任何卓越產品的誕生，都離不開對用戶需求和人性的深刻理解；同樣，任何一個想獲得長久生命力的產品都離不開用戶運營。恰逢今天有時間，就寫一下我對用戶運營的理解，文章分為三個部分、分別闡述：

什么是用戶運營

用戶運營的日常工作

利用用戶行為數據驅動產品改版

一、什么是用戶運營？

商業在推動著社會的發展，就用戶運營的發展來說也是如此，網站建設用戶運營一詞隨著互聯網的發展而得到傳播，又因為移動互聯網尋求更高性價比的發展方式備受重視，雖然用戶運營一詞出現的比較晚，但用戶運營這種現象在很早以前就出現了，最早可以追溯到先秦時期 。

先秦時期的商人，為了把商品兜售出去，往往采用走街串巷叫賣的形式，這種通過叫賣聲引起他人注意以便兜售商品的形式和現在移動互聯網的用戶運營方式類似，都是通過某種方式成功吸引他人注意力之后再進行商業變現，只不過這種早期的用戶運營形式過于松散 ，屬于一次性交易，缺少延續性。

到了移動互聯網時代，技術的發展使得我們可以方便地采集海量的用戶行為數據，并基于此進行一系列產品或商業運作，用戶運營也由于商業變現方式的變化朝著更加精細化方向發展。

簡單講，用戶運營指以根據產品定位和目標用戶的特點，將人群分層，并清晰認知每層人群的定義、特點和需求，為這些用戶分別給出對應的運營方案，以便更好地滿足用戶，盡可能放大產品的覆蓋用戶量和延長產品的生命周期，用戶運營一般出現在UGC類產品或綜合產品中的用戶模塊的運營。

更露骨一點的說法，用戶運營就是依靠低成本的內容吸引到用戶注意力之后再設法以更高的價格集體打包出售。

二、用戶運營的日常工作：

在產品發展的不同階段，用戶運營的日常工作有不同側重：

導入期：挖掘目標用戶進行產品市場驗證

明確目標用戶群，挖掘高質量種子用戶，在種子用戶中進行產品試用，觀側種子用戶行為數據，進行bug收集和建議收集，依據結果進行產品改良。

成長期：拉新（提升用戶注冊量）

尋找性價比較高的且轉化率高的引流渠道，關注活動投入產出比，盡可能降低單一用戶注冊成本，做好用戶留存。

成熟期：促活（促進用戶活躍），促轉化（促進免費用戶向付費用戶轉化）

進行品牌建設，搭建用戶體系，收集用戶建議并觀測用戶行為，進行優化產品功能并建立一條高效率的上單模型，在不傷害用戶體驗的基礎上盡可能提高利潤率。

衰退期：用戶回流，挖掘新需求和新機會

維系品牌價值，打情感牌，發起活動進行用戶喚起，重點開展新產品線。

了解用戶運營的含義和日常工作之后，下面就主要談關于依靠用戶行為數據進行產品改版的問題。

三、依靠用戶行為數據進行產品改版

自從小米火了之后，小米每周發一次版的產品工作方式也被大家紛紛效仿，好像在人們的認知里，產品是一定會在迭代中不斷演化，用戶會伴隨迭代不斷增長，然后產品就會牛逼起來走向成功。然而這種為了改版而改版的現象， 耗費了大量的人力，卻難以給公司的業務線帶來質和量的提升。

之所以大部分產品最后以失敗告終，除了市場，戰略和運營之外，還有一個極易被人們忽略的問題：產品設計、研發、迭代的循環中缺少了“衡量”環節。很多時候，我們以為產品正在迭代中螺旋上升，實際上 ，卻耗費著大量的人力和時間成本在原地轉圈。

因此，如果想做出來一款能得到用戶及市場認可的產品，必須學會在迭代循環中，以真實數據反饋進行有效衡量，讓版本迭代盡可能地為業務增長服務。

1. 新功能有多少人用（是否受歡迎）？

一般情況下，一項新功能上線，用的人越多，用戶活躍度越高，表示改版更可能是成功的。

衡量指標：功能活躍比=使用了新功能的用戶數/同期活躍用戶數

分析方法：直接查看該項功能所對應用戶行為的活躍比的變化 。

2. 用戶是否會重復使用該項新功能？

如果新版體驗非常糟糕 ，用戶往往在用過一次之后便不會再用第二次。而優秀的功能則可能會受到用戶的喜愛，并反復使用之。

衡量指標：功能的重復使用用戶比例=用戶在首次使用新功能后的第X天，回訪用戶中使用該功能的比例。

分析方法：對比「使用新功能用戶的后續留存率」與 「用了新功能的用戶在之后的重復使用該功能的情況」，通過兩個「自定義留存」的分析結果對比得到「重復使用用戶比例」。重復使用用戶比例越高，說明有越多的用戶反復使用該功能。

3. 新功能對所處的使用流程是否起到了優化作用？

如果新上線（或優化）的功能處于某個用戶使用流程中，那么您可能需要評估該功能對流程是否起到了優化的作用。比如：三方分享量。

衡量指標：用戶流程的轉化率和完成率（對比改版前后的轉化率和完成率）

分析方法：通過對比改版前后，該流程的轉化率和完成率「漏斗」完成該評估。轉化率和完成率提升的越多，說明效果越明顯。

4. 產品改版對用戶留存產生了怎樣的影響？

一般來說，一次成功的改版、一項優秀的新功能，會增加用戶對產品的喜愛，而讓用戶更頻繁地使用產品。

衡量指標：N天留存率

用戶在初始時間后第N天的回訪比例，即為N天留存率，同類的常用指標有「次日留存率」「周/7天留 存率」「21天留存率」「月/30天留存率等」

分析方法：通過對比改版前后，「新增用戶留存」的變化幅度衡量產品改版對用戶留存的影響。

明確這四個問題之后，也就知道是不是該進行版本優化了。

作者：王豫強

網站題目：利用用戶行為數據驅動產品改版
文章源于：http://m.kartarina.com/news40/155840.html

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