2026-05-02
25 本文作者介紹一種用戶(hù)運營(yíng)體系方法，樣(yang)搭營(yíng)體營(yíng)體(ti)是建用建用通過(guò)RFM模型轉化來(lái)的。
從事互聯(lián)網(wǎng)的戶(hù)運戶(hù)運同行相信也??了解(jie)現在的市場(chǎng)行情，在獲客成本越來(lái)越高，系搭系市場(chǎng)用戶(hù)總數大致不變的大方情況下。到處都是樣搭營(yíng)體營(yíng)體一片紅海。
所以，建用建用在“蛋糕就這么大，戶(hù)運戶(hù)運分蛋糕的系搭系人卻越來(lái)越多的情況下”，如果維護好每一個(gè)費力爭取進(jìn)來(lái)的大方用戶(hù)，自然成了至關(guān)重要的樣搭營(yíng)體營(yíng)體作用。這個(gè)事，建用建用主要也是戶(hù)運戶(hù)運用戶(hù)運營(yíng)從事在進(jìn)行操盤(pán)的。
那么，系搭系用戶(hù)運營(yíng)要怎么做？大方其實(shí)，??大部分從事運營(yíng)的同事方法均有( ?ω?)所(?Д?)差異。作為運營(yíng)，無(wú)非就是拉新、促活、提高留存、提高訂單、提升流水等。而針對不同的運營(yíng)目的，每一個(gè)資深的運營(yíng)從事者運營(yíng)的方法是不同。
以下，介紹一種通過(guò)RFM模型轉化來(lái)的用戶(hù)運營(yíng)體系方法，也是筆者最近的一個(gè)心得，運營(yíng)老司機請繞道。
一、定義不同層次的用戶(hù)類(lèi)型首先需對不同類(lèi)型用戶(hù)區分，如下：
臨界值的確定這里分為橫向和縱向兩個(gè)維度來(lái)進(jìn)區分。舉例如下：
數據(ju)取值范圍：1.1-3.1（兩個(gè)月的數據）
（1）橫向：按照用戶(hù)消費頻次（成熟度??）區分，如：
初級用戶(hù)：消費1-5單用戶(hù)；成長(cháng)用戶(hù)：消費6-10單用戶(hù)；成熟用戶(hù)：10單以上用戶(hù)。（2）縱向(╬ ò﹏ó)：按照用戶(hù)活躍度區分，如：
活躍期：最近4天有消費的用戶(hù)；(′_｀)衰退期：5-10天未消費的用戶(hù)；流失期：11-20天未消費的用戶(hù)；死亡期：20天以上未消費的用戶(hù)ヽ(′▽?zhuān)?ノ。舉例：初級用戶(hù)&活躍期：即代表在近兩個(gè)月內，用戶(hù)消費了5單以下。但該(′?_?`)用戶(hù)最近三天有消費。
數據需求表參考：
注：這里可看前三列，后兩列作為數據參考。
以上僅??僅是舉例（(′?ω?`)偏電商類(lèi)型的業(yè)務(wù)），可能不同行業(yè)不同業(yè)務(wù)下，用戶(hù)的消費頻次和活躍度是不同的(de)。這里要看具體的??業(yè)務(wù)而定。
二、制定對應的??用(╬?益?)戶(hù)體系模型通過(guò)以上用戶(hù)定義：我們可繪制出我們整個(gè)用戶(hù)運營(yíng)的框架
注：此模型之前參考過(guò)一個(gè)大神文章啟發(fā)的。
以上的圖簡(jiǎn)單易懂，這里說(shuō)(shuo)明一下：
我們的目標即可細化為：
初級用戶(hù)轉化成長(cháng)用戶(hù)，成長(cháng)用戶(hù)轉化為成熟用戶(hù)。沉睡用戶(hù)和流??失用戶(hù)進(jìn)行喚醒，拉為活躍用戶(hù)。通過(guò)以上兩種方式，形成循環(huán)閉環(huán)。
其中幾個(gè)小細節是關(guān)鍵要素：
（1）初級用戶(hù)由于對產(chǎn)品熟悉度不夠，故流失和沉睡可能較多，需專(zhuān)門(mén)針對此批用戶(hù)進(jìn)行專(zhuān)項分析、運營(yíng)。
（2）到成長(cháng)期和成熟期(qi)以后，對于流失和??沉睡的用戶(hù)需重點(diǎn)關(guān)注。(′?｀*)
（3）當然，精細化的分析出用戶(hù)體系，最重要就是ヽ(′?｀)ノ對癥下藥，減少預算、提高轉化。??ヽ(′?｀)ノ
所以，對不同類(lèi)型用戶(hù)，可能運營(yíng)的策略和方法是不同。
三、具體的運營(yíng)方法首先，我們可以通過(guò)以上的模??型(′?_?`)，挖(╯‵□′)╯掘出對應的用戶(hù)數據。
這里說(shuō)個(gè)題外話(huà)：很多(duo)同學(xué)可能對這批數據的獲取會(huì )比較頭疼。特別??是創(chuàng )業(yè)型公司，根本沒(méi)有相應的數(shu)據平臺。所以這里可以提3點(diǎn)建議：
通過(guò)后臺導出相應的訂單數據源表，自行通過(guò)excel(?_?;)等工具進(jìn)行處理（具體的excel方法就不??贅述了）和管數據庫的開(kāi)發(fā)哥哥溝(′ω｀)通，通過(guò)sql語(yǔ)句進(jìn)行導出。（方便是方便，但經(jīng)常打擾人家也不太好。）如果此體系定下來(lái)了。一定要和(he)產(chǎn)品經(jīng)歷溝通此需求。個(gè)人覺(jué)得這方面很關(guān)鍵(′ω｀)，數據是運營(yíng)的基礎，有強大的數據后臺，會(huì )節省很多工作量，提高工作效率。以下導出相應的數據：
