做好用户运营的3个原则

高阶的用户运营往往能做到以最少的人力来管理和维系尽可能多的用户，那么背后的指导原则是什么？

在接下来的内容里，我希望聚焦到大规模用户的策略式运营这个方向，来和大家分享一些信息和方法。但我猜想大部分此前都没有亲自去做过大规模用户的策略运营，所以为了让大家对这件事的理解更加透彻，也借此帮助大家效率变得更高，在这里花一些篇幅再和大家聊一些东西。

首先，特别想和大家聊的一件事就是大规模用户的策略式运营到底带给我们最大的价值是什么？

这里就直接给答案了，大规模用户的策略式运营，带给我们的最大价值是——让我们能够依靠少量人力就能做好大规模用户的管理和维系。

举个例子，比如说我现在要依靠社群运营这样的方式，我同时要管理好十万个用户，假设这十万个用户是以200个人为单位在群里的话，我们可能就需要500个群去同时去管。而假设我们在团队里边每个人能管好是10个群的话，这意味着我们团队最起码有50人才能够管理好这十万个用户。

在2014-2015年这个区间，当新浪微博它的用户体量接近一亿的时候，它整个的用户运营团队一共有多少人呢？答案是不到10个人。换句话来讲，它是用不到10个人的人力资源，去做好了一亿用户整体的维系和管理，平均每个人能管理的用户半径大概是一千万以上。

那微博为什么能做到这一点，很大程度上就因为这10个人做的事都是去分析各种用户的成长路径或者是模型，制定各种各样的策略。他们是依赖于策略和机制帮助自己去做好用户的管理，而不是依靠于人力，所以这就是大规模用户的策略式运营带给我们的最大价值，让我们的人效比能够显著提高。

我们想要去做好大规模用户的策略式运营，其实不管在任何产品当中，背后都存在3个核心的指导原则。所以，接下来我就花一些篇幅和大家分享一下这3个原则分别是什么。

数据驱动

如何仅靠少量人力管理数百万规模的用户？

首先第一个原则叫做数据驱动，那到底什么叫做数据驱动呢？它又能带给我们什么样的价值呢？我们不妨抛一个观点，再来看一组例子。

首先，观点是这样的。在数据方面，互联网产品比传统产品具有非常大的优势。并且一款没有把数据价值放大和应用起来的互联网产品，无异于守着金矿要饭。

那为了说明这个观点，我门不妨来看一组例子对比，这组对比是一家书店和一个阅读类的APP。看起来都是让用户看书买书，这两个业务可监测到的数据和影响用户的手段会体现出一些什么样的区别呢？我们一起来看看。

案例：一家书店的可监测用户行为和影响手段

首先来看书店，它能监测到的用户基本信息，如果要做的话，可能会有用户的姓名/职业/性别、所在地、手机号码/微信等等，这些你如果想要用户填的话，是可以通过像会员办理等这样的方式让用户填的，这个可以做，但是理论上来讲让用户填起来成本可能会比较高，获取起来不是那么容易，保存起来也不是那么容易，这是一方面。

另一方面是，它能够监测到用户的行为或是消费习惯，哪怕是放到极致来看，就是我放到一家书店如果是上了一个会员的cim系统，它能够监测到的用户行为数据无非也就是书籍类型的喜好，然后买书的地点，我是在北京买的还是上海买的，还有买书的频率，如果我要监测，我基本也就能获得这些东西了，更何况大多数书店其实都不会去做这件事，根本就积累不下来什么用户行为消费习惯的数据。

最后，它可以用来影响用户的手段可能会有哪些？就是可能要对用户做一些促销或者引导用户去购买等等这样的行为的话，这样的手段可能会有什么呢？可能会有发短信，优惠券，举办线下活动（讲座，签售会），用户到店之后做人肉推荐或关怀，如果我知道用户的一些信息的话，是可以做的，还有的话就是会员积分。

