报名了三节课的《高阶用户运营体系课》，本着不浪费的原则，一边肉疼课程费用，一边认真做笔记跟大家分享一下课程。

　　课程一共会分成7个周的形式授课，预计每周更新1-2次课程笔记。

　　本周是第一课《重新理解用户运营的本质》，主要介绍运营相关的一些概念知识，帮助大家了解一下后续课程中会使用的一些手段和方法。

　　一、本章目录

　　1、理解用户运营与“大规模用户管理”的本质；

　　2、大规模用户运营体系的搭建及其三大子系统；

　　3、用户运营的最常见基本工作：提升留存、促活与用户召回；

　　运营是什么？

　　答：运营，事实上是一个“销售岗（影响用户行为，让用户从A到B）＋管理岗（如何进行问题拆分，让问题变得可影响可驱动）”；

　　运营需要做拆解，理解问题是什么，理解用户是谁，这些用户应该如何进行拆分。

　　一、如果说运营是“管理岗”，那如何管理

　　1、可监测可被评估（如何监测和评估）；

　　2、可驱动可被影响（驱动什么？怎么影响）；

　　二、如何对于产品的“用户价值”进行监测和评估

　　1、用户价值分类：使用频次（高or低）＋付费行为（有or无）

　　（1）使用频次低＋无付费行为：低频工具且非刚需产品，此类产品生存可能性较低；

　　（2）使用频次低＋有付费行为：用户价值体现在付费收入上；

　　家政服务类、婚恋交友类（婚纱摄影，买房等高单价低频次产品，目前仍较多属于传统行业）；（3）使用频次高＋无付费行为：用户价值体现在使用时间＋访问频次上；

　　新闻客户端、论坛（4）使用频次高＋有付费行为：用户价值体现在访问频次＋停留时间＋arpu值；

　　2、如何驱动：提升平均单体用户价值

　　（1）从低到高：定向让一部分低价值用户称为高价值用户；

　　（2）高到更高：高价值用户价值最大化；

　　（3）普调：所有用户一起做一次提升（不对用户分层）；

　　3、大规模和小规模法

　　（1）小规模：偏集中式运营，更多靠人肉＋互动＋情感运营，依赖人；主要用于重点用户运营（保持用户忠诚度），或方法验证；

　　（2）大规模：偏策略式运营，更多靠规则＋机制＋系统；主要通过数据监测的方式，使用机器（系统）手段触达到用户，如定向推送（主要依赖于找到线索和机制，然后设置系统指令）；

　　个人思考：

　　1、一个用户的价值可以如何进行判断：（1）创造了dau；（2）创造了内容吸引了其他的dau；（3）付费行为；

　　过去主要工作经验在运营类似社区类似的产品，如何帮助用户进行成长，如何通过一部分用户（UGC等）而让其他用户也进行活跃，如何引导用户付费。

　　这里其实是课程所讲的小规模运营思路，人与人之间的价值无法靠及其推送进行关联，往往用户真的无法离开一个产品（所谓的用户迁移代价），主要在于人的方面；

　　如果说需要对用户进行运营，往往最初级的用户是通过系统整体触达方式进行，中级用户尽可能进行联络帮助其成长，高级用户维护好用户关系（KOC）；

　　4、大规模用户运营的两种状态：初阶、高阶

　　（1）初阶状态（表层＋单点）：提升用户留存、用户粗活、用户召回&唤醒；

　　（2）高阶状态（内核＋体系搭建）：用户运营模型梳理＋用户运营体系搭建（策略）；

　　招聘类产品：一般不需要关注用户留存，在一个周期内用户是否找到工作都会离开产品（所以现在招聘类产品更多关注行业推荐＋职业建议？让大家更多的建立联系从而留存？）。

　　一、大规模用户策略运营的价值：以少量人力做好大规模用户的管理和维系；

　　举例：亿级的微博运营团队不到十人，平均单人力辐射用户范围在千万人；

　　二、原则1：数据驱动

　　1、数据价值：如何放大数据价值，并应用；

　　2、书店：传统行为和手段

　　（1）用户基本信息：姓名、性别、职业、所在地、手机号等；

　　（2）用户行为&习惯：书籍类型喜好、买书地点、买书频率等；

　　（3）影响手段：通过CRM系统，发短信、优惠券、线下活动、朋友推荐、会员积分等；

　　（4）问题：可挖掘数据线索较为有限，如：同类型书籍推荐、生日关怀等；

　　3、阅读类APP：

　　（1）用户基本信息：姓名、年龄、生日、所在地、职业、家庭、LBS等；

　　（2）用户行为&习惯：类型喜好、阅读时间、速度、频次、收藏书单、喜欢作家、笔记、付费、是否分享过笔记等；

　　（3）用户业务数据：下载量、注册数、留存、活跃、付费、复购、ARPU等；

　　（4）影响手段：通过CRM系统，发活动、短信、券、用户激励等；

　　（PS：讲到现在并没有说明大规模运营对小规模运营的降维打击，更多是在说应该进行产品互联网化？）

　　4、从数据中找线索：

　　（1）付费过程：用户如何从注册用户发展为活跃（付费）用户；

　　付费差异：不同标签下用户行为不同，针对不同分类进行对应推送；

　　5、三类不同数据及使用价值：

　　（1）业务数据（找到问题在哪）：用于鉴别业务进展和健康度（流量、用户数、活跃销售额）；

　　（2）用户基础数据（鉴别用户，并进行分类）：用户描绘用户画像或给用户打标签（年龄、地区、职业、喜好、性别、家庭等）；

　　（3）用户行为数据（用户行为与业务问题的相关性）：对用户成长路径、用户行为特征进行分析（特定使用功能、特定购买商品、特定观看内容等）；

　　三、原则2：精细化运营

　　1、精细化运营：无法依靠一套简单、粗放的机制或策略来服务好所有用户，需要针对不同的用户制定更有针对性的策略；

　　2、细分纬度：人群（男女）、渠道（iOS安卓）、场景（早晚）、使用流程（常规用户使用路径）；

　　3、如何检验：细分后的用户在行为上，是否能够呈现出显著的差异性和规律性；

　　4、流程：确认目标——挖掘用户类型（场景、路径等）与目标之间联系——针对人群精细化运营方案——上线——数据监测——迭代优化；

　　四、原则3：自动化和机制化：

　　1、自动化和机制化：借助工具、规则和机制，让事情稳定持续的发生。

　　第一部分结束，预计本周三更新第二部分（必修课4-6）。

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