随着流量紅利的消失，企業為追求更高的 ROI，企業運營重心已經被迫從拉新流量轉移至存量用戶——對用戶進行精細的分群，并配以細分的運營策略，将合适的産品精準推送給用戶。

精細化運營是流量紅利結束後的生存法則，是面向 ROI 和細分策略的體系化運營方案。我們不妨用四組詞來定義精細化運營，分别是：量入為出、各取所需、物盡其用、伺機而動。

圖 1 四組關鍵詞定義精細化運營

量入為出：無論是運營效果還是投放效果，産出情況決定我們的投入。A/B Test 保證運營活動在大範圍投入之前，預知方案的好壞。

各取所需：根據用戶群體畫像制定差異化的運營策略，個性化推薦、個性化推送是常用的運營方式。

物盡其用：在投入資金、人力後，所做的事情是否比其他事情更具有價值？比如坑位運營、優惠券，效果是否符合預期。

伺機而動：一次運營活動不可能讓 100% 的用戶實現轉化，應該尋找合适機會對其進行二次觸達，直到其按照運營的預期發展。

四大場景講述精細化運營

注：以下産品配圖均來自神策分析，為避免商業機密，圖片所涉數據均為虛拟。

場景 1：某超商小程序的用戶分析運營

某超商有一款進店小程序，他們希望通過小程序實現兩個目的：

一是提升活躍度，即根據顧客的購買商品的記錄，對其進行精準營銷，讓顧客能夠經常消費；

二是提升購買轉化率，比如線下支付通常需要推銷員人工進行商品推薦，而通過小程序挑選商品則可以直接看到相關推薦商品，從而提升客單價。

在運營角度上，就是通過 ROI 實現更高效率的用戶運營，提升用戶的訪問頻率和購買轉化率。其運營分析主要分為兩個步驟：

第一步，确定北極星指标，基于指标拆解象限圖

基于提升活躍度和購買轉化率的目的，運營團隊将北極星指标定義為用戶 3 月訪問天數、用戶總消費金額。

通過使用 2 個北極星指标建立起“用戶四象限”，将北極星轉化為用戶标簽，把用戶劃分成了 4 個群體，分别是高頻高價值、低頻高價值、高頻低價值、低頻低價值。

圖 2 基于北極星指标拆解象限圖

第二步，對不同的用戶群體，采取不同的運營策略，明确運營目标。

1. 高頻高價值：是企業的頭部客戶，是重點的用研對象和門店體驗邀請對象。

2. 低頻高價值：該群體是潛在高價值客群，還不是産品的忠實用戶。因此是重點的品牌宣傳和交叉營銷對象，以期建立品牌忠誠度轉變為高頻高價。

3. 高頻低價值：是最龐大的長尾群體，可讓其野蠻生長，但同時做好預警機制，一旦發生大量遷移，立刻進行分析，進行運營幹預。

4. 低頻低價值：可讓其自生自滅，不做針對性運營。

最終效果是——在運營預算不變的情況下，提升了整體運營效果。用戶活躍度整體提升 10%，用戶消費轉化提升 5%。

除此之外，企業還可以根據用戶生命周期階段分層運營，提升用戶在成長通道的流轉。

圖 3 精細化運營流程圖

場景 2：某二手奢侈品電商的新用戶流量運營

某二手奢侈品電商對平台流量運營時發現，平台經常會有階段性的流量暴增，針對新用戶的流量運營是運營團隊的核心運營目标。

團隊通過渠道流量分析後發現，其 70% 的新用戶主要來源于兩個渠道：抖音和 B 站。

經過用戶分群及漏鬥分析對用戶群體進行下鑽分析，發現抖音渠道的流量轉化率和複購率都比較好；而 B 站則不然，雖然加購較多但是轉化較少。

圖4 數據分析發現，B站渠道加購高，轉化低（圖片來源：神策分析）

圖5 數據分析發現，B站渠道加購高，轉化低（圖片來源：神策分析）

雖然兩個渠道從效果上有較大差異，但是從流量效果上來說，B 站是不能放棄的重要營銷渠道，因此運營人員将重要精力放在此渠道的新流量的運營上。

由于 B 站渠道 0-17 歲用戶占比達 37.55%，18-25 歲的用戶占比為 29.96%，因此運營人員判斷該渠道用戶較為年輕，對奢侈品有需求，但經濟購買能力有限。

于是經過内部溝通，在平台上增加了快時尚品牌，針對 B 站渠道的用戶制作專門的落地頁。通過完美的内部承接，渠道的用戶轉化率迅速上升。甚至該企業根據用戶群體的特點，将産品定位從“奢侈品”改為“時尚品”，實現了數據驅動商業決策的改變。

場景 3：知識付費企業的優惠券效果評估

優惠券的使用是企業精細化運營常用的手段。理想優惠券發放帶來的效果是，合理的補貼率（小于 20%）、用戶較高的使用意願、促成較高的銷售量、多元化的使用方向、效果長期——持續的用戶活躍和用戶購買。

圖 6 理想優惠券發放的效果

因為影響優惠券的發放活動效果的因素很多，運營人員可以通過該指标體系來評估效果，如圖。

圖 7 優惠券運營的指标體系

一家知識型付費企業經常會給用戶發放一些優惠券，經過分析發現“好友邀請券”使用頻率非常高。

好友邀請券是由老用戶發給朋友，當朋友成為平台用戶後，兩人都會各得到一張券。然而，盡管該券被高頻使用，但是帶來轉化率非常低，複購率僅為 6%，遠低于其餘券 20-30% 的複購率。

