从数据流到现金流，详解神策数据 4P 用户运营方法论

如何让数据流动起来,帮企业创造业务价值?本文围绕神策数据 4P 用户运营方法论展开详细解答。

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一、将海量数据变成业务现金流,解决企业数据难用的问题

随着运营场景的变化,以消费者为核心的数字化用户运营展示出巨大潜力。运营从以“场”为核心转变到以“人”为核心,从线下门店、线上平台转变到小程序、公众号社群会员中心等私域场景。转变过程中,流量、利润、品牌、数据都发生了重大变化。以前企业从公域采买流量,但是在以“人”为核心的运营阶段,要通过数字化运营为品牌用户池“蓄水”,降低企业对平台的依赖,进行私域运营。数据作为核心归品牌方所有,通过由“场”到“人”的转变,数据资产逐渐沉淀,企业可以灵活定制数据服务,与前端打通,实现精准化、个性化营销。以消费者为核心,追求用户 LTV 提升,是用户运营的重要趋势。

在以消费者为核心的运营模式下,深链路的存量经营、减少流失、促复购/交叉营销成为企业新的运营目标。LTV 作为核心,包括用户规模、用户生命周期以及 ARPU 值三个指标:企业要提升新客、老客和忠诚粉丝的数量,同时通过不断地运营延长用户生命周期,在新场景下提升 ARPU 值,从而提高企业整体的收益。

做用户流量池构建和长效转化,必须要盘活用户数据资产。由“场”到“人”的转变,由 GMV 到 LTV 的思维转化,使得品牌方沉淀了包含大量用户行为的数据。也就是说,企业要想以更全面、宏观的视角搭建数字化运营体系,不仅要有营销工具,而且要夯实数据根基,通过全链路数据深度洞察人货场。

但是,目前在很多企业中,数据仅仅只是数字,数据盘活过程面临如下难点:

各部门目标未形成合力

点状需求的提出,导致企业难以体系化进行数据使用

运营无重点,全盘一把抓

业务落地凭经验,活动之前难以衡量效果

因此,企业解决数据难用的问题,要将海量数据流变成业务现金流。在神策数据的用户运营数据化建设地图中,可以帮助企业通过以下四步完成:

第一步,用户数据诊断和业务突破点定位。通过定量和定性分析,完成全方位业务诊断与目标拆解。

第二步,用户价值和人群的洞察。量化分析用户生命周期、价值分层与人群画像,找到目标人群。

第三步,用户运营路径洞察。基于用户运营差异化模型和预测模型,找到最佳运营路径。

第四步,标杆场景运营落地,通过运营策略库,数据化运营陪跑等多种形式,实现数据在业务场景的落地。

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二、详解神策数据 4P 用户运营方法论

神策数据总结的 4P 用户运营方法论主要包括四层内容。

第一,找到业务跃迁点。通过 360° 业务量化分析和 360° 战略目标拆解构成的 720° 业务诊断框架,全方位分析找到业务突破目标。

第二,找到跃迁人群。通过用户生命周期模型、用户价值分层模型、用户人群画像模型三大核心用户指标体系,拆解并定位目标人群。

第三,找到跃迁路径。通过用户运营差异分析模型和用户运营业务预测模型,分析客群与经营场景,确定并量化用户运营路径。

第四,标杆业务落地。通过神策数据打造的跃迁运营指数、单店/社群经营模型、数据化运营策略库,保证标杆场景落地陪跑,从而创造业务价值。

接下来详细介绍。

1、基于定量分析与定性分析,完成目标拆解 & 全盘诊断

面对海量用户和复杂的业务场景,企业可以通过 720° 业务目标诊断框架以定量和定性的方式找到业务目标。

360° 目标拆解是以定量的方式,从第一目标向下拆解,列出影响目标的维度并排序,然后拆解维度、假设跃迁方向,最后细化测算,找出业务跃迁的目标。360° 业务实勘是以定性的方式,按照总部 - 区域 - 门店调研,从战略到执行逐层拆解,同时观察不同店铺的用户特征,找到匹配目标,然后验证定量结果,将数据结果与实勘结果相结合,最终形成企业业务跃迁的整体策略。

(1)定量分析

定位第一目标——GMV,然后基于业务线、门店分布、用户类型、商品策略等不同影响维度进行拆解。下图为定量分析场景下目标拆解和跃迁测算的示例:

