当下，用户的运营成本已经越来越高，如何做好精细化的用户运营，成为了运营人员需要关注的事情。这篇文章里，作者就分享了一个案例，梳理了相应的用户运营体系搭建过程及过程中的注意事项，一起来看一下。

用户运营的核心目的是站在在用户的角度，通过制定运营策略，完成预期设定的运营目标。

互联网行业发展到现在，用户的运营成本已经越来越高了，用户精细化的运营显得尤为重要，只有足够你的了解用户，才能有针对的制定有效产品运营策略，提升用户的活跃质量，从而为企业的发展提供用户基础。

下面以一个用户促活案例，分享用户运营的体系搭建，开展精细化的运营策略。

一款汽车类APP，每月考核的指标是月活，年度目标平均月活率达到85%；

月活率的数学公式：当月活跃用户/平台累计活跃用户

活跃行为：当月登陆APP≥1

基于此目标下，下面开始搭建整体的用户运营促活体系。

活跃率目标：年度平均月活率85%

指标的定义：月活跃率是指当月活跃用户数与平台累计用户数的比值

用户活跃的定义：用户登陆APP就算活跃行为

APP核心用户行为：远程控车

主公式：月活跃率=当月活跃用户数/平台累计活跃用户数

这个公式可落地执行性还不够细，需要进一步拆分指标，对APP整体的用户进行分层，这样才能进行差异化运营。

根据用户生命周期方法论可以将平台累计注册用户进行分群，如下：

累计平台用户=新用户+活跃用户+上月新用户+回流用户＋唤醒用户＋休眠用户+流失用户

• 新用户：当月新增注册登录用户；
• 活跃用户：非首次注册且有APP登录行为的老用户；
• 唤醒用户：已经有1个自然月没有APP登录行为的用户，在当月重新登陆APP；
• 回流用户：已经2个自然月没有APP登录行为的用户，在当月重新登陆APP；
• 上月新用户：上月新增注册登录用户，在次月的活跃用户，区分出来主要考核新用户的黏性，评估新用户的运营策略效果；
• 休眠用户：近1月没有活跃行为的用户，如上月有活跃，在当月没有活跃的用户，也会划入到休眠阶段，唤醒就重新活跃，没有将会进入流失；如1月2日有过活跃行为用户，但在2月5日没有活跃的，还算是休眠用户，月是自然月。
• 流失用户：近2月没有活跃行为用户，用户已经流失，挽回成本高。（备注：判断用户进入沉默或者流失阶段的逻辑，可以按照平台类型判断，社交类休眠和流失就很短，甚至一周就判断为休眠或者流失，电商类周期一般会长一点，一般是3个月以内，也可以通过数据判断，用户间隔xx周期不活跃，自然回流率断崖式降低）

整体用户群体变化示意图

根据整体用户的分群定义，对过去一年的用户数据进行梳理，了解当前的用户分布，如下表（非真实平台数据，仅供参考）。

有了对平台用户群体的整体了解后，我们需要思考，每月活跃的用户都来源哪里，又有哪些指标可以衡量，最终可以拆解出如下的用户分群：

当月活跃用户=当月新用户＋（活跃用户×老用户次月留存率）+（上月新用户×新用户次月留存率）＋（休眠用户×唤醒率）＋（流失用户×回流率）

由于APP的核心行为是控车，近2个月活跃的用户都有APP的功能活跃行为，流失的用户近2个月没有APP活跃行为无法分析偏好，因此会从用户开车状态进行细化用户分层（流失用户为≥2个月没有活跃行为），群体进一步拆分如下：

当月活跃用户=当月新用户＋（活跃用户×老用户次月留存率）+（上月新用户×新用户次月留存率）＋（休眠用户×唤醒率）＋（有开车无APP活跃＋无开车无APP活跃）×回流率

通过目标用户群体的分层，就初步搭建“6个群体＋4大指标”的用户运营体系。

每月用户分群变化示意图

根据用户群体定义，通过写SQL去导数或者提交导数需求给数据部门，分析过往半年数据的用户变化数据，如下表：

数据表现：

• 从数据中洞察到，新老用户的次月留存峰值区间在88%-95%上下浮动，大幅度提升基本上不可能，重点是维持稳定的次月留存率；
• 休眠用户唤醒上，上半年均值在85%左右，还有一定的提升空间；
• 流失用户的挽回率上，虽然成本会偏高，但对整体活跃率提升是非常明显了，可适当倾斜成本；

从用户数据分析以及用户调研分析出流失群体主要分为两大部分；

1. 持续在开车，但是没有打开APP，仅仅使用车机的功能（用户占比60%），可通过行车报告、车辆状态以及福利活动进行唤醒；
2. 没有在开车，且APP一直没有打开的状态（用户占比40%），重点进行用户调研，了解更深层次原因。

周期分析：

从数据中可以看出，上半年活跃率峰值是84.26%，从周期上看两个都是用车高峰期阶段（春节和五一），活跃率会有小幅度提升；

策略分析：

在策略上，2月上线了新用户激励体系和用车知识周期推送，3月上线了流失用户召回活动（3月流失挽回率高于其他月份，有一定的效果），由此推断出行高峰期、活动以及版本迭代能够一定提升用户活跃度。