从极致来看，这家书店的信息化做的非常好的话，它能够影响用户的手段无非就是这些了。而且在这个基础下，一家书店用户数方面它很少能到百万量级，能到几十万甚至可能几万的用户已经很好很好了，单个用户能贡献的数据也非常有限。基于现有的这些数据，我们能够挖掘出来的销售线索运营线索，实际上是非常有限的。

我们挖掘出来的数据都非常有限，就更不用说我们可以匹配的影响用户的这种手段了。最终我能够想到的就是什么样的用户喜欢什么样的书籍，定期有些新书上线了，给他推一推。还有比如说一个用户过生日了，加入我店的会员到一定年限了，我们给他推一些优惠券之类的。再有就是一些面向整体用户的活动了，其实可以挖掘的东西是非常少的，这是对于一家书店来说。

案例：一个阅读类APP

那我们对比一下，如果把一家书店换成一个阅读的APP，它会发生什么样的变化呢？这时候事情就挺不一样了。

首先，在用户的基础信息上面，我们可以获得的基础信息看起来差异不大，还是性别、年龄、生日、所在地、职业情况、家庭情况等等，如果你想要用户填的话，比如说学习的计划啊，最近可能看的书啊等等，这些基本上也能收集到。

再有的话，可以通过一些第三方的共享账号平台，我们也可以获得一些基础的数据，比如通过微信、微博，其实我们可以把一些基础的可共享的数据抓过来的，这是基本信息方面。

然后，在用户行为和消费习惯方面，这时候我们可以获得的数据和信息就非常非常多了。包括说阅读类型的喜好、常见阅读事件、阅读速度、阅读频次、收藏的书和书单、喜欢的作家、是否记过笔记、是否付费、是否分享过笔记、是否评论过其他人笔记等等，他在站内使用所有功能的行为数据，我们想做监测的话，其实都是能获取到的，你会发现这时候我们就会有大量的这种数据了，这是在行为方面。

除此之外，还有用户的业务数据。比如说用户的下载量、注册数、用户留存、用户活跃、付费用户数、复购率、用户ARPU值等等这样的一些信息我们全部都可以监测的到。再有这些数据之外，我们可以去影响和触达用户的手段其实也变得更加丰富和多样了。

因为这时候用户就在使用我们的产品和app，我们去影响用户的话，是可以借助我们产品本身的，包括一些产品的引导机制，产品内部的活动，然后给到用户的赠礼，然后还可以人肉在线互动引导，还可以给用户设计一些更精准的推荐机制，给到用户一些特定的激励等等，这些都是我们可以影响到用户的手段。

所以你会发现，在一个互联网产品里头，出现了显著的区别是在于我们可获取的数据更加的丰富，体量也更为庞大，理论上一款在线的app，它是非常容易积累起千万级的数据体量的。在这些数据当中，我们可以挖掘到大量运营线索，可以影响到用户的手段结合产品来看也更加的多，怎么样挖掘运营线索呢？我来举个例子。

从数据中找到驱动力和线索

比如说刚才这个阅读的app来看，我们要从数据当中来挖掘一些线索。比如说用户现在一定有两种状态，注册完了这是一种状态，然后用户持续活跃，或是完成付费行为是另外一种状态，那我们是可以说，对用户的行为或基础信息做归类和基本的建模，然后去看用户的一些行为数据或者基础数据跟最终付费关键行为之间有些什么样的关联，然后通过这去找到一些线索。

假设我们经过一系列分析之后，最终发现两个结论。第一个是阅读“职场”类书籍的用户，短期付费率更高，可能50%-60%的用户都在7天内就完成了首次付费；而阅读“小说‘类书籍的用户，中长期付费率更高，他们在7天内的付费率非常低，但是到了一个月到两个月，付费的用户可能在30%-40%之间。

这两个线索背后是会给到我们一些信息的，所以接下来我们就可以在站内发现这么两个明确的机制。第一个是加强对“职场“类阅读用户在7天类付费的引导；第二个是在前期多给”小说“类阅读用户免费阅读等福利，但在1-2个月的使用周期内密集引导付费。

