精细化运营的重要性与实施方法
关于精细化运营，我的几点感受
什么是精细化运营和精细化运营相对的是粗放式运营
精细化运营是相对于早期采用的一种大部分人都看到相同内容的运营方式而言的。粗放式运营是根据大众的实验效果来反馈运营策略，而精细化运营则更加细致。在精细化运营中，针对不同生命周期的用户、同一生命周期的不同类用户甚至是每个用户，都会展示不同的内容，并采取不同的运营策略来实现最终的转化。与早期的一对多模式不同，精细化运营是一种多对多的对应关系。
在精细化运营策略下，每个用户都被打上了多个标签，这也导致了用户精细化运营策略的优先级。重点是要管理和维护核心用户，因为他们只占总用户数的20%，却创造了80%的收益。虽然剩下的80%用户数据看起来很好，但很难创造更大的价值。当时间和精力有限时，我们应该将重点放在能够产生80%效益的核心事情上。
精细化运营的关键是用户分层
如果说精细化运营是术的话，那么用户分层就是道。用户分层是用户运营的基础，通过用户的基础信息、行为信息和消费信息，可以将用户进行多样化的分层。然而，如何进行分层关键还是取决于最终需要实现的目标。围绕着目标进行用户细分，首先进行初步的用户分层细分，当在这一层用户中发现用户行为之间存在明显差异并且还有进一步提升的空间时，可以再进行更细致的用户分层。
用户分层就像是将一个整个蛋糕切成不同形状的小块，然后将这些小块分发给最合适的人。以淘宝为例，用户的基本信息可以分为性别、地域、年龄、职业和月均消费额度。同时，根据用户行为，可以推断出用户的身份属性标签，如婚恋阶段、是否有房、职业等详细信息。而用户行为又可以进一步分为日常购物时间、购物偏好、购物频次、单次消费金额、优惠券偏好程度、购物习惯等信息。
需要注意的是，很多产品的性别、年龄、职业等标签可能不太准确，这些标签要么来源于用户手动填写（可能存在胡乱填写的情况），要么来源于产品手动标注。淘宝之所以拥有如此多的用户标签，是通过多个产品的信息打通组合，并经过反复校对和优化的过程。购物行为可以解析出许多用户行为和用户场景，再结合淘宝的数据进行优化，形成一个用户拥有多个标签的组合。
总结一下，精细化运营是一种更细致的运营方式，通过用户分层可以更好地实现个性化运营。核心是要管理和维护核心用户，将重点放在能够产生80%效益的事情上。用户分层是用户运营的基础，通过用户的基础信息、行为信息和消费信息进行分层，以便更好地进行精细化运营。
用户洞察在用户行为分析中至关重要。了解用户为什么会有某种行为，为什么这种行为又会消失，背后必定存在着某种原因。之前有一篇关于三大电商平台精准度的文章引起了我的注意：淘宝的推荐比京东更好，但仍不及拼多多。你可以在淘宝上搜索“无锡排骨”，你会发现淘宝的关联推荐是“无锡排骨”和“三凤桥”等类似关键词的匹配。而在拼多多上搜索“无锡排骨”，除了关联“无锡排骨”和“三凤桥”，还会推荐“四喜丸子”。这说明了什么呢？这说明淘宝侧重于关键词的相关性，而拼多多则更注重对用户搜索动机和偏好的理解。用户行为的核心目的是通过搜索动机进行关联推荐，比关键词的相关性更能满足用户需求，促进用户转化。这背后便是通过用户行为进行用户洞察和动机分析。
用户行为地图是用户分层的关键。用户分层可视为精细化运营的基础，甚至是用户运营的基石。基于用户行为地图，可以进行定制化的推荐和运营。根据产品属性将用户行为拆分为几个关键点，并在这些关键点上向用户推荐最适合他们的产品，以最大化用户转化。例如，在签到和福利页等用户行为下，主要是贪小便宜的用户。这类用户通常有较多的时间，但难以进行付费转化。因此，向这些用户推荐优惠券或激励视频等产品将更容易实现转化。而用户的Aha时刻则是用户体验产品的高潮。如果在这个时刻能够向用户推荐一些首次付费试用的产品，就有很大机会实现用户付费转化。用户在某个时刻，基于某个目的，来到某个页面，从用户的目的和属性出发，向用户推荐最适合他们的产品。我曾经看到斑马在精细化运营方面的做法非常出色。在信息流投放广告中，如果用户的付费未成功，斑马会弹出一个关注公众号获取1元优惠课（原价69元）的二维码，以优惠价格促进潜在用户的转化。这样的转化率非常高。随后，根据用户的行为，向用户推荐价格更合适的产品，更容易实现转化。
数据分析是成功策略的基础。精细化运营是一项非常理性的工作，每一项投入、每一个策略的变更都是基于数据的变现来进行调整的。最终策略的成功与否，也需要通过数据进行分析和对比。为了确保最终数据结论的准确性，进行AB测试是一种保障的方式。将新策略形成实验组，保持对照组不变，唯一的变量就是某个变量的改动。只有在控制变量的情况下，才能更准确地实验是否成功。最终，对比实验组和对照组的数据，观察实验组的某些数据指标是否优于对照组的实验指标。有时候我们在实验中发现，某项数据指标上升后又下降了。这时涉及到设计实验的总目标和副目标。例如，我们想提升转化率，但可能发现转化率上升的同时，ARPU值下降。这时我们需要综合考虑收入指标是否整体上升。如果收入整体上升，说明策略是成功的。但如果转化率上升无法抵消ARPU值下降的差距，那么策略可能需要进一步调整和优化。同时，还需要关注实验样本量是否足够，是否有足够的样本量支撑最终结果的显著性。一般来说，显著性水平应大于95%。我们称AB之间存在显著差异。我推荐大家使用一个计算显著性水平的平台——云眼。它可以通过输入数据计算提升率。一般来说，AB测试的结果最为准确。通过AB测试，进行对比分析，并清楚主次，才能更好地执行后续策略。
以上是我对精细化运营的一些思考和感受。欢迎大家在评论区留言交流。
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