随着产品数量的不断增加，用户数量和用户类型也越来越复杂和多样化。此时，单一的运营策略不足以支撑产品的运营。作者为我们提供了新的思路和新的运营策略，重构了用户运营体系，有效地解决了这一问题。
一、方案背景
在产品的早期运营过程中，由于用户数量少，用户行为不稳定，设计了许多分散的运营策略，针对不同的业务目的来引导和激活用户。
随着产品的不断发展，功能越来越多，用户数量越来越多，用户类型也越来越丰富。但是产品的运营策略越来越复杂，对后续的新用户不是很友好，不利于运营思路的安排和运营策略的制定。
因此，需要在现有用户数据积累的支撑下，梳理零散的运营策略，重构完整、清晰、有效的用户运营体系。
二、搭建框架
三、详细步骤
1. 梳理产品商业通路用户价值成长路径
1.1商业通路分析
DAU价值：我们期望大量用户持续粘性和活跃，我们需要在产品中有一个用户习惯形成渠道。
GMV价值：期望用户有良好的支付习惯，产品中需要一个支付行为转化渠道。
1.2用户价值成长路径分析
2.基于用户价值个性角色对用户进行分层
2.1基于用户角色进行分层
通过对产品的拆解和分析，根据经验定性划分不同类型用户在产品中的角色。
2.2基于生命周期进行分层
生命周期是从【接触产品】到【离开产品】的整个过程。第一个任务是如何划分生命周期。
通过以上业务渠道分析，我们知道产品的商业价值体现在DAU和GMV，用户的所有生命周期都需要根据这两个价值来划分：
提取已注册超过15天的用户，抓取其15天内的登录次数，分析使用时间的支付金额，从而找出高价值用户。
将15天前注册的保留用户分组：
观察这些用户的登录次数、平均使用时间和消费额度的分布情况。
通过数据分析发现，这些被保留超过15天的用户数据如下：
31%的用户登录1-5次。
49%的用户登录5-8次。
20%的用户登录次数超过8次。
11%的用户平均访问时间在30分钟以内。
52%的用户平均访问时间在30-120分钟内。
37%的用户平均访问时间超过120分钟。
57%的用户支付不到100英镑。
29%的用户支付100到500英镑。
14%的用户支付超过500英镑。
根据上面分析的留存用户行为的共性，划分用户的生命周期：
将之前定义的个性角色分层与生命周期分层相结合，将成长期和成熟期的用户进行二次划分，进一步细分运营的颗粒度，构建用户的成长阶梯，便于后续更有针对性、精细化的运营。
3.基于用户分层搭建用户成长阶梯+运营模型
3.1搭建用户成长阶梯
按照之前定义的人格角色分层和生命周期分层，用户的价值会一步步提升。
3.2围绕用户成长阶梯梳理用户运营模型
4.梳理成长阶梯不同阶段的成长路径，并进行筛选（用户留存与漏斗分析）
通过桑吉图枚举不同阶段用户的所有成长路径，可以列出所有能够达到提升用户成长阶段的路径：
每个成长阶段，都梳理出几个提升的路径，并通过漏斗，留存分析等，将每个阶段有运营价值的成长路径筛选出来（可多个）。
以注册用户到新手用户为例，分析如何筛选出有价值的成长路径，其他阶段的用户群体分析过程类似。
首先，通过对页面访问路径和业务的分析，挖掘出用户从注册用户升级为新手用户，进而使用产品核心功能的两条路径。
接下来，分析两条路径。考虑到两条路径都属于主路径，为了使用户在前期的行为尽可能满足产品设计的预期，以免因选择过多而造成损失，两条路径只剩下一条。并重点做好相关的操作打磨和指导工作。分析集中在三个方面：
哪条路更好？
大多数用户符合哪些特征？
大多数用户都有同样的行为吗？
梳理从新用户到新手用户的所有成长路径：
分析关联性(哪条路径更好分析基本共性分析行为共性)。
首先，通过漏斗分析，比较了两种转化途径的转化率。
路径漏斗：
路径漏斗：
接下来分别保存这两条路径的转化种群和丢失种群，并进行对比分析，主要以用户的基础数据和用户的行为数据作为分析维度，看能否挖掘出一些共性，为后续的路径优化提供决策。
然后，通过用户的属性，利用事件分析功能，对这些用户进行多维度拆解，主要从地区、性别、年龄等方面进行拆解。
