随着获取流量的成本逐渐升高，各个产品的用户之间重合度越来越高。同时，淘宝千人千面的出现，让大家看到了针对不同人群的精细化运营的可能性。将每一个人群进行精细化运营，最终提升流量的利用效率，让流量变成真正的留量。

一、什么是精细化运营

和精细化运营相对的是粗放式运营，也就是在早期的时候，大部分会采用的一种运营方式。大家看到的东西都是一样的，根据大众最终的实验效果去反馈运营策略。

而精细化运营就相当而言，会比较细致。针对不同生命周期的用户，同一生命周期的不同类用户甚至是每个用户，都展示不同的内容，采取不同的运营策略去完成最终的转化。如果说早期的运营策略是一对多的模式，那么精细化运营就是多对多的对应关系。

在精细化运营策略之下，每一类用户甚至是每一个用户都被打上了N多个标签，在这种情况下，也就出现了用户精细化运营策略的优先级。20%的用户创造80%的收益，重点将核心用户做好用户管理和维护，才能创造更大的价值。虽然80%的用户这部分的用户数据看起来非常好看，但是很难创造更大的价值。当时间和精力有限的时候，将最核心的精力放在那能产生80%效益的事情上。

二、精细化运营的关键

前面简单的聊了下什么是精细化运营，对于精细化运营有了一个大致的了解和轮廓。接下来我们来说下，日常运营工作中，我们应该如何去进行精细化运营。以下内容纯属自己的观点和看法，仅供参考。

用户分层是根本

如果说精细化运营是术的话，那么用户分层就是道。这也是为什么说用户分层是用户运营的基础的原因，之前也写过关于用户分层的文章，可以戳浅谈用户运营中的用户分层。

根据用户的基础信息，行为信息以及消费信息可以将用户进行多样化的分层。但是，如何进行分层关键还是看最终需要实现什么样的目标。围绕着目标进行用户细分，前期先进行初步的用户分层细分，当后期跑通之后，如果在这一层用户中，用户行为之间也存在某些明显的差异，还有进一步提升的空间，可以再一步进行用户分层。

用户分层就想把一整个蛋糕，切成不同形状的小块，将这些小块送给最合适的那个人。拿淘宝来说，用户的基本信息可以分为：性别、地域、年龄、大致职业，月均消费额度。

同时，根据用户行为，可反推用户身份属性标签：婚恋阶段，是否有房，职业等非常详细的信息。

用户行为又进一步可以分为：日常购物时间，购物偏好，购物频次，单次消费金额，优惠券偏好程度，购物习惯（是搜索购物还是浏览逛街式购物）等信息。

这里需要说明一点，很多产品的性别，年龄，职业这一些标签都不太准确，这一些标签要么来源于用户手动填写标签（用户可能存在胡乱填写的情况），要么来源于产品手动标签。（按照用户可能存在的某个行为去进行划分）。淘宝之所以有这么多的用户标签，是有众多产品的信息打通组合，逐渐优化之后形成的一个用户N多个标签的组合。还有一个核心是，购物这个行为上，可以解析出很多的用户行为和用户场景，再加上有淘宝的数据去进行反复校对，优化的一个过程。

还记得之前看过一个案例：某家商城里边发现一群每月都来购买卫生巾的人群，但是后续几个月有购买记录，但是没有来购买卫生巾的行为，于是就对之前一直联系有过购物行为，但最近未购买卫生巾的用户推送婴幼儿商品的促销信息。这一下推送为商场额外带来不少的销售额。

在用户行为分层的基础上，用户洞察也是关键。用户为什么会有这样的行为，为什么这个行为又消失了，背后一定存在某种原因。之前看过梁宁老师写过的一篇文章，关于三大电扇平台谁更精准的问题：

用户行为之后有一个核心的目的，通过搜索动机去做关联推荐，比关键词关联更能适配用户想要的场景，促进用户转化。这背后就是通过用户行为做用户洞察和动机分析。

用户行为地图是关键

用户分层可以说是精细化运营，甚至是用户运营的基础。而在用户分层的这个基石上，一定是根据用户行为地图去做定制化的推荐和运营。在这基础上，根据产品的属性将用户行为拆分为几个用户行为关键点，从而在用户行为关键点上向用户推荐最适合用户的产品，最大化的转化用户。

比如在签到，福利页这种用户行为下，一定是贪小便宜的用户居多，这类用户的特点是时间多，但是用户不容易进行付费转化，所以给这些用户推优惠券，或者激励视频的产品是转化率比较高的产品。而在用户的Aha时刻是用户体验产品的高潮，如果在这个时候能够给用户推荐一些首次试用的付费产品，就很容易形成用户付费转化。

用户在某个时刻，基于某个目的，来到某个页面，从用户的目的以及用户属性触发，给用户推荐最适合用户的产品。之前看到斑马做的一个精细化的运营就做的挺不错。在信息流投放广告中，如果用户付费未成功，斑马会直接弹出一个关注公众号获取1元优惠课（原价69元）的二维码，以优惠价格促进潜在用户的转化。这样转化用户的转化率非常高，同时后续根据用户当时的行为给用户推荐合适价格的产品，更容易形成转化。

数据分析是策略能够成功的基础

精细化运营是一件非常理性的事情，每一项的投入，每一个策略的变更都是基于数据的变现来做出调整的。而最终策略是否成功，也是需要对数据进行分析对比。

而能够保证最终数据结论比较准确的办法就是进行AB测试，将新的策略形成实验组，而对照组保持不变，唯一的变量就是其中某个变量的改动，控制变量之后，才能更加准确地直接实验是否成功。最终实验组和对照组的数据形成对比，看是否实验组的某些数据指标是否对照组的实验指标更好。有时候我们做实验的时候会发现，某项数据指标上升之后，某项数据标志又跌下来了。这个时候，就涉及到设计实验的总目标和副目标。

比如我们想要提升转化率，但是可能我们发现转化率上升的同时arpu值又下降了，这个时候我们就整体看收入的指标是否有所提升，如果收入整体上升，那说明策略是成功的，但是虽然转化率上升，但是上升转化率的收入没有办法补齐下降arpu值的gap，那么可能策略还是需要进一步调整优化。同时还需要看实验的样本量是否达标，是否有足够的样本量去支撑保证最终的结果是显著性特征。

一般来说，显著性特征＞95%以上，那我们就称AB之间存在显著性的差异。这里给大家推荐一个计算显著性特征的平台：云眼。可通过直接输入数据，计算出提升率。

一般来说，AB测的结果最为准确。而从AB测中，去进行对比分析，也需要分清主次，更好地去执行后期的策略。

文章来源：公众号：运营汪成长日记。作者：婷婷。
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