用户运营根本目的是最大化提升客户价值，通过数据充分的了解用户所处的状态，而后给出针对性的运营策略。

如何用数据驱动用户价值增长？

• 梳理运营流程
• 用户数据收集
• 用户数据加工
• 构建用户画像
• 用户精准触达
• 数据反馈调整

梳理运营流程，明确运营目的

常见的用户运营流程

不同阶段，对应有新用户、活跃用户、注册小程序用户、付费用户、流失用户，运营可以根据不同用户所处的环节采取不同的运营手段。

用户数据收集和整理

• 用户基本数据字段：用户的社会信息数据，如姓名、性别、出生年月、籍贯、婚姻、学历、手机、邮箱，主要依靠用户基本数据字段由用户填写产生。
• 用户行为数据字段：用户在产品上操作行为的数据记录，如阅读内容、点赞、评论、分享。用户行为数据反映的用户的平台行为，主要靠技术做数据埋点来获取。

用户数据加工方式

• 用户分层数据分析：按照某种逻辑对用户分层归类

中心思想：根据核心业务流程进行用户分层划分

example：

按照上图的所示的核心业务流程对用户进行分层

• 用户分群数据分析：作为用户分层的补充，在同一层上对用户分群

为了实现更加精细化的运营，则需要在用户分层的基础上进一步分群

example：宠物社群付费用户分群

1. 基于消费金额的分群

2. 基于消费品类的分群

3. 基于用户性别的分群

4. 交叉分析

分群后，可以很明显看出，女性消费意愿大于男性、养狗用户消费金额比养猫用户多。

• RFM用户价值数据分析：最近消费日期、消费频率、消费金额

1. 最近一次消费时间Recency
2. 消费频率Frequency
3. 消费金额Monetary

RFM矩阵图

• 用户忠诚度数据分析

L是用户忠诚指数，n是时间周期，t是一个时间窗口，s代表消费次数，代表距今某段时间内的消费次数。

用户忠诚度计算时间窗口要结合自己的实际业务场景，同时在实际使用过程中，通常会考虑时间因素，即购买时间至今越近用户忠诚度越高。

正确构建用户画像

尽可能多的补充用户属性，比如兴趣爱好，注册时间，最近一次发言时间，最后一次消费时间。

用户运营数据分析总结：

1. 梳理运营流程

按照运营目的的设置达成路径，梳理用户需要做的关键行为

2.用户数据收集

用户基础数据字段、用户行为数据字段、收集到的用户数据越多，可分析的维度也就越多

3.用户数据加工

用户分层、用户分群、RFM用户价值分析、用户忠诚度分析，最常用的用户数据加工方式

4. 构建用户画像

对于能够帮助运营提升业务数据的用户字段才可纳入用户画像字段里，不同产品有不同的用户画像字段

5. 用户精准触达

通过熟知每一个用户所处的状态（用户画像）后，就可以通过PUSH、邮件、短信、Banner等渠道进行精准的运营手段触达

6. 数据反馈调整

根据用户引导效果，来不断的调整用户数据加工模型和用户画像字段，以达到更加精准的用户状态描述。