接下来分析用户的行为特征，通过事件分析功能，对这些成功用户进行留存相关分析，检验转化的后续稳定性，挖掘出留存的关键转化功能和提升价值的关键功能。
评估结果(比较转化率、比较保留率):
1.2000个新用户中，已完成1号路由的用户有1238个，转化率为74%；路径2有1738个用户，转化率85%。能得到2条路径更好。
2.这两条路径加起来有3000多名成功用户：
A.男女比例分别为77.3%和22.7%。
一二线城市b用户占比32.3%，三四线城市用户占比67.7%。
C.使用过“关注主播”功能的用户中，二次停留率为30%，站内平均为20%。
在用户成长路径表中对不同推广阶段的所有路径进行分析后，可以对这些路径以及数据分析的结果有所了解，并对这些分析结果进行梳理，为后续的运营策略提供决策支持。
5.围绕用户成长路径进行运营策略的落地
通过上面的一系列分析，我们获得了在不同层面提升用户的洞察力。接下来，我们需要借助这些洞见，为每一条路径上的不同节点设计运营策略，即引导和激励用户的行为，让用户遵循我们预设的路径，进而提升用户的价值。
在设计运营策略之前，需要对用户行为进行分类，分为：
一次性行为(一般主要存在于主要路径，即第一次达到某个目标，比如第一次送礼、第一次播音等。).
里程碑行为(主要用户鼓励用户的累积行为，签到10天，点赞1000以上，上线30分钟等。).
持久行为(用户需要持续执行的动作，每天登陆奖励，每次广播等。).
从用户的成长路径中找到需要一次性激励或里程碑激励的激励点。
从产品功能模块中寻找需要长期持续激励的激励点。
运营战略设计：简介。
6. 设计等级系统，串联起用户成长路径
对被激励的用户行为赋予奖励和成长价值，根据不同的功能模型构建用户等级曲线，最终将相应的用户等级与权利和奖励相匹配。
生长系统设计方案：简介。
7. 预流失预警与召回机制设计
7.1定义流失指标，并定位出流失人群
通过分析用户的退货率发现，当退货率降至5%时，会出现明显的拐点，然后数据趋于平缓，因此将30天未登录定义为流失用户。
7.2构建不同层级的流失用户结构图，分析流失用户行为
是否是流程环节：从新手、成长、成熟三个分析维度分析流失用户比例。
是否是用户质量问题造成的：分析不同渠道流失用户比例。
是否是特定的用户群体：分析用户的基本属性、性别、地域、年龄、兴趣是否相似。
是否是具体的行为/功能问题：分析损失场景，用户做了什么行为/使用了什么功能。
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下面以新手期为例，分析流失用户行为，其他阶段的用户群分析过程也类似。
分析流失用户特征，建立流失用户分级预警数据库。
群组用户：
分析新手用户每天的平均使用时间：
分析每周登录次数：
从前面的分析中观察到“关注主播”的功能会大大提升留存，所以也分析了这个功能来分析用户关注的主播数量。
将数据可视化到结果行中：
根据数据分析，总结出新手阶段用户流失的特点：
55%的用户来自推送二维码。
98%的用户每天使用不到30分钟。
93%的用户每天登录不到两次。
92%的用户关注不到2个主播。
7.3监控数据，进行新手期预流失用户建模
注册用户自然流失率高，质量差。
连续3天，每日登录次数低于2次的用户被标记为预流失用户。
已过注册期且活跃但不关注主播的用户被标记为预流失用户。
连续3天每天在线时间少于30分钟的用户被标记为预流失用户。
……
7.4制定召回策略，建立自动召回协同体系
召回策略：略。
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作者：阿芬。
本文为“人人都是产品经理”社区与优盟联合举办的“2019优盟杯数据分析大赛”获奖作品。未经作者和平台允许，禁止转载。
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图来自Unsplash，基于CC0协议。
