用户运营怎么做岗位职责及策略分享？( 二 ) _生活百科

我们发现老用户活跃主要是因为一般活跃和忠诚用户的活跃都很少，但是新用户很多，说明我们需要做好新用户引导和留存，同时促使用户向忠诚用户转化。
进而可以通过对每个月用户进行细分，分析同一月份不同层级的用户构成，从而判断用户成长的健康状况。
但是为了更加清晰，我们按照活跃、不活跃分别看用户的构成，这样的话能更清楚地看到各层用户的健康状态。

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用户是在产品的生命周期中不断成长的，我们除了会看某个时间点用户的活跃组成情况，我们可能还要关注用户的成长路径：每天有多少新增用户变成了活跃用户？有多少活跃用户变得不活跃？有多少忠诚用户变得不活跃？又有多少流失用户被我们召回等，这样有助于我们更直观地分析用户的去向，更精准地定位问题，从而针对性地进行动作。
比如可以通过桑基图的形式展示某产品1月份新增用户在接下来的成长路径，发现在2月份有相当比例的用户没有再活跃而变成沉默用户，需要及时通过运营手段触达这部分用户，以防止其在3月份流失。
相似地，对于某段时间的活跃用户或者沉默用户，也可以通过类似的方式进行监控，以便及时了解用户的去向，及时进行干预，以防用户流失。
04 用户分群应用案例以上通过一个案例讲述了用户分层的思路和方法，下面再通过一个案例介绍用户分群的应用。用户分群中有一些比较常用的方法；比如可以通过经验型的RFM模型，从不同维度对用户进行评价，进而划分成不同价值的用户进行运营；或者通过大数据挖掘的聚类算法等，挖掘大量用户的相似特征实现物以类聚人以群分的目的。
这些方法已经很成熟了，而且很多人已经耳熟能详了，就不在这里赘述了。今天给大家介绍另外一种比较重要的分群方法—同期群分析，所谓同期群分析就是针对分层用户的进一步细分，对处于相同生命周期的用户进行分群，看相似分群的效果。
一般来说，同期群需要满足：处于相同生命周期，比如研究的都是新用户，或者具有共同的行为用户，这样群内我们可以看时间上的变化趋势，不同群之间对比可以看效果，一般用来衡量产品或者运营优化方案前后的效果；比如2月份我们上了一个新功能，导致3月、4月的新用户留存明显好于1/2月，通过对爹带钱1、2月的新用户留存和迭代后3、4月新用户留存的同期群对比发现优化方案效果显著。
我们通过一个案例来说明同期群分析的具体应用，假设我们拿到某个店铺的销售数据，通过数据发现，虽然每个月的销售额和客户数持续增长，但客户的ARPU却在持续下降，客户的购买力是在逐渐减弱么？
为了探究这个原因，我们先把客户进行分层，分为新老用户，然后分别对新老用户进行同期群分析。

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我们首先对1-4月份的新用户的ARPU进行同期群分析，即取每个月的新增用户作为一个同期群，研究不同同期群在首月及以后的ARPU变化情况，发现随着时间的推移，1-4月份新增的用户首月的ARPU在不断提高，说明新用户的购买力是在不断增强的，那就很有可能是老用户的购买力下降了。
相似地，我们对老用户进行同期群分析，发现随着时间的推移，老用户的ARPU在逐渐降低，是老用户的购买力下降导致整体用户的ARPU下降。
05 总结本文尝试从活跃用户的运营出发，探讨如何将活跃用户的精细化运营落地，以及实现精细化运营的2种重要的方法—用户分层和用户分群，并分别通过案例逐步展示了2种方法应用的详细步骤，希望通过理论结合案例的方式将人人吹捧却又鲜有实现的精细化运营落地。
但不可否认的是，活跃用户的运营绝不是说掌握了这些方法就可以高枕无忧，用户的认知和需求都在随着互联网的高速发展而不断变化。
我们不能指望通过一些固定的方法套路就能搞定用户，一切方法套路都是为了尽可精准地了解用户，为用户持续提供有灵魂的产品、高质量的服务才是让产品长久不衰最高端的方法套路。
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