数据运营从传统运营发展而来的，主要的区别在于数据运营是利用数据驱动，通过数据做好运营监控、原因排查、策略执行等一系列的运营动作，响应速度和迭代效率相比传统运营更高。

数据化运营体系就是做数据化运营的数据支持和流程方法。不同的运营方向都可以做数据化运营，比如渠道运营可以建设渠道运营的数据运营体系，用户运营可以建设用户运营的数据运营体系。

本文以用户运营体系为例，介绍用户运营体系是什么样的，数据分析在其中又扮演了什么样的角色。

用户运营相关的概念很多，比如用户生命周期、用户分层、用户分群、用户画像等。由于这些概念的知识在网上都很碎片化，没有一个成体系的介绍来说明这几个概念之间究竟是什么关系，所以很多公司的用户运营是上述几个概念一起上，想到什么就用什么。

尤其是用户画像这种看起来非常高端的概念，公司领导一看别人搞得这么高大上，一般都抵不住诱惑，要在公司内推行。

但是结果往往是轰轰烈烈推行下去，结果各个用户运营的项目之间没有关联，最后一团乱麻，效果很一般。

为什么会这样呢？很简单，整个用户运营体系的建立并不是一蹴而就的，而是一点一滴搭建起来的。只要我们知道了搭建的顺序，就能避免出现混乱没有关联的用户运营体系。

所以我们来看看用户运营体系搭建的顺序究竟是怎么样的。

运营的最终目的是让更多的用户付费，毕竟盈利才是企业的目标。但绝大部分产品，用户从首次使用产品到最终付费，这个过程很长，有些甚至可能长达几个月。既然用户付费的周期非常长，那么为了让用户付费，最好的办法不是每天用各种转化类的广告对用户进行狂轰滥炸，而是要想办法先让用户留下来，让用户感受到产品的价值，这样更多的用户留下来，付费的概率就会更大。

而一个用户要持续地使用产品，在不同的时期用户的需求是不一样的。比如在刚开始使用 App 的时候，用户需要了解如何使用产品。而一个已经使用了好几个月的用户，他的需求可能增加新的功能等。

所以我们要把用户按照使用产品的阶段划分开来，把用户从第一次接触产品，到用户离开产品的整个周期，总结出一套适合绝大多数用户的使用轨迹。这套轨迹可以让运营更加了解用户，可以做更有针对性的运营动作。

总结出的这些用户的使用轨迹，就是用户生命周期。

用户生命周期一般分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。根据每一个时期的用户价值大小，可以画出下方的曲线。

用户运营的目的是尽可能地延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生更大的商业价值。具体每一个阶段要注意这些关键点。

引入期：注重引导，希望用户尽快进入成长期。

成长期：提升用户留存，养成用户的使用习惯，尽快成为成熟期。

成熟期：希望用户保持在成熟期，或者在该阶段产生更多的收入。

休眠期：对用户进行促活，重新让用户回到成熟期，防止流失。

流失期：召回用户，延长用户的生命周期。

有了用户生命周期的模型，我们的用户运营有了一定的依据，可以针对不同阶段的用户采取不同的运营策略。但是只是简单地分成五种类型的话，运营的效果很容易进入瓶颈，接下去如何继续把用户运营做得更精细呢？这时候就需要用到用户分层。

什么是用户分层呢？以成熟期用户为例子：假设我们现在的成熟期的定义是付费购买过一门课程的用户，现在我们希望提高这部分用户的付费金额，最好的办法是让用户再购买一门课程。虽然他们都买过一门课，但是不同的用户是否会买下一门课依然存在很大的差异。

假设我们分析成熟期的这些用户，发现这样几个特点：

首个购买的课程学习超过三天，则完整学习第一个课程的概率会大大增加；

续费的用户，大多数都完整学完了第一个课程；

如果购买超过 3 门课程，那么后续持续付费意愿会很高。

根据以上这些信息，我们可以将成熟期的用户分成了这样几类：

首次付费的用户；

学习超过 3 天的用户；

完成第一门课学习的用户；

再次购买的用户；

购买超过 3 次的用户。

上述几类用户，逐步递进，每一类都在上一类的基础上更加深入，就像一个金字塔，从下到上逐步发展。

这就是一个金字塔结构的用户分层模型。运营可以根据这个金字塔模型，很容易地将用户分成 5 类，并且每一层的用户运营目的变得非常清晰，就是让用户到更上一层，比如面对首次付费的用户，我们运营的重点就是让这些用户学习超过 3 天。这种方法就是用户分层。

这里有个问题，就是这个分层模型中的用户不会覆盖所有的用户群体，因为总有一些用户不按常理出牌，他们可能在买了第一门课之后马上就买了第二门课。但是只要用户分层模型可以圈选出绝大部分的人群，那就有相当的代表性，在业务上就是有意义的。