注：數據僅(╯‵□′)╯僅是舉例參考。
根據簡(jiǎn)單數據分析，即可嘗試以下的運營(yíng)??動(dòng)作：
初級用戶(hù)的沉睡期和流失期用戶(hù)最多?？缮暾堜佉慌M合券進(jìn)行喚醒。如：1張高面額、低門(mén)檻券，1張低面額、低門(mén)檻券進(jìn)行促活??，并做好券到期提醒。（兩張券的含義是讓用戶(hù)能多逗留、多消費一次。盡(???)量能加長(cháng)使用我們的產(chǎn)品時(shí)間）處(′?_?`)于成長(cháng)期的用戶(hù)，相對來(lái)講，也算較為熟悉我們產(chǎn)品?？?ke)設置消費返券或發(fā)放(fang)中等面額的優(yōu)惠券，并根據其用戶(hù)購買(mǎi)習慣push相應(ying)的文案。對于成熟用戶(hù)，重點(diǎn)關(guān)注其流失期和沉睡期用戶(hù)?？砂才趴头M(jìn)行抽樣訪(fǎng)談，了解流失原因。并申請一??批優(yōu)惠券或者禮品（需使用產(chǎn)品兌換），作為獎勵或者歉意的補償等?；钴S期的成長(cháng)和成熟的用戶(hù)，目的是提高用戶(hù)的消費客單價(jià)和頻次。所以可以相應發(fā)一些低面額，較高門(mén)檻的優(yōu)惠券，并push熱門(mén)或者爆款的商品等。以上只是筆者簡(jiǎn)單列舉一些方式，具體動(dòng)作需根據業(yè)務(wù)和具體的數據反饋來(lái)定。但大體的形式可以參考。
通過(guò)初級、成長(cháng)、(?????)成熟和活(huo)躍、衰退、沉睡多個(gè)維度交叉分析，總能發(fā)現出問(wèn)題，制定相應(ying)的運營(yíng)策略。
四、運營(yíng)動(dòng)作的周期和推送的方式運營(yíng)動(dòng)作周期用戶(hù)運營(yíng)的體系，是需要進(jìn)行長(cháng)期的運營(yíng)操作?？赡軙?huì )根據過(guò)程中的數據反饋，來(lái)調整具體的動(dòng)作。但方法和大方向基本應該保持一致。
當然，根據業(yè)務(wù)的不同性，運營(yíng)動(dòng)作(zuo)的操作也會(huì )有所差異。
以電商業(yè)務(wù)舉例，在電商業(yè)務(wù)中，不同用戶(hù)類(lèi)型操作的頻率也是不同。
如：
死亡期的用戶(hù)：一個(gè)月/半個(gè)月集中整理一次數據，進(jìn)行發(fā)券、推送等。流失期的用戶(hù)：此批用戶(hù)屬于瀕臨死亡，則需每3天/7??天需分析一次，進(jìn)行運營(yíng)激活等。舉例：3月1號對前兩個(gè)月的數據進(jìn)(jin)行上述的分析后，在4月份撈出來(lái)的數(′▽?zhuān)?據中，3月份這批數據在最新數據中的情況，以此來(lái)評估你的運營(yíng)效果和指導后續的動(dòng)作。同時(shí)，還能同比日活情況、留存情況等(deng)指標，多維護結合來(lái)分析效果。
對于用戶(hù)推送??這方面展開(kāi)來(lái)講，可能又是一篇文章，(′?ω?`)先拋開(kāi)時(shí)間、頻次這些因素，簡(jiǎn)單的策略建議如下：
初級用戶(hù)、死亡用戶(hù)推送優(yōu)惠，引導消費。成長(cháng)、成熟用戶(hù)推送根據用戶(hù)數據反饋，推送相應爆款，特色商品、產(chǎn)品活動(dòng)等。推送后的用戶(hù)引導鏈接、跳轉方式越短越好。、總結最后(hou)，簡(jiǎn)單梳理下本文闡述的方法：
對我們產(chǎn)品用戶(hù)進(jìn)(╯°□°）╯行精細分層級；制定相應的用戶(hù)模型（R(/ω＼)FM(′?｀)模型的應用）；(′?_?`)根據定好模型，進(jìn)行相應用戶(hù)數據的收集；通過(guò)數據的分析制定相應的運營(yíng)策略；運營(yíng)周期、推送的方式和數據效果的評判標準。我們做用戶(hù)運營(yíng)，一定要確定(ding)好目標。無(wú)論是促活、提高留存、提升訂單、拉高客單和提升流水，具體到相應的運營(yíng)動(dòng)作是有差異ˉ\_(ツ)_/ˉ的。一定記得要對癥下??藥，確定1-2個(gè)目標，循序漸進(jìn)。對于后續的復盤(pán)分析也要認真分析到位，做好統計，及時(shí)進(jìn)行調整。
當然，RFM的模型，還有一個(gè)用戶(hù)的消費金額。當你需要更細化對用戶(hù)進(jìn)行分層時(shí)，還可以將此指標考慮進(jìn)去。然后對數據進(jìn)行加權處理，可能又會(huì )得到不同的結果了。
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