數據不是用來「彙報」的，而是用來指導「策略」的

大數據時代的到來，帶給了每一個行業實實在在的衝擊和挑戰。大數據就像蒸汽時代和電力時代蒸汽和電一樣，不僅僅是一次簡單的技術和生產力的創新，而是引發了整個生產模式的變革。而處於大數據時代中的每一個企業，想要生存和壯大，必須接受和擁抱這場新時代的數據革命。

喂，回來，被這麼「高昂有氣勢」的開場嚇跑了嗎~

小編拒絕「打高空」，今天講講如何在數據革命中「打怪升級」，有分析方法，有解決策略哦。

通過數據，不僅要知道「是什麼」和「有多少」的問題，更重要的是要知道「為什麼」？這才是數據能驅動業務的關鍵，而不是簡單的導出來彙報給領導哦，數據驅動業務體現在兩個方面：

1、用數據優化運營策略；

比如：當發現用戶留存率低時，可首先通過渠道分析評估用戶質量，獲取到的新用戶是否是目標用戶，因為非目標用戶流失的召回意義不大。在排除了獲客質量存在問題的情況下，即可通過用戶流失分析進一步查找原因，如果發現用戶在首次接觸產品時流失率較高，那麼即可制定如下運營策略：優化產品穩定性、易用性和新用戶引導。

2、用數據驗證運營策略；

比如：上線一個新的用戶激勵措施，但不確定與原有方式相比是否效果更好，此時通過A/B測試的對比數據即可為決策提供依據。

數據洞察與運營策略的優化是一個循環往複的過程，以「流失預警」環節的用戶運營為例。因為，造成用戶流失的原因千差萬別，有的是在推廣過程吸引了大量「不匹配」用戶，有的是產品未達到用戶的預期，有的是產品無法滿足不斷變化的用戶需求···只有找准用戶流失的原因，才能制定出有效的防止用戶流失和流失用戶召回策略，而這都需要依賴於通過數據指標體系來說明問題。

1、不同渠道用戶

企業進行「多渠道」推廣時，通過傳統方式無法獲知每個渠道所帶來的用戶在產品中的轉化/流失情況，如下圖：

無法評估渠道的獲客質量，一方面，新增用戶質量不高，還浪費大量推廣預算；另一方面，因無法洞察不同渠道新增用戶的差異需求/特徵/興趣點，故企業只能採取「粗獷」式的推廣策略，而錯過了讓用戶了解產品價值的最好時機。

因此，精細化運營必須從用戶獲取開始，諸葛io將渠道效果的評估向後續打通。即，不但能夠衡量每個渠道帶來多少流量，還能夠精確衡量出每個渠道帶來的流量中有多少人註冊，有多少人試用付費成功。

通過渠道衡量：每個用戶在哪兒看到廣告，在哪兒點擊，進入到企業官網後有沒有註冊，有沒有試用付費成功，將這些底層的數據打通後即可評估每個投放渠道的效果，比如，某產品Z的推廣渠道數據如下：

渠道A：關鍵詞廣告

渠道B：知乎專欄

以第一周數據為例，渠道A——通過SEM註冊產品的用戶流失為34%，而渠道B——通過知乎專欄註冊產品的用戶流失率為54%。為何渠道A的用戶留存會明顯好於渠道B？無論是渠道A的關鍵詞主動搜索也好，還是渠道B的推廣鏈接感興趣點擊也好，用戶的需求基本是一致的，否則在註冊階段就會流失了。

其次，SEM是付費推廣，而產品Z目前尚未在知乎平台進行預算投入，故知乎渠道對於產品Z是免費自然流量，因此，運營為了提高SEM的ROI，渠道A的用戶進入產品頁後會有專門的著陸頁介紹產品，而知乎直接鏈接到活動頁，那麼，由此可推測：從知乎平台進入產品的新用戶，對產品認知較差，導致用戶流失增加。

因此，運營可通過為通過知乎專欄渠道獲取的用戶添加新用戶引導功能，繼續觀察知乎過來的新用戶的數據，如此循環不斷優化策略。

2.不同生命周期用戶

首先需要定義流失行為，流失行為通常與用戶的自然訪問頻次有關。比如：理財產品用戶只是在標的到期後才打開，然後購買新的標的，一兩個月可能只打開產品幾次，那麼理財產品的流失定義，就要參考留存資金、訪問頻次兩個維度。

因此，流失行為要根據業務特點來確定，對於新聞資訊類產品，如果用戶7天未打開，那很可能存在流失風險，而對於理財類產品，如果該用戶購買的是1年期理財產品，那麼7天內未訪問也不會流失掉，總之，唯有在確定流失行為後才可制定具體的召回策略。