通过这两个机制和策略，我们希望去整体拉升站内用户的付费率，这件事是可以在阅读类app里去做的。但你会发现如果在一家书店要做这件事，根本就没有可能，也根本没有空间，所以这也就是我们为什么会说一款没有把数据价值放大和应用起来的互联网产品基本上是在守着金矿要饭，这会非常非常可惜。

3类不同数据及其使用价值

那前边我们是做了一个基本的普及和认知，然后我们再进一步延申一下，其实在数据这个层面来看，我们一款产品或是业务当中，其实是存在3类不同的数据的，然后各自的使用价值也会不太一样。

三类数据分别是什么呢？

1、 业务数据

用于监测业务进展和健康度，基本上是从商业的层面上来去拆解一个业务的核心指标。如：流量、用户数、活跃用户数、销售额等。

2、 用户基础数据

用于描绘用户画像或给用户打标签，也就是说不同的用户身上具备的标签可能会是不一样的。如：年龄、地区、职业、喜好、学校、性别、家庭状况等。换句话说，就是一个用户的基础数据不同，他在我们站内的消费喜好是会不一样的，所以给他们打上标签之后，就能够给予他去引导到更适合他的路径上去。

3、 用户行为数据

用于对于用户成长路径，用户行为特征等进行分析和定性。如：用户使用特定功能或购买特定商品、观看特定内容的情况。

接下来，我们就不妨来看一下这3类数据之间的关系。基本上在一款产品当中，我们通常会根据业务数据来去分析和定位找到这个业务当前的核心问题所在。比如这个业务当前流量不足，用户数过低，还是说虽然有基础用户数，但活跃数量不行；还是说用户的活跃数量还可以，但是产生付费和购买行为的用户太少了。所以我们先会根据业务数据来去判断当前我们业务上面，我们面临的问题会是在什么地方。

然后接下来我们会根据特定的用户行为数据，找到某些特定的用户行为跟我们的业务问题之间有着什么样的相关性。比如我们如果现在界定我们整个业务上的问题是付费用户太低了，然后我们可能会去分析一些相关的用户行为，最后发生A行为的用户他的付费概率是比较低的，而发生B 行为的用户，他的付费概率是比较高的。这样我们就在B行为和用户的付费之间找到了一定的相关性，我们可以在这个行为上边对用户进行一些运营的动作和引导，提升我们的运转效率，这是用户行为数据和业务数据之间的关系。

那最后用户基础数据和前两者又是怎么样的一个关系呢？用户基础数据用于识别特定的用户，为用户进行分类，或者叫做用户建模。基本上不同的用户类型，不同的用户，那他的用户行为轨迹可能会有区分，就像一类用户看的是职场类的书籍，他的付费行为可能是一种方式，而另一类用户看的是小说，他的付费行为就是另一种方式，我们在这个层面上就要把用户进行区分，看小说的和看职场类书籍的肯定是两类用户，这样我们才能够更加有针对性的来进行运营。

所以这是3类数据之间的关系，基本我们要复合运用这3类数据，才能把我们的用户价值进行充分的挖掘。一般来讲，一项业务当中，尤其对公司来说，在A轮以前的阶段，大多数公司一般在用户的基础数据和用户行为数据方面可以提供的都是非常少的，所以并不是每一款产品当前都有非常健全的数据体系。

所以我们一定也会面临到一款产品当前只有这么点数据，我们应该怎么用，这里也要给大家做一些小的普及，在一款产品当中，必须要看的数据一定是业务数据，任何产品，哪怕你在早期也要看一些业务数据。所以只要有业务数据，就可以根据它做指导，做比较粗放的用户运营，针对特定用户进行运营动作，如提升留存、活跃、召回等。

后两类数据就不是所有产品都要看的了，它们的意义在于必须要有比较完善的用户基础数据+行为数据，才能进行更复杂的用户运营体系梳理&搭建，也才能进行大量用户运营策略的制定。

