关于“超级用户”的数据运营法则

产品总价值=活跃用户规模╳单个用户价值–用户损失异常 本文分享三点：用户增长三件事；用户增长指标系统；用户增长战略工具。1.识别真正的增长。如果有两种产品：产品在春节期间没有大规模推广，用户略有下降，并在3月和4月恢复到稳定的增长状态。产品二通常处于稳定的增长状态，但在春节期间突然扩张了10倍。看到这两组数据，你的第一反应是什么？假如您已经确定产品没有做大规模的传播事件来促进增长，首先建议您关注这些用户是否是真正的用户。通过账户系统计算用户增长规模，然后查看这些用户之间是否存在账户关联和统一的盈利行为。如果是这样，你可能得到的不是真正的用户，而是羊毛派对。只有真正持续使用产品的用户才能产生价值，而那些要求极端利益的用户往往会给企业带来损失。2.随着活跃用户规模的扩大，当我们拥有丰富的护城河来获取真实数据时，我们还需要关注两件事：活跃用户规模的扩大和单个用户价值的增长。以严格选择为例，月GMV实际上是用户本月支付行为的贡献。因此，我们应该确保每月新增用户数量 只有当流失的用户数量大于流失的用户数量时，活跃的盘子才能继续扩张。3.单个用户价值的增长是基于严格的管理系统来识别用户在平台上的生存和保留。此外，单个用户的价值增长需要分层管理，以满足用户对产品的不同需求。以严格选择为例:我们会卖很多四件套，还有满足学生需求的文化创意产品。家庭用户的购买量将高于文化和创意产品用户，但用户正在发生变化。只有识别当前阶段的用户需求并满足用户需求，我们才能确保逐一打破和满足各级用户的需求。我们认为，用户增长的本质是提高产品的总价值。首先，要确保活跃用户的扩张，提高单个用户的价值，然后减少异常用户造成的损失。如何利用数据促进用户增长的指标系统？从数据的角度来看，通过构建用户生命周期管理的指标体系，可以在不同阶段实现大规模的用户管理。特别是对于C端产品，您面临的用户群非常庞大。为了更有效地管理各种用户，您需要提高单个操作员管理用户的半径。指标系统的核心是将大规模数据管理转化为可监控可拆解，将指标转化为可驱动可受影响。建立指标体系，一是拉新二是促活。因此，我们将通过终端拆分性能，如小程序、媒体渠道、用户利益点的传输方式和用户本身的属性。当用户进入产品时，会产生大量的数据，我们可以获得许多用户与平台的互动行为。在电子商务层面，指标构建将围绕R展开、F、M这三个指标评估了单个用户的价值，包括R最后一次支付的持续时间、F周期内的支付次数和M周期内的支付金额（反映了用户的购买能力）。除RFM外，还有一个非常重要的指标A，用户与产品的互动。在当前的电子商务环境下，它不仅承载着用户的需求，而且创造了用户的需求，使用户在来后产生更多的需求，并锁定了您的选择。比如淘宝上很受欢迎的网络名人，以及今日头条和抖音的带货模式，都是通过不断的互动加深感情，最终让用户选择和认知平台。通过良性互动，严格选择专门的实物频道来承载用户内容。因此，我们将围绕单个用户价值的提升构建R、F、M、A。结合这个系统，构建了不同的客户群，比如R特别高，F不高，R、F都很高，所以你可以对用户进行结构划分，做积极用户规模的结构管理，找出用户规模结构中的潜在群体，找到损失等痛点，这样你就可以进行群体管理。然而，如果我们只关注产品中的数据，我们获得的认知完全来自于产品本身的行为性能。通过各种拆卸，我们发现所有指标都在下降，我们找不到原因。我们需要建立外部宏观指标来进行综合评价。例如，评估品牌的辐射范围或增长空间是严格选择平台的品牌知名度；如果我们更关心用户是否有沟通能力和转型意愿，我们将关注用户对产品的满意度和搜索商品的频率，了解我们在用户心中的地位，从而帮助数据指标评估用户意图，获得更接近用户实际的结果。围绕成长，数据分析学生会设计数据策略产品，让业务学生成长不那么费力，这也是数据管理的理念。在拉新阶段，用户增长的战略工具将涉及到客户获取渠道的管理。当用户进入平台产生大量的交互行为和大量的数据时，有必要建立用户标签系统，并支持CRM闭环服务的精细操作。严格选择的精细化管理一端是人，一端是货。因此，要实现人与货的精细匹配，需要选择系统的协调。我们有四个象限指标体系，包括渠道客户获取能力、流量贡献能力、新规模和渠道用户质量判断，以综合衡量渠道性能。在实践中，算法模型将用于构建渠道评分系统，通过应用思维指标来描述渠道特征。当新渠道资源出现时，我们平台上哪种类型的渠道通过快速测试定位，划分基准线，更好地定位其特点，实现渠道KA管理。例如，对于高质量的渠道，进行更深层次的用户合作，并在产品中嵌入注册入口。流失召回的材料也可以放在渠道中，严格选择流失的用户也可以再次访问这个渠道，因此在拉新和流失召回两个环节都是有价值的。通过渠道评分系统，实现渠道控制，即提高效率和控制成本，使业务方能够合理花钱。当平台有大量的产品合作数据时，可以建立自己的产品特征标签系统。在标签系统的设计中，首先收集基本数据，然后进行基本的清洁工作。这里需要特别注意的是，大量标签管理的成本非常高。我们建议加入数据清理层，以确保业务逻辑和基本集成在大量数据导入后明确。上层各类ETL人员在处理数据时会形成统一的指标系统，产生的标签系统会更有价值。有两种标签系统：统计标签和预测标签。这在各大平台上是相似的。我们正在尝试的方向是识别购买意向。例如，如何转换长期访问但尚未下订单的用户，这是电子商务中一个非常典型的场景。我们在平台上找到有购买意向的用户，通过他们的互动行为来展示他们的意图。有了这些标签，我们可以找到匹配的商品和利益点，并进行定向接触。此时，它往往具有良好的转化效果。综上所述，这部分数据分析师的工作是画像侧写、定量描述和目标锁定：从分析师的角度定期检查用户的整体情况，让业务方了解用户是谁；定量描述不同群体的用户规模，帮助业务学生更好地分组管理；锁定目标客户群，通过灵活使用标签实现业务目标。锁定目标客户群后，完成闭环用户操作实践。此外，我们还将设计MVP运营模式，实现闭环数据服务。包括锁定用户，结合用户特点找到匹配的操作策略，比如如何输送选择什么样的利益点。然后监控操作策略，建立一个长期可用的指标系统，使其可重复使用，因为闭环不是一次性完成的，需要反复积累经验，验证最佳效果，最终通过不断测试形成用户操作策略系统。为了实现这一战略体系，前面的闭环必须快速运行。因此，我们建立了CRM系统，使MVP测试在未来落在产品上，使运营更好的配置，包括沟通、服务、标签和用户管理能力。这样，MVP模型将实现用户 方式 玩法 文案 商品在灵活场景中的迭代最终是为了形成一套战略系统的解决方案。回到严格选择本身，所有围绕用户的增长都离不开产品。因此，回归产品，我们更多的是做人货匹配。结合商品、用户需求和推广场景，如：拉新会选择经典商品，实现用户综合价值的增长。在实践中，我们也发现一个高质量的产品远比你做很多玩法和措施更有效。