发布时间：2019-1-2 分类： 行业资讯
作者介绍了一种由RFM模型转换的用户操作系统方法。
从事互联网的同行认为，在获得客户的成本越来越高且市场用户数量大致相同的情况下，他们也了解当前的市场状况。到处都是红海。
因此，在“蛋糕太大，蛋糕分割的人越来越多”的情况下，保持每一个努力进入的用户都至关重要。这件事主要是用户的操作。在操作中。
那么你如何处理用户操作呢？事实上，大多数工作同事的方法都不同。作为一项行动，仅仅是拉动新的，促进，改善保留，增加订单和改善水流量。对于每个操作目的，每个有经验的操作员的操作方法是不同的。
在下文中，介绍了由RFM模型转换的用户操作系统方法，这也是作者的近期经验。旧司机应该绕过这个操作。
一、定义不同层次的用户类型
首先需对不同类型用户区分，如下：
临界值的确定
这分为水平和垂直两个维度。示例如下：
数据范围：1.1-3.1（两个月的数据）
（1）横向：按照用户消费频次（成熟度）区分，如：
新手用户：1-5个单用户;
不断增长的用户：花费6-10个单用户;
成熟用户：10个或更多用户。
（2）纵向：按照用户活跃度区分，如：
活跃期：过去4天内消费的用户;
经济衰退期：未消费用户5-10天;
损失期：未消费11-20天的用户;
死亡期：未消耗超过20天的用户。
示例：主要用户&活动期：表示在过去两个月内，用户消耗的订单少于5个。但是用户已经过了三天。
数据要求表参考：
注意：此处可以看到前三列，最后两列用作数据引用。
以上仅是一个示例（具有部分电子商务类型的业务）。在不同行业的不同业务下，用户的频率和活动可能不同。这取决于具体的业务。
二、制定对应的用户体系模型
通过上面的用户定义：我们可以绘制整个用户操作的框架
注意：这个模型的灵感来自伟大的神文章。
以上图片简单易懂。这是一个描述：
我们的目标可以改进为：
主要用户转变为不断增长的用户，不断增长的用户转变为成熟用户。
睡眠用户和丢失的用户醒来并将其作为活动用户拉出。
通过上述两种方式，形成了一个环闭环。
几个小细节是关键要素：
（1）由于主要用户不熟悉产品，可能会有更多的损失和睡眠。这批用户需要进行特殊分析和操作。
（2）在成长期和成熟期后，失去和睡觉的用户需要注意它。
特别是在失去用户的成熟期，这批人的大部分用户已经成为长期维护和大量资源成为我们的忠实粉丝，如果数据丢失非常大，就要开设了一项特殊研究。负责这件作品的小伙伴必须继续，并与用户进行深入沟通，找出真正的原因，而不是在办公室查看数据。分析出去的事情并与真实用户核实。
（3）当然，对用户系统进行精细分析，最重要的是要对症下药，减少预算，提高转化率。
因此，可以操作的策略和方法对于不同类型的用户是不同的。
三、具体的运营方法
首先，我们可以通过上述模型挖掘相应的用户数据。
这是一个问题：许多学生可能会对获取这批数据感到头疼。特别是对于创业公司，根本没有相应的数据平台。所以这里有3条建议：
通过后台导出相应的订单数据源表，并使用excel等工具自行处理（具体的excel方法将不再描述）
与数据库的开发兄弟通信，并通过sql语句导出它。 （方便，但经常打扰人不太好。）
如果设置了此系统。务必将此需求与产品体验联系起来。个人认为这方面至关重要，数据是运营的基础，强大的数据后端将节省大量工作并提高工作效率。
导出以下适当的数据：
注意：该数据仅用于说明目的。
基于简单的数据分析，您可以尝试以下操作操作：
初级用户的沉睡期和流失期用户最多。您可以申请一批优惠券来唤醒。如：1个高面额，低门槛优惠券，1个低面额，低门槛优惠券推广，并提出凭证提醒。 （这两张优惠券的含义是允许用户停留更长时间并花更多时间。尽量延长我们产品的使用时间）
处于成长期的用户，相对来讲，也算较为熟悉我们产品。您可以设置优惠券或发行中等优惠券，并根据用户的购买习惯推送相应的副本。
对于成熟用户，请关注他们的流血和困倦的用户。可以安排客户服务部门进行抽样采访，以了解损失的原因。并申请一批优惠券或礼品（需要产品兑换），作为补偿或道歉补偿。
活跃期的成长和成熟的用户，目的是提高用户的消费客单价和频次。因此，您可以发送一些低面额，更高门槛的优惠券，以及推送热门或爆炸性物品。
以上只是笔者简单列举一些方式，具体动作需根据业务和具体的数据反馈来定。但可以参考一般形式。
通过对初级，成长，成熟和活跃，衰退和沉睡的多个维度的交叉分析，总能找到问题并制定相应的运营策略。
四、运营动作的周期和推送的方式
运营动作周期
用户操作系统需要长期的操作操作。可以基于该过程期间的数据反馈来调整特定动作。但方法和总体方向应基本一致。
当然，根据业务的性质，运营行动的运作会有所不同。
例如，在电子商务业务中，不同用户类型的操作频率是不同的。
如：
死亡期的用户：每月/半月合并一次数据，发行优惠券，推送等。
流失期的用户：如果这批用户处于死亡边缘，则需要每3天/7天对其进行一次分析，以便进行操作激活。
关键点在于：当您对一批用户进行操作时，您需要进行相应的跟踪。 1周后，观察相应的数据转换以及新时间维度中每个级别的此批数据的比例。您也可以方便地进行相应的报告和摘要。
示例：在对3月1日前两个月的数据进行上述分析之后，在4月检索到的数据中，3月份的数据是最新数据，用于评估您的运营效率并指导后续行动。同时，还可以通过结合维护和其他指标（如日常生活条件和保留条件）来分析结果。
对于用户推送
在这方面，它可能是另一篇文章。让我们撇开时间和频率的因素。简单的策略如下：
主要用户，死用户推送优惠和指导消费。
成长和成熟的用户根据用户数据反馈推动相应的爆炸，特殊产品，产品活动等。
在推动之后，用户引导链接并且跳跃模式尽可能短。
五、总结
最后，简单地理清本文中描述的方法：
我们的产品用户的精细级别;
开发相应的用户模型（RFM模型的应用）;
根据设定的模型，收集相应的用户数据;
通过数据分析制定相应的运营战略;
操作周期，推送方法和判断数据效果的标准。
当我们进行用户操作时，我们必须确定我们的目标。无论是促进，提高保留，增加订单，增加客户订单和增加流量，相应的操作行为都存在差异。必须记住开出正确的药物，确定1-2个目标，一步一个脚印。对于后续分析的重新分配，我们还要认真分析立场，做好统计工作，及时做出调整。
当然，RFM模型也有用户的支出金额。您还可以在需要优化用户分层时考虑此指标。然后对数据进行加权，您可能会得到不同的结果。
