用户运营全流程思路详解

本文主要用七部分分析了用户运营全流程思路，为运营人提供了经验。推荐运营人群阅读。

运营的核心在于用户运营，我们在历史的文章中也多次提及到用户运营的各个要素，这次我们根据用户运营的流程链路详细讲解一下。希望能给大家一点帮助。

我们在做用户运营的时候，不能为了追求注册用户数据的好看，就去采用各种手段。比如某些任务中心，比如红包裂变。这些非常规方式虽然可以在短期内为产品带来大量的注册用户，但是放在整个用户运营周期中来说，却会为后续的精细化运营带来很多不必要的工作。

所以，我们在做用户增长的时候，一定要先明白什么样的用户才说我们真正的用户。这些用户的共性是什么，我们要通过什么样的方式以及渠道获取这些用户。而这些问题，市场都会告诉我们答案，而不是通过经验，通过拍脑袋来决定这一切。

重要：设置新用户注册后的链路，可以更加高效的做好用户增长这件事。比如看几条视频、比如参与某个讨论、又比如完成绑卡进行一次交易。

用户分层的话题我们讲过无数次，尤其在服务人员不足，又要做精细化运营的情况下，用户分层显得格外重要。

当产品用户规模较小的时候，运营人员可以通过感情化的手段来维护这批用户，但随着用户规模不断扩大，运营人员的精力和时间有限，这时就需要进行用户分层，以提高运营效率。

当产品发展的越来越好，不同时间段注册的用户区分也越来越明显，就需要根据不同人群针对性运营，满足差异化的用户需求。

为了减轻运营人员的压力，可以利用知识文档（帮助中心）把大部分新人问题总结归纳起来，如果产品有社群属性的话，还可以发展用户管理员之类的优质用户，利用一些平台权益作为奖励，把新人引导的工作释放一部分出去。

用户画像的建立是为了更好的服务用户。

最简单的用户画像：指用户的基础客观属性，比如性别、年龄、地域、职业等。画像建立的核心是为用户群体打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识。这一维度告诉了我们：他是谁。

然后系统需要在简单用户画像的基础上引进用户行为模型。如短视频平台的浏览行为（观看完成、点赞、收藏、评论、关注等。如电商平台的收藏加购、购买分享行为。

不同类型产品需要收集的用户行为数据不一样，这些可以先搭建好初步的用户画像框架，然后不断的填充即可。一般来说，用户画像建立的越是完善，我们就越了解用户，就更能够针对性的把用户希望看到的内容传递过去，从而提升流量利用效率。

用户行为可以告诉我们他在这里做了什么，有了这些数据我们也可以知道那些内容是用户关注的，也可以知道那些功能是问题较多的，这样的话，就可以方便我们对产品进行优化迭代。

用户行为：指用户使用行为流程，如下载、注册登录、点击浏览、购买下单、评价分享等。这一维度告诉了我们他在做什么。

重要：建立用户流失模型，查出重要的流失节点，做好重点优化。

用户生命周期的话题相信是每个用户运营人都会重点关注的话题，和产品生命周期不同，不管产品做的是否完美，用户是一定会进入流失期的。

在整个用户生命周期中，有5个阶段，对应的是用户在该产品中不同的参与互动的程度，分别是：导入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。

导入期：完成注册，还没有深入体验产品相关服务或功能的用户（可以设置具体的登录次数和访问时间门槛数值，去定义用户是否有深入体验产品相关服务或功能）。

成长期：已经较深入体验产品相关的服务或功能，并完成首次关键行为的用户。

成熟期：已经发生多次付费行为的用户（每个用户产品价值的巅峰，能够贡献最多的活跃时长和营收）。

休眠期：曾经是成熟用户，但一段时间未产生有价值的行为（需要定义具体的休眠信号，结合产品整体数据和用户过往的行为数据来定义，例如：订单、浏览、互动等）。

流失期：超过一段时间未登录和访问的用户（明确流失定义和关键行为，例如：超过30天没有登录app之类的）。

运营针对用户生命周期进行管理，归根结底就是为了让用户价值最大化。处于不同生命周期内的用户，用户价值是不同的，因此需要运营来针对处理，精细化运营。

用户成长体系是精细化运营的手段，把用户按照不同的数据标签进行层次的分离，对于提高产品用户黏度、实现用户从一般用户到核心用户的转变具有巨大的作用。这个成长体系不是简单的行为=经验，也不是简单的经验值等于等级提升，而应该是一个相对复杂的系统行为。

重要：用户成长体系必然和用户权益相关，这些内容我们可以直接参考京东plus会员、淘宝88会员等，都已经有相对成熟的方案策略。如果有兴趣的话，我们在后续的推文中再进行具体分析。毕竟这是一个非常庞大的话题，不太合适放在框架文章中阐述。

用户荣誉体系算是用户成长体系的一个重要补充。

一般来说，荣誉体系可以分为几个部分。一种说可成长荣誉，一种是不可成长荣誉，还有一些是特殊荣誉。合理利用荣誉体系，也可以刺激用户的活跃。

用户运营是一个庞大的课题，我们也是在这条运营道路上努力着。希望每个运营人的数据都会越来越好看。