大规模用户运营初阶状态与高阶状态

我们套用到前面呈现过的这张图上面，它们之间的关系就是只要拥有业务数据，就能够指导我们去做一些初阶的运营工作，提升留存，提升活跃，还有做用户的召回和唤醒。但是如果你想做下边高阶的用户运营工作，做用户运营模型和用户运营体系那它必须要同时具备业务数据+至少部分用户基础数据or行为数据才能做。如果你有非常完善的3类数据，那这时候就能针对这些东西去做一个完整的用户运营体系的搭建，所以它是这样的一个关系。

从上边的描述当中，大家可以感受到数据的重要性，所以在这也要给到大家一句话，数据是做好一切用户运营和策略式运营的基础，没有了数据，这些基本上都不可能。

精细化运营

如何仅依靠少量人力管理百万规模的用户？

上面就给大家分享完了做好大规模用户策略运营的第1个指导思想，叫做数据驱动。那接下来，我就要给大家分享第2个重要的指导思想，叫做精细化运营。

精细化运营这个词在很多地方，我相信很多人曾经都听到过，那它到底是什么意思，背后象征着代表着什么呢？我们不妨来看一个例子。

怎样才能效率最高？

假设某阅读类APP，它原先只有10w用户，在过去3个月时间里完成了非常快的用户增长，从10w增长到了100w用户，但是它却出现问题了，用户虽然体量逐渐增大，但用户活跃度和付费转化率持续下降，这意味着什么呢？

我们原有一套机制去服务原有的10w用户，这个效果还可以的，但是现在用户从10w增长到100w之后，我们发现原有的这套维系用户的方法已经有问题了，它的效率在降低。所以我们现在面临到说有100w用户了，但是能力是不变的，就这么点人，那我们怎么做才能让我们的管理效率提高呢？这时候，就要提到精细化运营了。

什么是精细化运营？

在产品的用户体量变大时，我们无法再依靠一套简单、粗放的机制或策略来服务好所有用户。此时，我们可以针对不同的用户制定更有针对性的策略，以尽量满足大多数用户，俗称“精细化运营“。

举个例子，就是淘宝在一开始首页面向所有用户都是一样的，但是慢慢来到2010年前后的时候，它基本就能做到首页面向不同的用户东西是完全不一样的，比如说你在北京或是上海或成都，你登录淘宝进去之后，看到的淘宝首页展示给你的东西可能是完全不同的，这个就是典型精细化运营的体现了。

精细化运营进行用户细分的四个维度

精细化运营通常会对用户进行差异化细分，最常见的区分参照维度有人群、渠道、场景、使用流程四种。

那我们不妨把这4种区分方式套用到刚才提到的这款阅读app里边，来做一些展现。

按人群细分

比如我们对这个app按人群细分的话，我们也许可以把这100万用户分成大学生用户、男性成人用户和女性成人用户，这几类用户他们的阅读习惯和喜好可能会是很不一样的，于是我们就可以去依据这几类用户的不同做一些针对性的运营。

按渠道细分

如果按照渠道细分的话，有一部分用户可能是部分纸质书上扫码来的；另外一部分可能是App Store自然下载进来的用户；最后可能就是用过几个微信大号投放过来的用户。

我们发现这几类用户进来之后，他们的行为特征阅读的习惯其实是不一样的。于是我们就可以按照这几类渠道来进行细分，再针对每一类渠道的用户做一些针对性的运营。

按场景细分

对一款阅读app的用户来讲，他的使用场景可能会分早晚通勤，每晚睡前和周末下午这几个典型的场景。也就是说，一个用户，在这几个场景下，他对阅读这件事呈现出来的习惯或者是喜好、行为也会出现显著的差异。于是我们按照这几个场景进行细分之后，每个特定场景下，我们也可以针对用户做一些特定的，更精细化的运营。