GMV = 用户数 * LTV,逐层拆解后,GMV 可分解为非会员数、低价值会员数、高价值会员数的 LTV,接下来便可以针对三种客户实施不同的留存运营策略。企业可以通过数据量化计算每一部分运营的销售额及其贡献占比,然后基于不同运营路径下的收益测算出最大量化指标,进而计算提升空间。LTV 可以拆解为已进群新客、老客、付费用户、会员等在不同场景下的生命周期总价值,通过量化测算得知当前运营重点是让低价值会员优先跃迁,其次是非会员转化成会员,再接着是进群老用户的运营。运营载体包含会员体系、全域跃迁体系以及企业微信运营。

定量拆解能够让企业清晰地找到量化目标及产出。

(2)定性分析

定性分析可以从两方面展开:

第一,业务全链条调研。管理层看战略,总部职能层看策略,区域看督导能力,门店看执行和转化能力。企业的战略目标、业务目标要与用户运营的目标相匹配,这是企业形成合力,构建真正用户运营的必要条件。

第二,通过用户特征调研验证定量结果。拆解目标群体、逐层划分用户、找到需求场景,结合真实场景下的用户和数据场景下的用户,判断用户群体是否与运营策略相匹配。举个例子,某企业在数据场景下的目标群体为白领,但在真实场景下发现客户大多为家庭主妇或老人,那就说明用户群体与企业的运营策略不匹配,企业要尽快调整策略,充分发挥用户价值。

接下来,企业要做业务假设与空间测算。核心是差距测算,比如企业的测算执行率从 25% 提升到 35% 时,能够给企业带来的目标增量是多少呢?目标匹配增长就代表达成了定量和定性的双目标匹配,最终找到企业业务的增长空间。

那么,企业融合定量分析和定性分析后,如何找到跃迁方向呢?举个例子,某企业在寻找跃迁方向的过程中,通过定量分析与定性分析,发现门店执行率较差,因此与神策数据合作寻找突破点:以激励管理体系为核心驱动,提高门店执行率,从而提高收益;通过用户运营,尤其是社群和会员运营,完成从流量到跃迁再到留存的转变,基于全域营销提升 ARPU 值。通过这两个突破点,既能测算企业未来收益,又能保证现有体系落地。

2、通过数据找到增长人群,以用户运营驱动业务增长

存量时代,如何在用户运营中寻找业务增量?神策数据认为,企业实现业务增量的核心是存量用户的跃迁运营。通过用户生命周期模型、用户价值分层模型、用户人群画像模型,分析不同人群贡献价值,根据用户所处的生命周期,找到可提升空间最大的目标用户群,通过跃迁运营创造业务增量价值。

用户生命周期按节点可以划分为潜客期、成长期、忠诚期、休眠期和流失期。每个周期对应的成长标志、运营目标也不同:潜客期用户仅完成了注册,企业需要引导用户完成首单消费;成长期用户完成首单后,要引导其进行复购及交叉购买;忠诚期用户消费频次高且稳定,要引导用户成为付费会员并积极分享;休眠期用户长时间不消费,要进行沉默激活。

基于用户生命周期洞察,企业可以清晰地看到用户的成长路径和特点,方便进行用户精细化运营和管理;设立监控体系,更好地感知用户经营状态;设立权益管理机制,更好地完善用户权益库;明确运营目标,进行有针对性的策略制定。

需要关注的是,定义关键要素是用户生命周期定义的核心,它包括定义节点用户行为、节点用户跃迁目标以及节点划分阈值。比如将 30 天内购买 5 次的用户定义为成长期用户,15 天内购买 7 次的用户定义为成熟期用户。针对不同生命周期的用户,企业运营的目标不同。通过业务数据模型建设和分析找到关键信息,然后进行用户生命周期的价值分层,包含消费金额、频次、距今消费天数,分别代表当前用户的消费贡献值和潜在价值。

基于以上数据分析,结合当前业务场景进行建模,最后找到分割阈值,企业可以将用户进行合理的价值分层,然后再通过各层级用户的 360° 画像寻找数据背后真实的用户。

其中,用户画像的属性数据包含性别、年龄、手机号、门店,用户行为数据包括购买时间、客单价、商品偏好等。利用这些消费习惯细分用户类型,判断并找出数据背后真正代表的一类用户,便于企业对这些用户进行精细化运营。

