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今天我就分享一下和用戶運營相關的三個問題：

1. 什么是用戶運營

2. 用戶運營的日常工作

3. 利用用戶行為數據驅動產品改版

一、什么是用戶運營？

商業在推動著社會的發展，就用戶運營的發展來說也是如此，用戶運營一詞隨著互聯網的發展而得到傳播，又因為移動互聯網尋求更高性價比的發展方式備受重視，雖然用戶運營一詞出現的比較晚，但用戶運營這種現象在很早以前就出現了，最早可以追溯到先秦時期 。

先秦時期的商人，為了把商品兜售出去，往往采用走街串巷叫賣的形式，這種通過叫賣聲引起他人注意以便兜售商品的形式和現在移動互聯網的用戶運營方式類似，都是通過某種方式成功吸引他人注意力之后再進行商業變現，只不過這種早期的用戶運營形式過于松散 ，屬于一次性交易，缺少延續性。

到了移動互聯網時代，技術的發展使得我們可以方便地采集海量的用戶行為數據，并基于此進行一系列產品或商業運作，用戶運營也由于商業變現方式的變化朝著更加精細化方向發展。

簡單講，用戶運營指以根據產品定位和目標用戶的特點，將人群分層，并清晰認知每層人群的定義、特點和需求，為這些用戶分別給出對應的運營方案，以便更好地滿足用戶，盡可能放大產品的覆蓋用戶量和延長產品的生命周期，用戶運營一般出現在UGC類產品或綜合產品中的用戶模塊的運營。

更露骨一點的說法，用戶運營就是依靠低成本的內容吸引到用戶注意力之后再設法以更高的價格集體打包出售。

 二、用戶運營的日常工作

在產品發展的不同階段，用戶運營的日常工作有不同側重：

導入期：挖掘目標用戶進行產品市場驗證

明確目標用戶群，挖掘高質量種子用戶，在種子用戶中進行產品試用，觀側種子用戶行為數據，進行bug收集和建議收集，依據結果進行產品改良。

成長期：拉新（提升用戶注冊量）

尋找性價比較高的且轉化率高的引流渠道，關注活動投入產出比，盡可能降低單一用戶注冊成本，做好用戶留存。

成熟期：促活（促進用戶活躍），促轉化（促進免費用戶向付費用戶轉化）

進行品牌建設，搭建用戶體系，收集用戶建議并觀測用戶行為，進行優化產品功能并建立一條高效率的上單模型，在不傷害用戶體驗的基礎上盡可能提高利潤率。

衰退期：用戶回流，挖掘新需求和新機會

維系品牌價值，打情感牌，發起活動進行用戶喚起，重點開展新產品線。

了解用戶運營的含義和日常工作之后，下面就主要談關于依靠用戶行為數據進行產品改版的問題。

三、依靠用戶行為數據進行產品改版

自從小米火了之后，小米每周發一次版的產品工作方式也被大家紛紛效仿，好像在人們的認知里，產品是一定會在迭代中不斷演化，用戶會伴隨迭代不斷增長，然后產品就會牛逼起來走向成功。然而這種為了改版而改版的現象， 耗費了大量的人力，卻難以給公司的業務線帶來質和量的提升。

之所以大部分產品最后以失敗告終，除了市場，戰略和運營之外，還有一個極易被人們忽略的問題：產品設計、研發、迭代的循環中缺少了“衡量”環節。很多時候，我們以為產品正在迭代中螺旋上升，實際上 ，卻耗費著大量的人力和時間成本在原地轉圈。

因此，如果想做出來一款能得到用戶及市場認可的產品，必須學會在迭代循環中，以真實數據反饋進行有效衡量，讓版本迭代盡可能地為業務增長服務。

舉例來說明一下這個問題：

我13年剛上大學時候想著做一個校園購物平臺，當時移動端還沒有現在這么發達，由于不會技術，就在網上買了個現成的網站（名字叫校園風，剛才試了試已經打不開了），當時設想的是先用戶在我們平臺下單 ，由我們自己的兼職人員把零食配送到宿舍，由于零食有40%左右的利潤，除去兼職人員的工資之后，是有結余的，也就是說在商業上是行得通的。

 

商品上傳之后我們就展開宣傳了，先在我們學校通過傳單的形式宣傳，普天蓋地宣傳一周之后，卻發現下單的只有兩個人，服務器日志顯示每天的訪問量有2000pv，付費轉化率不足千分之一，期初是以為商品價格太貴，下調價格之后發現pv雖然有所提升，付費的還是寥寥無幾，然后又改了優化了網站外觀，這樣反復折騰幾次發現效果沒有絲毫提升。

 

最后我再仔細看服務器日志的時候發現，注冊用戶量還是可以的，有10%的轉化，然而到下單的時候轉化率卻近乎為零，又去前端體驗了一下下單流程，發現從打開電腦到下單需要7步，且必須綁定銀行卡，只能支持在線付款，之前之所以忽略這個問題是覺得這樣可以更好地獲取用戶信息 ，了解到這個問題之后，我們就在新版中把綁定銀行卡這個要求刪去了，支持貨到付款，再后來也支持游客下單，后來移動端發展起來的時候，就轉移到微信端并向其他學校擴張了……

這個例子中，只是用了很簡單的三級轉化漏斗，產品也相對原始，舉這個例子只是為了說明在進行產品改版時要避免主觀判斷，依靠用戶行為數據來為產品改版提供依據。

依靠用戶行為數據驅動產品改版可以從以下幾個方面入手

我主要做資訊類產品本地頻道的產品工作，業務目標很明確：從產品側提升頻道活躍度。

接下來所做的工作就是：怎么拆解活躍度了。DAU=活躍度、周留存=活躍度、訪問時長=活躍度？頻道刷新量=活躍度？這些指標看起來都與活躍度相關，但又都不能直接跟活躍度劃等號，任何產品在進行改版時都應該考慮下這幾個問題：

1. 新功能有多少人用（是否受歡迎）？

一般情況下，一項新功能上線，用的人越多，用戶活躍度越高，表示改版更可能是成功的。

2. 用戶是否會重復使用該項新功能？

如果新版體驗非常糟糕 ，用戶往往在用過一次之后便不會再用第二次。而優秀的功能則可能會受到用戶的喜愛，并反復使用之。

3. 新功能對所處的使用流程是否起到了優化作用？

如果新上線（或優化）的功能處于某個用戶使用流程中，那么您可能需要評估該功能對流程是否起到了優化的作用。比如：三方分享量。

4. 產品改版對用戶留存產生了怎樣的影響？

一般來說，一次成功的改版、一項優秀的新功能，會增加用戶對產品的喜愛，而讓用戶更頻繁地使用產品。

（1）衡量指標：N天留存率

用戶在初始時間后第N天的回訪比例，即為N天留存率，同類的常用指標有「次日留存率」「周/7天留 存率」「21天留存率」「月/30天留存率等」

（2）分析方法：通過對比改版前后，「新增用戶留存」的變化幅度衡量產品改版對用戶留存的影響。

明確這四個問題之后，也就知道是不是該進行版本優化了。

今天就先講到這里，之后會舉例給大家分享如何利用工具以及利用什么工具進行數據埋點，感興趣的可以關注后續文章。