用户开始增长后，需要建立一套用户运营体系来维护用户的参与。本文作者根据自己的实战经验，从以下三个方面详细介绍了如何搭建社区O2O用户运营体系。

作者所在的O2O企业是一家率先践行新零售理念的一站式社区共享服务平台。通过线上APP和线下门店，为社区居民提供各种服务。在短短的一年多时间里，覆盖了12173个社区，用户呈爆发性增长。面临的问题是如何建立一套可行的用户运营体系，保证用户的活跃度和留存率，并推动城市公司、门店和频道之间的协同运营。在接手用户运营项目后，我和团队主要考虑的难点是：

1. 与一般APP产品不同，我们的运营场景更为复杂。用户的生命周期从线上延伸到线下，用户获取主要在线下完成，需要引导用户进行线上消费，然后再进行线下服务。每个路径都需要对用户进行运营和维护。

2. 公司业务的复杂性。平台产品涵盖了社区生活的方方面面，从生鲜蔬果到洗衣、家修、家政等各种服务。由于不同社区的差异，每个门店的产品陈列差异性很大，导致门店品类销售有偏科现象，只有几个热门产品经常受欢迎，其他服务和商品很少被用户知晓。如何更好地帮助门店匹配商品和服务给有需求的用户是一个难题。

3. 经过一年的爆发性增长后，用户新增速度明显放缓。缺乏一套有效的用户增长体系，社区用户渗透率没有达到饱和，如何保证用户持续增长是非常重要的运营任务。

针对这些难点，我从以下几个方面来阐述社区O2O用户运营体系的搭建方法。

社区O2O用户增长之道

传统的增长思维是通过各种渠道运营来引流，包括应用商城的ASO优化、付费推广、新媒体渠道和地推等。这种思维以用户获取为核心，追求将用户获取成本（CAC）优化到最低并找到最优渠道的引流模式。然而，随着流量红利的消失，越来越多的企业发现，即使建立了正确的渠道体系，在执行过程中以注册用户量为导向的运营策略导致线上用户留存率无法提升，CAC居高不下。许多产品在一段时间的增长后陷入停滞状态。然而，在我们搭建增长体系的过程中，我们发现社区O2O运营中注册用户量并不是最重要的指标，而是新用户的首单转化率和次月回购率。用户由门店引导注册，下首单和次月回购是影响用户是否留在平台的重要因素。在前期追求盲目注册用户量增长的情况下，反而会带来大量僵尸用户或一次性消费用户，不利于整体用户的健康发展。因此，我们以门店为引流中心，以门店周围的小区用户为拉新目标，通过划片将小区分配给线下配送人员负责，每个人负责一个片区，并制定每个配送人员发展1000户消费用户的运营目标，并建立社群作为最小运营单元。这样做的好处是最大化提升小区消费用户的渗透率，同时通过社群维护用户，提高每个消费用户的消费频率。在运营管理方面，我们有约4000名配送团队成员，每个人主要负责配送工作，同时利用碎片化时间进行拉新。除了正常的激励机制，我们还需要了解每个门店覆盖的社区范围、社区划分的片区分布、每个小区消费用户的渗透情况，以及每个配送人员实际拉新的情况等。我们与数据开发部门合作开发了一套线下用户数据运营平台，通过该平台可以直观监控线下拉新数据和小区用户渗透率，对难以渗透的小区进行集中地推，并由配送人员收集每个小区和用户的画像数据，形成完善的社区和用户画像模型。在这套增长体系的指导下，我们甚至完全放弃了线上推广渠道的投放，用户实现了免费自增长。一些门店的用户月复购率最高可以达到80%，尽管整体用户增长速度放缓，但用户质量得到了显著提升。

社区O2O用户精细化运营之道

精细化运营需要对用户进行分层和分群，我们之前也做了用户标签管理平台，但发现大多数标签是没有实际用处的。为什么呢？因为这些标签脱离了业务场景。以性别标签为例，女性标签的用户占40%，男性标签的用户占35%，剩下的是未知性别的用户。然而，仅仅根据性别标签对用户进行分层后，运营方面能做的事情有限。将女性用户推荐女性常用商品，与给全平台用户推荐商品的效果并没有太大差别，因为即使都是女性，每个人的消费偏好和需求也不同。因此，我们需要建立以业务场景为核心的用户标签体系。什么是业务场景呢？

在精细化运营中，我们需要根据用户在平台上的实际行为和需求，将用户划分为不同的群体，并根据每个群体的特点和需求，提供个性化的运营策略和推荐内容。例如，对于购买生鲜食品的用户群体，我们可以根据他们的购买频率和品类偏好，推荐相关的促销活动和新品上市信息。对于家政服务的用户群体，我们可以根据他们的家庭状况和需求，推荐适合的服务项目和优惠活动。通过根据业务场景对用户进行精细化分群和运营，我们可以提高用户的参与度和满意度，增加用户的忠诚度和消费频率。

