今天策小編要和大家談談心里話，作為一家大數據公司的新媒體運營，壓力，那是一定大的；KPI，那是肯定有的；學習，那是相當的需要……比如，你聽過大數據時代下的精細化運營么？小編賣出的每一份安利，都有親身經驗（拍胸脯）。

由于人民日益增長的物質文化需求同落后的互聯網 er 生產力之間的矛盾，導致用戶經常喜新厭舊，如何利用有限的資源，從一眾競品中殺出重圍，變得尤為重要，所以越來越多的人提出了精細化運營的概念，主要目的主要是為了充分利用資源，減少拉新成本，同時培養用戶粘性，讓用戶從天使輪用到 IPO。

精細化運營到底是什么？我有一個思路如下圖。

圖1 大數據時代下的精細化運營框架

所以基于 Event-User 模型的精細化運營分為三個步驟：

1.?了解用戶屬性 + 洞察用戶行為；

2.?實現用戶細分；

3.?根據策略進行精細化運營。

1了解用戶屬性

了解用戶的過程，實質上是一個為用戶打上不同標簽并分群的過程。用戶的信息可以從內在屬性、外在屬性和業務屬性等等很多方面來交叉分析。比如內在屬性由客戶內在因素決定，如姓名、性別、年齡等，外在屬性包括城市、聯系方式、教育程度、手機機型、屏幕大小等，業務屬性則需要根據自身業務進行設定，如電商平臺包含首次注冊時間、首次下單時間、VIP 等級等。

圖2 神策數據電商 DEMO 用戶屬性示例

通過屬性數據的補充，每一位用戶的形象逐漸豐富，“脾性”將被摸清，如

王小明，25，單身未婚，最近訪問時間凌晨 3：00；

張小紅，23，廣東人，電商網站 VIP 黃金會員；

然后你就知道張小紅沉迷網購，王小明有戀愛需求了……

了解用戶屬性是一個長期積累數據的工作，功夫要下在日常中，如薄荷網的用戶信息補充步驟、陰陽師的游戲內調查問卷等，這有助于運營對用戶進行分別的管理。

2? 洞察用戶行為

Event-User?模型是一個很常見的數據模型，通過這個模型，可以很方便地記錄用戶及其行為。其中 Event 表示用戶在 Web/App 上的操作，例如登錄 APP、瀏覽商品、加入購物車、提交訂單、支付訂單、收藏商品等行為，通過這些用戶行為流，我們可以了解用戶的行為習慣，進而為精細化運營做準備。

圖3 神策數據電商 DEMO 用戶行為（事件）示例

對用戶行為進行分析，有助于運營同學了解到用戶使用 Web/APP 的習慣，如用戶登錄時間段、常點選的廣告位、偏愛的服裝品牌等，進而為用戶準備更吸引人的內容，改進產品界面排布，優化用戶體驗。

比如，張小紅收藏商品較多，購物車里商品較多，支付訂單次數較少，可能是因為推薦的商品價格過于昂貴，可以嘗試推薦價格較為低廉的商品，提高購買率。

3?基于用戶細分的精細化運營

用戶分群是一個人工篩選的過程，大數據為用戶分群提供了豐富的可能性，如通過用戶屬性為用戶打標簽，或通過用戶行為進行用戶畫像。標簽是通過人工高度提煉的特征標識，而分析的維度越豐富，則用戶分群做的越精準。

基于高度用戶細分的用戶分群，我們可以對產品進行精細化運營，如對高價值用戶進行精準推送，對已流失的用戶進行用戶召回，對低回訪率用戶舉辦線上活動促活等。

以精準推送為例，精準推送是基于我們前期對用戶全貌進行的勾勒和分群工作，二者缺一不可。神策數據可以將已有的 Web/APP 用戶通過“用戶分群”功能劃分為不同群體。如下圖，利用神策數據的用戶分群功能，我們將上周注冊且 APP 元素點擊次數為 0 的用戶存儲為用戶分群“未激活用戶”。針對這類注冊了但是沒有用起來的用戶，我們需要在短時間內推送他們最感興趣的內容，如免費試用、限時優惠、新人禮包等。

圖4 神策數據用戶分群功能示例

還可以直接查看不同數據分析模型的具體用戶明細，并保存為分組，作為推送對象。

圖5 神策數據針對某流失人群進行精準推送

神策數據打通了多維分析、用戶分群、精準推送、效果反饋的閉環，幫助企業與用戶實現了高效的信息互通。讓企業真正能做到了解用戶需求，精準推送內容。

互聯網時代，流量日益金貴，競品多如牛毛，精細化運營才能提升用戶留存率、降低獲客價格、提高用戶忠誠度、提升企業核心競爭力……手法各不相同，原理大同小異，使用數據分析的方法，結合一系列指標體系制定相應策略，可以幫助企業實現數據驅動運營決策。

總結

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