所谓精细化运营，其实是结合了市场、渠道、转化流程和用户行为数据分析，对用户开展更精准、有针对性的运营活动，以提升目标转化率。从某种角度来说，精细化运营可称作数据化运营，要细致而深入地拆分各个环节的运营数据，做好用户行为分析。精细化运营的概念其实好理解，但问题是——如何做好精细化运营？这里有两个核心：用户运营和数据分析。这也是我接下来要分享的主要内容。

从数据角度上看，用户运营是通过一系列的运营手段，持续提升用户相关的数据。

因此，如何联合用户分群和数据分析更好地进行用户运营非常重要，这也是精细化运营的一个很重要的点。神策数据是做用户行为分析的，我在这里可以详细分享一些真实的用户案例，让大家更容易理解到底怎么做好精细化运营。

当然，接下来的内容绝对适用于大多数用户类产品。对于用户运营和数据分析而言，首当其冲的问题就是怎样做好用户分群？用户分群主要可以从两个方面实施：纵向用户分层和横向用户分群。

1.用户分层

从经典的用户增长模型AARRR看用户运营体系，从用户获取、活跃到付费、留存、传播分享，用户是需要动态演进的。我们以一个真实的电商客户H举例，用户进入产品后，会发生注册、使用产品、购买、付费到最后流失，这个过程用户会拥有不同的状态。如果通过用户的状态看用户群体，他们不再是一个简单的整体。所以，我们需要通过用户层级的划分和相对应的策略方法，去引导各个环节的用户完成理想的下一步动作，来实现用户的精细化运营。对于不同环节的用户，H公司都会有不同的目的，如图7-1所示。

图7-1电商客户H用户分层

新用户：希望他们可以深入体验产品，成为活跃用户。

活跃用户：加深产品的使用频率，最好可以促成转化。

付费用户：增加复购次数，提高忠诚度。

忠诚用户：做好忠诚用户维护。

2.用户分群

用户分层是上下结构，可是用户群体并不能以分层结构作为完全的概括。

简单想一下，我们以用户是否付费划出了付费用户层级，可是这部分群体也是有差异的， 有的用户一掷千金，有的用户只买单价较低的商品、消费较低，有的用户偏爱购买衣服，有的用户偏爱箱包。

为了满足更加精细化的需要，我们需要使用水平结构的用户分群，将同一个层级内的群体继续切分，切分的大概思路和规则基于但不限于图7-2的展示。

图7-2用户分群

对于不同层级用户，我们举例说明：

（1）新用户层级。

前面提到的电商客户H，对新用户的定义为当天注册的用户（产品必须先注册才能体验）。 这个层级的用户主要根据自身的基础属性进行划分。

首先，H公司对不同渠道来源用户做分组下钻，了解各个不同渠道的注册用户数，每一个渠道的注册用户就会被划分成一个不同的群体。

H公司对重要渠道的客户群体会进行不同的消息推送和优惠活动，促使用户提升活跃，渠道提升质量，做到对不同渠道的客户使用更适合他们的服务方法。

其次，用户在注册H产品时，是需要填写年龄和性别的，因为在电商产品中，男女性别的差异会在消费类型里呈现显著的区别。

所以，H客户会对年龄和性别进行用户群体的划分，对不同的注册用户推送他可能喜欢的商品来吸引其变成活跃用户。

在实际运营过程中，H公司的运营人员对28~32岁的男用户进行用户分群，并根据自身产品业务的细分领域，向该人群推送相关品类的商品。

（2）活跃用户层级。

客户对活跃用户的定义是每日启动过产品的用户即为活跃用户，但不包括当天注册的用户。

活跃用户的用户层级，可以根据用户在产品中的行为特征进行群组的划分。

这些特征包括但不限于用户的使用偏好（如时长、深度、时段）、页面类型浏览（如不同商品的页面）、重点业务行为（如加入购物车、分享）。对于用户使用偏好，又有两个分群场景：