召回策略通常是在用戶連續7天、15天、30天未登錄時，分別發送簡訊/PUSH，內容則往往圍繞產品的核心場景。比如：對於高頻產品的用戶在7天內未登陸，可推送促銷專題以特價喚醒，如果該用戶在15天內還未訪問，即可通過優惠券/代金券等力度更大的刺激引導用戶下單，如果30天該用戶還未登陸，那麼很可能該用戶已經流失。

另外，對於旅遊類產品還可根據業務特點，根據其歷史瀏覽行程、歷史訂單等信息在節假日、寒暑假等旅遊旺季前夕推送優惠活動/代金券，激勵非高頻產品用戶的購買轉化。

攜程的核心場景是出遊

智聯招聘的場景是招聘

針對潛在流失用戶召回的方式，一般是將某些利益點通知到用戶，例如：通過簡訊發券。觸達渠道主要是push（即推送）、簡訊和郵件，營銷工具一般是各種券，如電商產品的優惠券，理財產品的投資紅包，小微貸款的減息券等等。

針對不同用戶推送不同的內容，發送不同類型的優惠券，實現資源價值最大化，這就是用戶分層的意義所在。

比如：電商產品中，訪問頻次高，客單價低且興趣領域是美妝類的用戶，可push高熱度、高性價比的美妝產品，配合優惠券，從高訪問頻次轉化為高購買頻次，養成用戶習慣。

比如：理財產品中，多次查看30天周期理財產品，每月月初高頻登錄的用戶，可在月初push較好的30天投資標的，但同時配合少量投資時長更長、刺激力度更大的紅包，看是否能提升其投資時長。

為了更快速高效且多維靈活的完成用戶分組/分群/分層，在諸葛io的「用戶」模塊中即可實現，（見下圖，諸葛io官網中互金產品DEMO虛擬數據）針對互金產品的長期理財產品偏好用戶，定義為：最近30天，查看長期理財產品大於等於3次的用戶。

篩選結果（見下圖），634人的長期理財產品偏好用戶列表，此外若想了解單體用戶的行為路徑，可通過點擊該表格「名稱」列（即，用戶名稱）查看。

點開後如下圖所示，針對每個用戶的行為查看對應的產品屬性信息，比如：該用戶在10月5日將「年年有餘1年計劃」的理財產品加入了心愿單，那麼即可衡量用戶在該平台的投資偏好，在後期進行有針對性的精準觸達/召回。

需要強調的是，分層運營並非最終目的，而實現用戶運營自動化才是我們的目標。根據用戶成長路徑以及每個成長階段最有效的刺激手段，將這些數據「產品化」後即可實現用戶成長體系+場景化推動。

用戶成長體系可以是每日簽到、會員體系，或等級體系。一般由規定行為和對應的獎勵構成。通過這種方式，一步步引導用戶養成使用習慣、體驗付費產品，成為「忠誠」用戶。

場景化推送，是對用戶成長體系的補充。指用戶做了某些特定行為後，會自動觸發推送，推送文案由運營預先設置好。

為了實現用戶運營的自動化，諸葛io提出了智能觸達的解決方案，操作「無門檻」，可完全由市場、運營的童鞋獨立完成，針對用戶群進行條件篩選，編寫文案，即可自動觸達處於不同生命周期的用戶，從而實現場景化（活動關懷、流失召回、促進轉化）和精細化運營。

促進首單轉化：不斷減少從新增到首投的時長周期

以「首單轉化」場景為例，智能觸達的設置只需4步操作：

【手動設置】

1、選擇用戶：自動生成用戶群：新增用戶；

2、觸達條件：如果新增用戶註冊成功後一天內未完成綁卡行為；

【自動執行】

3、運營動作：針對在觸達條件中篩選出的用戶群，發送簡訊/移動端PUSH；

4、目標衡量：執行運營動作後3天內實現「首單投資」的用戶數，分析絕對數量/轉化率/交易額。

促進追加投資：引導追加資產促進用戶價值層級遷越

對於新手期活躍用戶，通過手動設置（用戶和觸發條件）完成自動運營動作及目標衡量：篩選出資產小於5萬且最近30天內沒有投資行為的用戶，為其精準推送現金券，通過自動衡量查看效果：3天內實現使用現金券投資的用戶數，自動分析絕對數量/轉化率/交易額。

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以上以「流失預警」的用戶運營為例，來說明如何利用數據來驅動用戶運營，利用用戶運營的思想，結合數據分析的思路，根據業務特點梳理科學的數據指標體系，數據驅動業務，精準分析原因，制定相應策略，重新觀察數據優化策略，實現對用戶的精細化運營，這是數據化用戶運營的核心思想。

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