通过初级、成长、成熟和活跃、衰退、沉睡多个维度交叉分析 , 总能发现出问题 , 制定相应的运营策略 。
四、运营动作的周期和推送的方式运营动作周期用户运营的体系 , 是需要进行长期的运营操作 。 可能会根据过程中的数据反馈 , 来调整具体的动作 。 但方法和大方向基本应该保持一致 。
当然 , 根据业务的不同性 , 运营动作的操作也会有所差异 。
以电商业务举例 , 在电商业务中 , 不同用户类型操作的频率也是不同 。
如:
- 死亡期的用户:一个月/半个月集中整理一次数据 , 进行发券、推送等 。
- 流失期的用户:此批用户属于濒临死亡 , 则需每3天/7天需分析一次 , 进行运营激活等 。
举例:3月1号对前两个月的数据进行上述的分析后 , 在4月份捞出来的数据中 , 3月份这批数据在最新数据中的情况 , 以此来评估你的运营效果和指导后续的动作 。 同时 , 还能同比日活情况、留存情况等指标 , 多维护结合来分析效果 。对于用户推送这方面展开来讲 , 可能又是一篇文章 , 先抛开时间、频次这些因素 , 简单的策略建议如下:
- 初级用户、死亡用户推送优惠 , 引导消费 。
- 成长、成熟用户推送根据用户数据反馈 , 推送相应爆款 , 特色商品、产品活动等 。
- 推送后的用户引导链接、跳转方式越短越好 。
- 对我们产品用户进行精细分层级;
- 制定相应的用户模型(RFM模型的应用);
- 根据定好模型 , 进行相应用户数据的收集;
- 通过数据的分析制定相应的运营策略;
- 运营周期、推送的方式和数据效果的评判标准 。
当然 , RFM的模型 , 还有一个用户的消费金额 。 当你需要更细化对用户进行分层时 , 还可以将此指标考虑进去 。 然后对数据进行加权处理 , 可能又会得到不同的结果了 。
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