一是根据用户近期浏览不同商品页面的数据划分用户群体。

我们对用户查看“商品详情页”这个行为进行商品品类的维度下钻，推测用户近期感兴趣的品类都有哪些，且H公司需要限制用户到达商品详情页的前向来源是必须通过banner、推荐、商品列表或者搜索，因为这些地方的点击是可以体现用户对商品有一定的兴趣的。

现在我们把活跃用户层级上的目标人群进行更精细化的切分，找到我们需要的目标人群，下面要做的是如何更好地进行推送。

在这里，比较有效的方式是研究用户使用App的行为数据曲线，了解用户使用App的使用习惯集中在哪些时间段。

有了对用户使用习惯的了解之后，就可以针对这一类人群，在他们相对活跃的时间段，专门做一些优惠的礼券和相关的商品信息的推送。

这样精确触达用户需求和心理的做法，会让他们对产品产生亲和感，并继续使用产品，高力度的目标优惠也会促进用户付费的转化。

这是H公司给我推送真实的消息，我的浏览行为和前面描述的一样，开始我只是打开App 随意浏览一下，几天后我又详细地浏览了手表，如图7-3的推送内容。

图7-3推送内容

左边图片是对我启用召回的推送信息，右边图片是对我浏览过手表后的推送信息。

第二个分群场景是根据重点业务行为进行分群。如对在微博、微信、朋友圈中分享了自己的产品或者服务的用户进行分群。

这部分用户被H公司称之为网络活跃者，并把进行过相关行为的用户的信息进行数据汇总， 对这群人采取区别于其他用户的邮件文案进行营销活动，使用更有吸引力的促销力度。

优惠的力度可以根据用户其他属性再进行细分，如年龄、职业、分享方式，不过这需要更加详细的用户行为数据及其属性。

（3）付费用户层级。

历史中只要进行过完成订单支付的用户都会被算为付费用户。

付费用户其实是根据用户的付费能力和购物偏好进行群组的水平划分。

在用户的消费能力中，H客户主要对消费间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）进行群组的划分；在购物偏好中，主要对用户购买的品牌、支付方式、购买时段等进行群组划分。

如果对消费能力中消费金额这个维度进行划分，可以划分出以下群组：

•​ 过去30天中总的消费金额在200元以内为轻度消费用户。

•​ 过去30天中总的消费金额在200~1000元为普通消费用户。

•​ 过去30天中总的消费金额在2000元以上为重度消费用户。

如果在对这些用户在进行消费频率和最近消费时间长度两种维度交叉分析，就可以得到 更详细的用户群体。H公司即按照RFM这三种指标对付费用户层级构建出一个我们很熟悉的数据立方体，把该层级用户分成几种不同的群体，不同的群体有不同的特征，更有不同的运营策略。如图7-4所示。

图7-4 数据立方体

•​ 高消费、高频率、间隔短人群：用户从各个方面都是属于最优质的付费用户，需要保持。

•​ 高消费、低频率、间隔短人群：这类用户需要促进他们消费的次数，不要成为一次性用户，需要重要保留。

•​ 高消费、高频率、间隔长人群：虽然近期无购买行为，但从消费频率和消费额度看属于重要价值用户。

•​ 高消费、低频率、间隔长人群：用户是大额买家，需要重点发展，增强该用户的群体黏性。

在购物偏好这个维度中，H公司一方面对付费群体购买的商品品类进行查看，知晓用户偏好的商品的类型和品牌；另一方面了解用户的下单时间、支付方式等。

在以后的运营中，不管是品牌的大型促销还是个别品类商品的活动，都可以根据行为数据得到的用户隐形特征对用户进行精细的支持。

（4）流失用户。

流失是一个很泛的定义，用户7天或者30天没有触及产品都可以算流失、没有再次发生支付行为也可以定义为流失，因此在不同的商业模式和公司当前的状态下，流失的定义需要自身进行确定。首先，H公司将连续8周没有使用产品的用户定义为流失用户，这批层级的用户需要根据之前在产品中的行为采取不同的召回策略和维系方式。

这里的分群方式有很多，例如浏览过商品但是没有下单的用户群体、只支付过一次订单就流失的用户群体，具体的场景和数据就不一一列举了。