对活跃提升方向有初步认知后，可根据进行指标拆解，为后续用户运营策略制定提供数据支撑。

第三季度平均月活率目标为85%，可以根据上半年或者同比上一年数据预估，逻辑主要是3个，保留存，提唤醒，高挽回，预测值如下：（基于完成85%的目标，评估各个指标最大的可提升幅度）

预测达成目标表格示意图

78月份保持稳定为主，新老用户的留存保持在上半年峰值数据（优化新手激励体系），并且建立自动化唤醒标签机制，还有开展专项的挽回活动；

9月会有一个国庆出行高峰小热身，可结合出行高峰期策划活动（车辆免费检测/行车报告/有奖话题策划等），新老用户留存保持在93%以上，开展活动挽回用户14%以及唤醒休眠95%的用户。

有了用户分群和明确促活的指标之后，需要解决给用户推送或者策划什么内容/活动/版本升级，能够带来用户的活跃？

策略制定有两种方法，第一种是根据群体，梳理已有的策略优化（如没有制定新的策略）；另外一种是基于用户标签，分析用户偏好来搭建促活场景。（需要数据部门建模完成）

梳理已有的策略：

以上就是大概用表格的形式，梳理了指标提升的策略方向，有效的可继续沿用，效益较低的可以做优化或者策划新的方案替换。（在策略制定前，需要分析运营平台的用户群体行为，这样才能形成差异化精细化的运营方向）。

用户偏好分析：

另外一种就通过数据建模分析，研究用户群体的标签偏好，策略的制定会更加的精准和有效，但也需要公司具备比较完善的标签体系以及数据建模的团队和能力；

①需要梳理平台的核心功能，并形成功能标签，如控车偏好、内容偏好、社区偏好、售后偏好、活动偏好等，对平台相关功能进行归类；（备注：偏好标签需要持续迭代，识别更多偏好标签，提升精准度）

②匹配用户行为，用户有活跃行为的三个月内，分别使用了上面的功能占比，如用户A，近三个月打开APP使用的情况，90%都是用车偏好，50%都是活动偏好（有活动就活跃，无活动基本休眠），40%社区等等，如该用户当月没有活跃，可以基于用车偏好策略触达用户，引导活跃。

整体用户功能偏好（非真实平台数据，仅供参考）：

不同用户群体偏好，如下（非真实平台数据，仅供参考）；

③建立自动标签场景（持续迭代）

如果识别到一些有效的策略，可以通过搭建自动场景进行促活用户，格式为“用户所属xxx分群，有xx个月没有活跃，自动推送xxx内容给用户唤醒”。（推送数据需要记录在监控表，方便后续运营人员分析评估是否需要更换策略）

自动化场景可以结合用户偏好不断进行搭建，如内容偏好用户，APP内容社区功能上线，可重点进行功能宣传推动给该偏好用户群体，引导活跃。

当自动场景足够精细时，可以极大程度提升运营效率和促活效益。

人工表格分析：

如果用户标签不完善的情况，前期可以通过人工分析的方式先进性策略制定，每月初期导出一份用户数据，用Excel标签或者SQL人工进行标签的设定，每日或者每周人工更新标签，如下：

①导入当月用户明细表，包含字段用户ID，用户唯一标识码，昵称，所属用户，最近一次活跃行为，是否开车，最近一次APP登陆页面，近三个月使用最多的功能，最近一次控车使用功能，最近一次购物商品，近三个月参与活动次数…

②分析用户偏好

根据用户群的定义，将群体拆分出来，研究群体用户的活跃情况，功能以及活动参与情况，再进行策略的制定（此项需要比较强的数据处理以及分析能力）。

• 建立完善的触达渠道体系；梳理现有能够触达用户的渠道，比如push、短信、社群、微信服务号、线下渠道等，系统整理成表。
• 建立渠道监控体系；打通触达渠道的数据接口，每次进行触达用户都需要有数据返回，来评估触达渠道的效益。

备注：触达内容后续的转化一般需要单独分析，当然如果能做到一个表里，可以减少后续跨部门协作的步骤，提升整体效率。

用户运营是一个持续迭代的过程，在完成一轮用户运营后，还需要对以下几个方向做复盘，不断完善用户运营的体系。

• 活跃目标的达成率
• 用户分群的适用性如何
• 不同群体的策略数据效益
• 用户标签的准确度如何
• 触达渠道的效益
• 自动场景的准确度（梳理有效的场景，开发或者搭建自动化标签场景，尤其对于即将休眠用户的识别，在识别有流失风险时，进行自动内容发送或者预警给运营人员进行策略制定）

用户运营最难的从来都不是体系的搭建，最难的是在搭建的过程中的指标理解、跨部门沟通、资源的协调、策略实验能力以及行业敏感度等，这都是考验运营人的实际操盘以及学习的能力。

另外还需培养用户思维，要学会共情用户，每个月保持一定频率调研用户，收集用户需求，在需求都收集以及整理的过程中，了解用户，共情需求的背后情感，运用到具体的运营过程中。

用户运营是一个漫长且重要的过程，要坚持做长期主义策略，大到大型运营活动的策划，小到触达文案，都要第一时间从用户的角度思考。

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