運營團隊通過用戶路徑分析以及用戶調研，發現“好友邀請券”的發放者主要是 KOL，他們會在開新課之前給學員發券，讓學員減少課程支付成本。在這種場景下券的使用者對平台幾乎沒有什麼認知，複購率很低也是情理之中了。

圖 8 70% 以上的邀請券由 KOL 使用

因此，運營人員不得不暫時關閉了該券。那麼，“好友邀請券”該如何發放？運營團隊嘗試了兩種方式：

第一種方式：用戶加購——提交訂單——給券——支付成功。

在這種方式中，給券的環節是在用戶提交訂單、支付成功之前，經過小範圍内試用，發現最終效果并不好，因為它極大幹擾了用戶的購買流程：用戶在支付前看到優惠券，需要轉給朋友并當朋友注冊後才能投入使用，這樣無疑延長了用戶的購買時間。

第二種方式：用戶加購——提交訂單——支付成功——給券。

在這種方式中，老用戶在支付完成會拿到一張優惠券，此時可進行分享該券，新用戶在老用戶下次購買前注冊新用戶即可，如此既然不會幹擾購物流程，同時還可以督促老用戶的複購。

最終企業選擇了第二種方式，經過數據監測，該券的使用量下降了 50%，但是複購率和 ROI 都提升了 50%。

場景 4：某電商企業的坑位運營

坑位歸因，顧名思義，是将産品最終收益的功勞分配給轉化路徑中各個不同的坑位上。

坑位的核心目的是“流量引導”，當流量流入在線産品（如電商、在線教育等）後，運營人員需要引導其完成購買任務，以實現流量價值最大化。

坑位運營的第一目标是促進轉化。促進轉化相關的因素包括坑位設計、曝光量、産品體驗、素材吸引力。量化指标見下圖。

圖 9 坑位運營的相關衡量指标

某電商運營人員希望全面了解各坑位的運營狀況，從而找到優化重點。我們不難發現，不同坑位的貢獻度差異很大，具體發現：

1. 大專題頁面導入用戶流量高，但轉化率相對較低，要麼優化該頁面的轉化率，要麼将用戶流量導向其它頁面更為合理。

2. 并非越排序靠前的位置，貢獻越高，不符合常見的規律。前 30 位的坑位收入貢獻占比隻有 50.02%，低于另外常見客戶的 60-70% 的值，有較大提升空間。

目前，在神策歸因分析上線後，在神策分析進行參數設置後，首頁各坑位的運營情況一目了然。通過歸因分析還可以針對不同的優化點進行深度下鑽分析，查看每一個優化點對應的細分表現，例如查看不同的“大專題活動”，通過帶來的貢獻收入進行“大專題活動”的優化等。

坑位運營的分析思路

1.坑位點擊次數、人數和滲透率

通過各類坑位的點擊次數、各類坑位的點擊人數知道當前産品中流量規模最大坑位類型。通過各類坑位的滲透率，要評估用戶使用坑位的意願。

2. 坑位人均點擊次數和 CTR

用戶對坑位的使用意願，不能單純從點擊次數上分析，因為不同的坑位由于所在頁面和頁面所處的位置不同，得到的曝光量也不同。因此需要使用更科學的 CTR 進行評估。

CTR = 坑位點擊次數/坑位曝光次數，能夠更好的表達用戶在看到一個坑位後願不願意去嘗試或使用。

點擊率越高，表示坑位和素材吸引用戶的能力越強；人均日使用次數越高，表示用戶有将該坑位作為尋找目标商品的重要途徑。

3. 歸因分析

成單貢獻分析其實是一種典型的歸因分析，将訂單成交歸于不同的坑位，并分析不同坑位帶來的貢獻，也就是訂單量或訂單金額的占比分布。

基于歸因分析的結果，能看出不同坑位帶來的訂單量和 GMV 的絕對數和占比分布，從而對坑位的成單貢獻進行評估。占比越大，成單的絕對貢獻越高。

4. 坑位貢獻原因分析

将歸因模型中的目标轉化，分别改為商品詳情頁浏覽、加入購物車、提交訂單詳情、支付訂單詳情，就可以得到這些坑位在流量落地、意願達成、促成有效訂單以及最終支付各環節的貢獻情況。

以上流程中，任意一步出現問題都可能導緻坑位的成單貢獻不同，因此要定位問題所在，提升坑位效果。

5. 坑位内容分析

前面分析的所有指标，都是對不同類型的坑位進行的分析，除此此外，還可以對某一類坑位中的具體内容素材進行評估和分析，包括各 icon 的點擊人數、次數，各 icon 的人均點擊次數、點擊率，各 icon 帶來的訂單量、GMV 等。

6. 坑位留存和全站留存

對坑位的使用進行留存分析，能夠知道用戶對各類坑位使用的粘性，一定程度反映該功能的友好程度和有效性，是否能給用戶帶來良好的體驗，包括能否幫他找到感興趣的商品等。

涉及功能點：留存分析、日留存、周留存。

以上是電商精細化常見的運營場景，精細化運營能夠幫助企業更了解用戶、了解企業的投放效果、了解用戶的銷售額。

作者：朱靜芸，神策數據分析師。公衆号：神策數據

本文由 @朱靜芸 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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