按使用流程细分

最后一类，就是按照用户的使用流程来进行细分。比如说在这款阅读类app里头，100万用户会有这样一个过程：

访问，注册，注册完了之后使用了A功能，再使用了B功能，最后付费了，这是一类用户。

但是可能还会有另一类用户，他注册完之后先使用了C功能，再使用了D功能，最后完成了付费，所以他形成了另外一条路径。

在这两条路径下，用户的喜好和用户的行为如果也会出现显著的区分的话，那我们可能会针对这不同的两类用户，也是可以做一些差异化的运营的，所以这是在产品内部按照用户的使用流程来进行细分。

上面，我们就把进行用户细分的几种常见的维度就讲完了。那么在一款产品当中，如果我们要做用户精细化运营，怎么判断我们的用户细分做的是不是合理呢？在这我们也可以做一个总结：

精细化运营必然涉及用户细分，判断进行用户细分做得合理与否的标志在于被区分的积累用户在行为上能否呈现出显著的差异和规律性。

这个东西如果有，那你的用户细分做的就是合理的，但如果没有，那它可能就有问题。

举个例子来讲，如果我们按照用户的年龄，按照用户的渠道对用户做了细分，但是你发现男性用户和女性用户在阅读的喜好上面其实没有明显的差异，那这个细分就完全没必要。或者说针对微信来的用户和微博来的用户我们也做了细分，但是也发现他们进来之后阅读的喜好、习惯几乎是等同的，那这样的细分也没有意义，这就是所谓的要在行为上要有显著差异。

如果我们细分出来了微信来的用户和App Store自然下载的用户在用户行为上也有显著的差异，但是微信上来的这部分用户他的行为没有什么规律性，比如说微信来了50万人，这50万人既有喜欢在早上阅读的，也有喜欢在下午阅读的，也有喜欢看言情小说的，也有喜欢看武侠小说的，还有喜欢看职场技能类小说的。

这样的话，我们就发现用户的行为没有什么规律性，所以我们也很难针对这个被细分出来的用户再做精细化的运营策略的制定。我们可能在基础上还得做进一步的细分，这个就比较复杂，所以这样去分出来的用户，也没有太大的价值和参考意义。所以，看待细分用户做的合理不合理，就看差异性和规律性。

精细化运营的典型逻辑与操作步骤

说到这，我们就不妨来看一下，如果我们想在一款产品种去实施精细化运营的话，它典型的逻辑和操作步骤会是怎么样的呢？

首先，我们要确认运营目标，比如确定是要解决用户增长的问题还是用户活跃的问题。

接下来，我们就要去挖掘用户类型、使用场景、用户行为路径与运营目标间的联系，我们要去判断在这些维度上对用户进行细分之后，他们围绕着用户的增长、活跃等是不是会呈现出来显著的差异性和规律性。所以在这个地方，我们就要挖掘现有数据，确认是否会因为用户类型不同或用户的行为路径不同，导致同一解决方案下，最终的运营指标表现会出现较大差异。

第三步，我们挖掘出来这样的联系了，接下来就是针对特定的用户，比如说A类型的用户可能在这样的方案下增长可能会更好，B类型的用户可能需要换一套方案，接下来我们就要设计精细化的运营方案和策略。这时候，就根据此前定义出的用户类型或典型用户路径的区分来设计精细化运营方案。

有了方案之后，那就上线实施，跟进方案上线。

最后，就是监测数据，看看方案是否有效，持续对它进行迭代优化。

这就是一个典型实施精细化运营的思考逻辑和操作步骤。

关于精细化运营的3个总结

关于精细化运营，我们最后在认知上来做3个总结：

1、 精细化运营，是一种极为通用的工作方法和理念，可广泛应用于解决各类运营问题

比如说做推广的，当天推广的效果不好，其实用精细化运营的指导思路，也能够帮助我们去解决推广的问题的。包括做用户群管理的，包括做活动策划和运营的，其实用精细化运营的思路对用户进行细分，再针对不用的用户去各个击破，能够帮助我们解决很多运营的问题。