同时,在用户数据洞察全景图中,根据用户消费金额,在划分生命周期的前提下,依照各个区块的人数、金额贡献和人效比,可以将用户划分为高价值会员、核心会员、会员和非会员四个价值层级。

3、瞄准用户跃迁,用数据贯通用户运营全流程

常规用户运营体系是基于经验的点状经营策略。点状经营缺乏体系化覆盖能力与运营目标性,常规运营策略通常包含新人礼包、社群专属福利、生日礼物、兑换商城等,难以覆盖全用户群体。所以企业应通过体系化经营,找到构建用户运营路径的运营方式,尽可能覆盖到更多价值用户。在该过程中,如何找到用户成长的最佳路径成为这一环节的业务挑战。

最佳路径不仅容易执行,更能给企业带来收益提升。企业要结合用户生命周期,价值分层以及人群画像分析的结果,基于业务差异分析模型和业务预测模型,找到用户人群跃迁路径,估算业务增长空间和增长方向,确保用户价值跃迁策略可靠有效,用户运营跃迁路径满足差异化场景需求。

接下来,当完成了目标人群定位,企业可以通过运营差异分析,找到不同业务单元的用户构成差异、运营策略差异和业绩差异,并以此为依据,制定相应的门店经营策略。比如 A、B 门店人群构成相似,但 A 门店业绩明显好于 B 门店,分析得知 A 门店成熟期高价值用户更多,成长期高价值用户更少,那么 B 门店的用户运营路径便可以确定为将成长期的高价值用户运营到成熟期。

随后,企业可以基于此路径利用业务增长预测模型来预测增长空间,通过测算不同人群运营策略执行落地的收益空间明确用户运营方向。举个例子,在成长期企业需要将重要发展用户、重要挽留用户运营成重要价值用户。如果成长期重要价值用户的价值源于客单价的提升,企业就应该制定以提额为目标的运营策略。成长期的高价值用户最终要向成熟期运营,而对于成熟期的其他用户则要关注消费频次的增加并制定以提频为目标的运营策略,比如发放购物券、货运券等权益,提升用户消费频次,最终达成企业用户运营目标。

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4、围绕价值创造,标杆业务运营落地

用户运营最关键的一步是完成标杆业务的运营落地,围绕价值创造的用户运营才是真正有意义的。对此,神策数据为企业提供三大体系保障运营落地:

第一,数据化运营策略库,提供运营策略支撑。基于神策数据用户数据运营经验积累沉淀,全面覆盖不同用户人群、运营场景,提供可量化策略支撑。

运营策略库包括业务层和策略层,其中业务层包含人群选取策略、产品及权益选取策略、触达渠道选取策略和触达频次时点选取策略;策略层包括机制化策略、自动化策略、规模化策略。

运营量化及回检体系包括预测层和回检层,其中预测层包含转化率预测、活跃预测以及 ROI 预测,回检层进行单策略效果回检,单活动/产品转化效果回检、整体策略转化效果回检以及整体渠道转化效果回检。

运营量化及回检体系最终要回归到运营策略库,指导整个策略的调优,从而形成数据闭环,最终不断迭代策略库,匹配品牌和运营场景。

第二,神策数据用户运营跃迁指数体系,保证数据直达运营场景。具体包含人群、策略、路径等可执行运营指导,保证运营场景发挥数据价值。

第三,标杆场景陪跑。通过核心业务场景陪跑落地,实现数据化用户运营闭环,让业务团队可操作可复制,实现长期业务价值。

以专属会员 LTV 跃迁的基础运营框架为例,企业基于生命周期 & 用户价值分层进行特色场景经营,以基础运营框架为主,完善经营策略体系,让会员完成跃迁。比如,让成熟期的中价值用户通过会员充值福利及会员升级权益福利的运营路径,完成到高价值会员的跃迁。针对不同区块的用户,对应的运营策略不同。体系化的运营框架不仅能保证用户群全覆盖,也能保证业务增量。

如何从标杆场景实现全局成功呢?企业要找准破局点,快速找到切入点,从价值用户、潜力用户入手,针对差异化特征,区别运营;以点带面,从破局点到体系建设,从确定的流程中实现自动化,提升用户价值感的同时,提升人效;以线带面,多维度多层级之间融合,不以人的能力因素为影响,沉淀公司无形资产;以面拓展,在成熟模式上不断创新,拓展边界,构建一套完整高效且可持续增长的线上线下一体化经营模式。从标杆场景走向全局成功,为业务创造持续价值。