有了用户分层模型，对用户的运营更加精细了，已经可以区分已购买用户，学习超过 3 天的用户等不同的分层，但是单个分层的内部，能不能继续优化呢？这时候就要用到用户分群。

还是之前的案例：为了让已经完成第一门课学习的用户，再次购买第二门课，我们可以开展一些运营活动。

由于不同的用户需求不同，我们做运营的时候要考虑到这一点，做到精准化运营。

比如有些用户购买的第一门课的是运营课程，有些用户是产品课程，对这两类用户进行复购运营，可以推送和之前课程相关的课程。

再比如有些用户是大学生需要的是入门课，有些用户是职场老鸟需要的是进阶课，对这两类用户进行转化，可以推送不同难度的课程。

还有一些其他的特征比如用户年龄、职业、使用习惯、行为特点等，都可以作为差异化运营的维度。

以上分别是通过用户历史购买的课程和用户的身份做细分，当然还有很多其他不同的细分维度，找到不同维度对应的运营策略，就能在分层的基础上实现更精细的运营。

这种做法，就叫作用户分群。

用户分群和用户分层最大的区别是，用户分层每层用户之间是独立的，而用户分群则不考虑是否重叠。比如上面的例子中，有些用户可能即使购买了运营类课程的用户，也可能是大学生群体。这些特征可以交叉组合应用，也可以分开单独运营，你可能觉得这个东西很熟悉，这不就是用户画像吗？

没错，用户画像就是由一堆的用户标签构成的，通过分析用户的标签，识别用户到底是什么样的人，用户画像本质上就是为了服务用户分群的。所以现在很多公司直接推行所谓的用户画像，却没有成体系的用户运营体系支持，这样的项目从一开始就注定是失败的。

这类用户画像项目屡见不鲜的原因是领导们学习成功企业的方法时，用户画像这个东西是看得见摸得着的，而生命周期、用户分层和用户分群是具体的执行方法和运营流程，除非你参与日常的运营工作，否则你无法感受到它们的存在。

说完了用户运营体系的搭建过程，接着再说一说数据分析在其中扮演的角色。数据分析在用户运营当中，发挥着这样几种作用：

确定划分标准；

运营数据监控；

用户标签建设。

确定划分标准

首先来看一下确定划分标准。

不管是用户生命周期、用户分层还是用户分群，最终都需要通过数据的方式选出特定的用户。这就需要数据分析师确定不同类型的划分标准。

比如一款在线教育产品，我们将付费超过 100 元的用户定义为成熟期用户，将超过 3 个月没有新付费的用户定义为休眠期用户。这当中，“100 元”和“3 个月”就是数据分析师需要掐的数字。

一般是用拐点法确认这个数字，操作起来难度不高，但是要提取的数据很多，工作量比较大。

运营数据监控

数据分析发挥的第二个作用是运营数据监控。在确定了划分标准之后，业务人员非常关心不同类型用户的每天人数的变化情况，运营活动对各类型用户转化的影响等数据。因为这类数据需求是非常固定而重复的，所以一般确定了划分标准之后，我们就可以根据划分标准的口径制作相应的报表，方便业务人员查看数据变动的情况。

用户标签建设

数据分析的第三个作用是用户标签的建设。建设用户标签，需要考虑这样两件事：标签维度、颗粒度。

用户的标签维度一般有这么几类。

自然属性：即性别、姓名、年龄、地域等自然人拥有的属性。

社会属性：即学历、婚姻状况，孩子状况、职业、收入水平等可以体现用户的社会关系，社会地位的属性。

行为属性：如作息习惯、出行习惯、饮食习惯、网购习惯等，一般行为习惯在用研中用数据收集的方法较为普遍。

消费属性：有购物偏好、浏览偏好、使用偏好、交互偏好等。

心理属性：有生活方式、个性特征、价值观、信仰特征等。

颗粒度是指标签的精细程度，比如年龄这个标签，颗粒度粗一点，可以类似于“21-30岁”这样的标签，颗粒度细一点，可以直接记录 25 岁。

确定了维度和颗粒度，再针对现有的数据，通过一定的规则清洗成最终可以直接用的用户标签。比如年龄标签，先看内部数据是否能获取，比如注册时用户的自主填写内容。如果内部没有，那么可以试试通过手机号获取年龄信息。如果手机号也没有，那么可以再尝试通过手机内安装的 App 大致推测用户的年龄段等。

要做一个完善的标签系统需要的工作量也是非常大的，一般需要一个三、四人的小团队做几个月的时间。

用户标签属于量变引起质变的东西，标签少的时候看不出效果，等到标签多了之后，面对各类业务问题需要分析用户属性的时候就非常方便，而且交叉后的属性可以更好地让我们了解用户。