2、 精细化运营是搭建大规模用户运营体系的基础

做大规模用户的运营，如果要把它搭建成一个体系的话，中间一定涉及到非常多的对用户的细分和精细化运营策略的制定。

3、 精细化运营实施的基础是数据

如果没有数据的积累，我们基本上很难做到精细化的运营。

自动化+机制化

接下来我们最后聊一下第三个核心的指导思想，就是叫做自动化和机制化。

关于这个思想，简单来说，就是要想依靠较少的人力来长期解决一个较为复杂的问题，一定不能纯粹只依赖于人肉，而需要借助于工具、规则和机制。

我们不妨来通过两个例子，帮助我们理解这件事。

一家书店的管理

首先我们来看一家书店的管理，如果这家书店它的用户数量在500人左右，这个时候我们完全靠人肉来做用户的管理和维系就可以，基本就靠混脸熟，人为来做一些互动，就能做好500人的用户管理了。

但是如果用户数量上升，变成了1万人之后，你发现这时候再靠混脸熟就比较低效了。所以这个时候，我们要通过会员的方式，大家办理会员，然后我把高价值的用户筛选出来，定向做一些小的福利和折扣，通过这样的方式来做会员的管理。你会发现到1万人规模的时候，我们已经开始借助一些小的工具、规则和机制来帮助我们去做用户的维系和管理了。

而如果人多到100万人的时候，这个时候，我们可能就要在已有的会员基础上做的更加精细了。我们可能会上一些明确的CRM，或者根据用户的生日、个人兴趣爱好、购书的频次等等给他推一些东西。然后还有可能给他上积分，上一些会员等级，在已有的会员里边再做一些细分，你是银卡会员还是金卡会员，你享受的折扣可能还会不一样。所以这个时候我们在把已有的规则和机制变得更加丰富和完善，让他能够对更大规模的用户能够去产生作用。

如何拉升上文提到的阅读APP用户购书率？

接下来，不妨再看一个例子。就是上文提到的阅读APP，如果说当前的用户购书率、付费率是比较偏低的，那我们可以怎么去拉升呢？我们可以去对比一下，有两种思路。

第一种思路是我们每月在站内都定期做大促，做新书秒杀等这样的活动，通过活动和我们站内的运营去刺激用户的下单购买。这件事一定会有效对吧，但是它一定依赖于人力资源的占用，就一定会有人每个月在站内做活动，这件事才能持续发生，一旦哪天这个人不做了，这个人离职了，那这件事就发生不了了，所以它本质上是依赖于人力的。

那我们再看另外一种解决方案，如果我们找到一个规律，然后每个月第一周都自动给所有最近一个月内试读过一本书，但未完成下单行为的用户推送一张优惠券。通过只做这样一个小的策略，就发现能让所有没有完成下单行为的用户的付费转化率能提升40%，那这个策略就稳定的长期的帮助我们去解决了用户的购书率提升的问题，并且不需要依赖人力。

所以，这就是自动化和机制化带给我们的价值。它能在远远更小占用我们人力的情况下，更加长期稳定的来提升数据指标。

通过这样两个例子，相信大家对自动化+机制化的核心指导思想会有更深的理解了，用户规模越大，用户管理手段越复杂，就越需要自动化+机制化。

做好大规模用户策略运营的3大指导思想

那么，我们最后来总结一下。做好大规模用户策略运营有3大指导思想，分别是数据驱动、精细化运营和自动化+机制化。

这3大指导思想背后，首先我们需要从数据中去发现线索，找到问题，才能定向击破，帮助我们提升所谓的核心用户单体价值。

然后当我们的用户规模足够大的时候，就要运营精细化运营的指导思想对用户进行更有针对性的个性化运营，提升平均产出。

而当我们用户规模越来越大，运营维护手段更加复杂的时候，就要更多依赖于机制和规则进行自动化的运营，只有这样你才能驾驭及其，事半功倍。