用戶(hù)增長(cháng)運營(yíng)是做什么的？（用戶(hù)運營(yíng)的3個(gè)職能介紹）
用戶(hù)運營(yíng)是用戶(hù)運營(yíng)營(yíng)做什么？
先介紹一下(xia)題主入職后可能會(huì )接觸到的工作：
答主就職的部門(mén)有三個(gè)職能：??用戶(hù)運營(yíng)、數據分析、增長(cháng)數據產(chǎn)品。戶(hù)運
以我所在的個(gè)職??新零售+電商行業(yè)為例。
用戶(hù)運營(yíng)
核心就是用戶(hù)運營(yíng)營(yíng)圍繞【人貨場(chǎng)】進(jìn)行運營(yíng)，進(jìn)而提升復購率等指標：
大白話(huà)說(shuō)，就??是個(gè)職解決【什么??時(shí)候什么樣的人會(huì )在怎樣的場(chǎng)合下購買(mǎi)什么產(chǎn)品】的問(wèn)題
根據【人貨場(chǎng)】的不同組合，可產(chǎn)生不同的用戶(hù)運營(yíng)營(yíng)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，例如：
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【貨場(chǎng)(⊙_⊙)→人】天貓確定了情人節活動(dòng)，增長(cháng)產(chǎn)品部門(mén)要求主推情人節套(°ロ°) !裝產(chǎn)??品，戶(hù)運平臺運(yun)營(yíng)明確了折扣政策，此時(shí)，用戶(hù)運營(yíng)部就出(chu)場(chǎng)(//ω//) → 圈選出可能會(huì )在情人節復購的人群A，圈選可能偏好主推產(chǎn)品的人群B，對人群A與人群B做交叉即為此活動(dòng)目標人群，根據促銷(xiāo)政策制定優(yōu)惠券，并觸達人群。
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【人場(chǎng)→貨】用戶(hù)運營(yíng)部門(mén)使用RFM模型對人群精細化運營(yíng)，明確需提升重要價(jià)值用戶(hù)比例，即明確了目標人群 → 此時(shí)用戶(hù)運營(yíng)的童鞋就需要去找產(chǎn)品要合適的產(chǎn)品，找運營(yíng)拿折扣，甚至找推廣配合做投放。
- 等等
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數據分析
在【人貨場(chǎng)】各種組合而成的復雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，僅憑“直覺(jué)”，甚至“拍腦袋”，已經(jīng)無(wú)法業(yè)務(wù)目標。絕大部分行(xing)業(yè)進(jìn)入存量運營(yíng)的今天，數據化決策已經(jīng)是紅海戰場(chǎng)上的武器。
所以，從前面【用戶(hù)運營(yíng)】的工作中，存在著(zhù)許多數據分析的需求。它們的目的是通過(guò)數據分析找到業(yè)務(wù)增長(cháng)的鑰匙：
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【貨場(chǎng)→人】此場(chǎng)景已明確需主推ヽ(′ー｀)ノ的產(chǎn)品、節點(diǎn)及促銷(xiāo)政策，需進(jìn)行數據分析的地方：
- 【人貨匹配】確定產(chǎn)??品后，需??要從全量人群中找到可能喜歡該產(chǎn)品的人
- 簡(jiǎn)單點(diǎn)的方式可以通過(guò)歷史訂單統計實(shí)現，即提取出產(chǎn)品的元素，如??愛(ài)心(xin)形，再從人群歷史訂??單中找到喜歡心形的客戶(hù)，認為他們可能也喜歡該新品
- 復雜點(diǎn)的方式可以通過(guò)例如復購關(guān)聯(lián)分析、商品推薦等模型反向找人群
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【復購周期】每個(gè)客戶(hù)的活躍狀態(tài)都不同，要先了解行業(yè)或者該品類(lèi)客戶(hù)的【生命周期】是多長(cháng)，即復購間隔，如30天 → 找出??30前剛買(mǎi)完的客戶(hù)，認為他們處于活躍購買(mǎi)狀態(tài)
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【節日偏好(hao)】一般認為多次在節日節點(diǎn)購買(mǎi)的客戶(hù)是偏好該節日的，例如產(chǎn)品有送禮屬性，則客戶(hù)在情人節買(mǎi)就是送對象的，一般他們感情不破裂就有可能在下個(gè)情人節繼續送
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【折扣敏感】不可否認的確(que)存在對(dui)價(jià)格敏感的客戶(hù)，甚至是“羊毛黨”，折扣力度大才會(huì )現身購買(mǎi)，發(fā)現這樣的規律能更好地將ヽ(′ー｀)ノ優(yōu)惠券與客戶(hù)匹配
- 【人場(chǎng)→貨】與第一個(gè)場(chǎng)景不同的是，此場(chǎng)景先明確人群，再去匹配產(chǎn)品、折扣等，需進(jìn)行數據分析的地方：
【注意】并不是說(shuō)要對每個(gè)場(chǎng)景都這樣嚴格進(jìn)行人群交并。更重要的是靈活應用，例如人群基數??太少，則減少(shao)劃分規則，或選擇性地合并人群。
數據產(chǎn)品
從用戶(hù)運營(yíng)需求出發(fā)，數據分析賦能業(yè)務(wù)增長(cháng)，經(jīng)測試有效后，需進(jìn)一步??以產(chǎn)品的形式落地。
用戶(hù)運營(yíng)經(jīng)常會(huì )接觸到各種數據產(chǎn)品：
- 如果是在天貓平臺，接觸到的就是天貓第三方(fang)服務(wù)商的用戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)管理工具
- 如果是線(xiàn)下門(mén)店，接觸到的就是CRM
- 此外，還有幫助業(yè)務(wù)分析的BI、CDP等
經(jīng)測試有效的數據分析結論可以通過(guò)報表?、(′?｀*)模型、標簽等形式插入到這些數據產(chǎn)品中。其中，最重要的是形成的這些產(chǎn)品一定是經(jīng)過(guò)“業(yè)務(wù)改造”，適配業(yè)??務(wù)習慣的，這樣才能融入到業(yè)務(wù)的實(shí)際工ヽ(′ー｀)ノ作流中。
所以，這些結論以什么樣的方式呈現在你面前才能提高效率，就是用戶(hù)運營(yíng)部門(mén)需要考慮的。
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