進行多樣化的分層。但是，如何進行分層關鍵還是看最終需要實現(xiàn)什么樣的目標。圍繞著目標進行用戶細分，前期先進行初步的用戶分層細分，當后期跑通之后，如果在這一層用戶中，用戶行為之間也存在某些明顯的差異，還有進一步提升的空間，可以再一步進行用戶分層。

用戶分層就想把一整個蛋糕，切成不同形狀的小塊，將這些小塊送給最合適的那個人。拿淘寶來說，用戶的基本信息可以分為：性別、地域、年齡、大致職業(yè)，月均消費額度。

同時，根據(jù)用戶行為，可反推用戶身份屬性標簽：婚戀階段，是否有房，職業(yè)等非常詳細的信息。

用戶行為又進一步可以分為：日常購物時間，購物偏好，購物頻次，單次消費金額，優(yōu)惠券偏好程度，購物習慣（是搜索購物還是瀏覽逛街式購物）等信息。

這里需要說明一點，很多產(chǎn)品的性別，年齡，職業(yè)這一些標簽都不太準確，這一些標簽要么來源于用戶手動填寫標簽（用戶可能存在胡亂填寫的情況），要么來源于產(chǎn)品手動標簽。（按照用戶可能存在的某個行為去進行劃分）。淘寶之所以有這么多的用戶標簽，是有眾多產(chǎn)品的信息打通組合，逐漸優(yōu)化之后形成的一個用戶N多個標簽的組合。還有一個核心是，購物這個行為上，可以解析出很多的用戶行為和用戶場景，再加上有淘寶的數(shù)據(jù)去進行反復校對，優(yōu)化的一個過程。

還記得之前看過一個案例：某家商城里邊發(fā)現(xiàn)一群每月都來購買衛(wèi)生巾的人群，但是后續(xù)幾個月有購買記錄，但是沒有來購買衛(wèi)生巾的行為，于是就對之前一直聯(lián)系有過購物行為，但最近未購買衛(wèi)生巾的用戶推送嬰幼兒商品的促銷信息。這一下推送為商場額外帶來不少的銷售額。

在用戶行為分層的基礎上，用戶洞察也是關鍵。用戶為什么會有這樣的行為，為什么這個行為又消失了，背后一定存在某種原因。之前看過梁寧老師寫過的一篇文章，關于三大電扇平臺誰更精準的問題：

用戶行為之后有一個核心的目的，通過搜索動機去做關聯(lián)推薦，比關鍵詞關聯(lián)更能適配用戶想要的場景，促進用戶轉化。這背后就是通過用戶行為做用戶洞察和動機分析。

用戶行為地圖是關鍵

用戶分層可以說是精細化運營，甚至是用戶運營的基礎。而在用戶分層的這個基石上，一定是根據(jù)用戶行為地圖去做定制化的推薦和運營。在這基礎上，根據(jù)產(chǎn)品的屬性將用戶行為拆分為幾個用戶行為關鍵點，從而在用戶行為關鍵點上向用戶推薦最適合用戶的產(chǎn)品，最大化的轉化用戶。

比如在簽到，福利頁這種用戶行為下，一定是貪小便宜的用戶居多，這類用戶的特點是時間多，但是用戶不容易進行付費轉化，所以給這些用戶推優(yōu)惠券，或者激勵視頻的產(chǎn)品是轉化率比較高的產(chǎn)品。而在用戶的Aha時刻是用戶體驗產(chǎn)品的高潮，如果在這個時候能夠給用戶推薦一些首次試用的付費產(chǎn)品，就很容易形成用戶付費轉化。

用戶在某個時刻，基于某個目的，來到某個頁面，從用戶的目的以及用戶屬性觸發(fā)，給用戶推薦最適合用戶的產(chǎn)品。之前看到斑馬做的一個精細化的運營就做的挺不錯。在信息流投放廣告中，如果用戶付費未成功，斑馬會直接彈出一個關注公眾號獲取1元優(yōu)惠課（原價69元）的二維碼，以優(yōu)惠價格促進潛在用戶的轉化。這樣轉化用戶的轉化率非常高，同時后續(xù)根據(jù)用戶當時的行為給用戶推薦合適價格的產(chǎn)品，更容易形成轉化。

數(shù)據(jù)分析是策略能夠成功的基礎

精細化運營是一件非常理性的事情，每一項的投入，每一個策略的變更都是基于數(shù)據(jù)的變現(xiàn)來做出調整的。而最終策略是否成功，也是需要對數(shù)據(jù)進行分析對比。

而能夠保證最終數(shù)據(jù)結論比較準確的辦法就是進行AB測試，將新的策略形成實驗組，而對照組保持不變，唯一的變量就是其中某個變量的改動，控制變量之后，才能更加準確地直接實驗是否成功。最終實驗組和對照組的數(shù)據(jù)形成對比，看是否實驗組的某些數(shù)據(jù)指標是否對照組的實驗指標更好。有時候我們做實驗的時候會發(fā)現(xiàn)，某項數(shù)據(jù)指標上升之后，某項數(shù)據(jù)標志又跌下來了。這個時候，就涉及到設計實驗的總目標和副目標。

比如我們想要提升轉化率，但是可能我們發(fā)現(xiàn)轉化率上升的同時arpu值又下降了，這個時候我們就整體看收入的指標是否有所提升，如果收入整體上升，那說明策略是成功的，但是雖然轉化率上升，但是上升轉化率的收入沒有辦法補齊下降arpu值的gap，那么可能策略還是需要進一步調整優(yōu)化。同時還需要看實驗的樣本量是否達標，是否有足夠的樣本量去支撐保證最終的結果是顯著性特征。

一般來說，顯著性特征＞95%以上，那我們就稱AB之間存在顯著性的差異。這里給大家推薦一個計算顯著性特征的平臺：云眼?？赏ㄟ^直接輸入數(shù)據(jù)，計算出提升率。

一般來說，AB測的結果最為準確。而從AB測中，去進行對比分析，也需要分清主次，更好地去執(zhí)行后期的策略。

文章來源：公眾號：運營汪成長日記。作者：婷婷。
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