以下文章来源于用户运营观察 ，作者用户运营观察

　　本文独创用户运营5步实战法，每一步环环相扣，从实际业务场景出发，搭建相应的用户模型，并输出目标用户群和画像，进而制定精准营销策略进行营销，以提升用户的生命周期价值。

　　用户画像到底如何使用？

　　在抛出这个疑问之前，我研究过许多文章，这些文章的研究方向更热衷于如何给用户360度画像，用常见的人物形象卡来描述平台某部分用户的特征，比如：

　　年龄：28岁，性别：女职位：都市白领婚姻状况：已婚个性：宅女，喜欢网购、喜欢美好的事物、文艺小资、享受生活星座：天蝎座地址：北京xx小区这是一种典型的用户画像，也是许多企业热衷做用户画像分析的方法，这种人物画像卡在用户研究方面有很大的帮助，可以帮助产品经理找准产品的方向。

　　但在用户运营层面，如果单纯给用户贴标签做画像，反而有一种无从应用的感觉。

　　我们举例几个业务场景：

　　我是一个电商平台，销售100种品类产品，该给用户精准推荐什么产品？我要给用户推券，希望提高券的ROI，该给什么样的用户推券？平台用户流失严重，希望分析哪些用户流失了，怎么挽留？以上三个业务场景，如果要用到用户画像，你该如何应用？

　　显然简单的用户分析卡根本无法支持我们的运营工作，用户分析一个重要的方法论就是：从业务场景出发，找到精准的用户群，定向分析画像，然后应用到实际运营活动中。

　　接下来，我们重点阐述用户运营5步法：

　　之所以把业务场景放到第一位，是因为业务场景是用户运营的重中之重，很多用户运营往往走入一种误区是先有用户画像。再基于画像标签对用户进行分群，再推送定向活动。

　　这种运营思路往往是为了营销而营销，最终是解决了什么业务问题反而无从谈起。

　　比如某个平台把几个标签组合筛出了一部分人群，标签包括：性别、年龄、最近的购买时间、客单价等，最终推了一个满减活动过去。

　　那这个营销结束之后我们只能分析一次活动的成败，而对整体用户运营缺乏实际的业务支撑意义。

　　明确业务场景的意义在于，我们有了具体业务场景，才会有具体营销的目标人群，进而再针对人群的画像特征制定更加明确的营销策略。

　　我们以第三个业务场景为例：平台用户月滚动流失率为30%，希望能通过定向的用户运营将流失率降低至15%。

　　接下来的任务就是：找到哪些用户产生了流失。

　　有的同学会说这好办，我们将平台用户三个月未回来购买的用户定义为流失，然后将这些用户分出来，定向推送一张复购券，接下来分析这张券的核销效果，如果核销较好，则用户流失率会降低。

　　这是一种最简单但效果最差的用户运营方式了，相信很多人刚做用户运营的时候，都是这么做的。

　　一方面是缺乏用户模型的支撑，无法更加精准的预测流失，只能根据已流失用户做一些召回活动，但用户真正流失后召回率往往很难达到1%。

　　另一方面缺乏画像的支撑，不了解流失用户群的特征，想当然的推一些大力度活动，反而很难再打动流失用户。

　　用户建模是做用户运营的必备技能，就好比一个技术猿如果不会写代码，不了解一门代码语言，那怎么可以从事这个行业呢？

　　针对这个业务场景我们需要搭建什么样的用户模型呢？

　　我们有三种思路：

　　筛选已知流失用户建模，通过决策树模型分析流失规则，通过流失规则预测最可能的流失用户，筛选出这部分用户做营销。筛选已知流失用户建模，通过神经网络模型建立流失评分机制，对平台所有高价值用户进行流失评分，将评分较高的高价值用户筛选出来做更精准的营销。搭建用户生命周期模型，通过用户生命周期预测用户流失节点，在用户快要流失时候进行及时的干预营销，以降低用户流失率。我们采取第三种建模营销方法，搭建如下模型：

　　在模型中，我们可以根据箭头了解整个用户的数据走向，把平台用户的全部数据导入模型中进行分析。

　　这里使用到了cox生存分析的算法，这个算法可以帮助我们分析用户的生存时间，进而得到平台全部用户的生命周期分布。我们基于生命周期可以得到用户的流失边界值，从而确定用户的整体流失节点。

　　用户建模完成后，我们可以把平台用户数据与大数据模型打通，通过大数据分析的方法可以定向输出我们想要的用户群。

　　回到我们的业务场景，我们业务目标是降低用户流失率，也就是从30%降低至15%。

　　那我们的目标营销用户群该是谁呢？

　　如果单纯筛选已流失用户，试图通过挽回这部分用户来提升回流率，我们知道营销难度非常大，一般流失用户往往是直接卸载APP或者不再使用我们的产品，一旦卸载APP后触达率非常低，通过短信召回的办法往往也是得不偿失。

　　那我们把目光瞄向流失边界的用户，这部分用户通过模型预测，流失倾向要高于平台的活跃用户但并未流失，这个时候如果及时采取干预营销，用户留下的可能性反而很大。

　　目标营销用户群定位完成，接下来需要分析用户群的画像以了解用户行为特征，从而制定更具有针对性的营销策略。

　　用户画像该如何分析呢？

　　这里分析用户画像不是大而全，而是要基于实际业务场景，哪些画像更有助于营销策略的制定，我们只分析这部分画像信息即可。我们先通过模型看下这部分用户群的实际画像。

　　通过模型输出，我们可以得到目标营销人群的画像特征如下：

　　21-40岁女性用户平均间隔消费周期是16-30天左右消费客单为低客单用户，均值30元以下。生命周期处于上升期基于以上画像特征，我们能得到哪些营销信息呢？

　　性别、年龄来决定我们的文案策略和沟通语气。重复消费间隔天数决定营销时机。生命周期决定不同的营销方向。客单来决定我们推什么力度的活动。这就是用户画像在营销中的实际应用，每一个画像信息必然可以用到营销策略中，在建模过程中我们需要得到有实际业务意义的画像信息，并用于指导接下来的营销策略制定。

　　我们得到用户画像后，基于画像信息可以做更加精准针对性的营销活动。

　　接下来，我们来梳理一下本次实战的营销策略：

　　本次用户目标群生命周期处于上升期和新客期，特征是消费习惯并未养成，需策划刺激性活动引导消费。目标用户群体消费特征属于低客单消费群体，活动参与门槛不宜太高，活动可以以适当提升客单为次要目标。画像特征方面是20-40岁之间的年轻女性消费群体，沟通策略需用更感性的方法。基于以上营销策略，我们制定落地活动和推送触达的执行策略。结合圣诞选了一款蛋糕，主题是：和心爱的ta一起过圣诞，瞄准年轻女性爱浪漫这个群体。

　　活动内容是消费满35半价换购这款蛋糕，达到提升客单以及用半价产生刺激消费的效果。筛选目标用户群体，并进一步筛选16-30天未回头消费的会员进行短信提醒，以提高短信ROI。

　　以上，我们详解了用户运营的实操经验，做用户运营5步实战方法，每一步环环相扣，从实际业务场景出发，我们搭建相应的用户模型，并输出目标用户群和画像，进而制定精准营销策略进行营销，以提升用户的生命周期价值。