在用户标签的管理和使用上，我们需要注意标签的实际价值和准确性。标签应该基于用户的实际行为和需求，而不是仅仅依靠推测或假设。同时，标签的更新和维护也是非常重要的，随着用户行为和需求的变化，标签也需要相应地进行更新和调整。

通过建立业务场景为核心的用户标签体系，我们可以更好地理解用户的需求和行为，提供个性化的运营服务，从而实现社区O2O用户的精细化运营。

业务场景是根据业务需求来指导业务运营的情况。例如，我们平台有多个频道，每个频道都需要有消费用户，那么如何从平台用户中找到潜在的消费用户呢？这就是一个业务场景。另外，每个频道的消费时间窗口也不一样，那么如何将已有的消费用户分成低频、中频和高频的用户，以便指导每个频道的活动运营呢？这也是一个业务场景。通过与各个频道的沟通和需求收集，我们总结出了13个不同的业务场景，并针对每个场景建立了相应的用户标签体系，以供业务指导使用。我们还具体划分了11个标签大类，每个大类下又有不同的细分子类和标签数量。这些需求由数据部门来实现，他们通过数据建模等方式开发了标签管理平台，并实现了标签的实时更新。具体使用标签的方法是什么呢？举个例子，我们之前提到的门店，有一些畅销爆款商品正在走量，但许多商品和服务有需求的人并不知道，这就需要我们主动为用户推荐。那么如何进行推荐呢？传统的用户分析是基于用户的历史行为，根据用户购买了什么来为用户推荐相应的商品，但是效果并不理想。原因是单纯看用户的历史行为无法完全指导业务，因为历史行为具有滞后性，除了一些高频商品外，用户购买后的需求已经得到满足，再给他们推送这类商品的信息反而会干扰他们。这时就需要使用一种标签，即兴趣预测标签。兴趣预测不仅仅基于用户的历史行为，还综合考虑了平台商品的相似度、时间衰减因子等维度，为用户贴上相应品类、商品的标签。然后根据标签对用户进行分组，并策划相应的商品活动，再向分组用户推送活动信息。经过一段时间的标签模型优化后，我们发现滞销商品的销售率明显提升。这就是用户精细化运营的核心所在，也就是说，标签一定要建立在业务场景的基础上，而不是追求数量众多但没用的标签。比如，一些企业做的360度用户画像，给用户打上看书、听音乐等兴趣标签，先不说用户自己填写这些内容是否真实，就以这些标签来进行运营存在可靠性问题。例如，用户喜欢看书这个标签并没有什么用处，因为运营人员不知道用户喜欢看的是文学类还是经济类书籍，所以无法进行针对性的活动策划。另外，用户数据运营也是用户运营中非常重要的一部分，我在这里不做详细介绍，将来会专门写一篇文章进行梳理。

在社区方面，我们还处于探索阶段，但社区运营的效果已经显现出来了。一些门店的30%订单来自社区，社区用户贡献了门店约一半的复购率。我们的社区主要解决以下几个问题：

1. 解决用户服务问题：社区由线下配送人员组建，每个配送人员负责固定片区的服务。在一段时间的上门配送和便民服务后，配送人员与用户之间已经建立了一定的联系。当用户遇到问题时，他们可以在社区群里发起提问，群主会积极回应并解答问题。这在一定程度上减轻了大部分客服的压力。

2. 解决用户下单问题：为什么社区能贡献一半的复购率呢？原因是我们服务的社区用户主要是中老年用户，他们的一个显著特点是学习能力较差，不会使用我们的APP。但是一旦他们加入社区，就能很好地解决下单问题。他们只需在群里说出想购买的商品，群主会立即响应并代替用户下单。不久后，群主会亲自将货物送到客户家中。我们称之为社区管家服务。

3. 解决用户活跃问题：我们的门店经常举办一些到店活动，需要用户参与。只需在社区群里发布活动通知，就会有很多老用户前来参加。此外，一些线上促销活动也可以通过社区进行传播。因此，社区的运营是建立在能够解决用户问题的基础上的。想象一下，有些社区运营通过各种方式吸引用户加入社区，但目的只是为了推广产品。在平常时期，他们只发红包来激活用户，过一段时间就会发现，大家只在发红包时活跃，平常都是设置免打扰模式。这种社区运营的效果几乎为零。以上是我在实际操作用户运营过程中总结的经验。总结一句话：搭建用户运营体系需要找到适合自己企业增长模式的方法，并建立一套精细化的运营体系来指导运营。在线下，可以借助社区来维系用户关系，提升用户的生命周期价值。