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在 用户基础信息不全的情况下,运营需要多角度、立体的分析,以判断用户的需求,指导下一步的产品/服务的建设,更有效地指导下一步的运营动作,提高产品/服务的运营效率。
2、 基于 产品/服务的多维度选择目标人群,提高用户画像覆盖率
3、 基于 产品/服务的多维度搭建数据模型
目标人群定义以及制定数据分析模型是 运营必备的能力,具体而言,数据可以划分为很多维度,即:大类、类目、行为、属性、需求等,每个维度对应的数据指标不同,每个维度的数据指标理应对应的数据指标也不同, 最终在建立策略时,需要根据目标人群的特征来搭建数据分析模型。
常见的大类包括业务发展历程、业务发展现状及业务发展阶段、新业务发展情况、用户增长情况等,每个维度对应的数据指标也不同,下一步的数据分析过程需要根据业务发展情况对用户进行分析,挖掘出用户最关心的数据指标,并以此为依据,为用户/产品/服务搭建更合理的数据分析模型,提高用户画像覆盖率。
在 不同的大类下,用户的行为、属性、行为等也是不同的,每个大类下都有可能对用户产生一定的影响,这时运营需要根据不同的用户群体,制定不同的用户群体运营策略,提高用户的目标覆盖率。
在数据运营过程中,数据采集的目的是采集用户行为数据,制定用户画像模型,统计其行为数据的数据变化趋势,分析其行为数据的发展趋势,并根据数据反馈制定相应的用户运营策略。
三、拆解用户精细化运营
所谓的精细化运营,是指以业务发展现状为基础,依据不同用户群体,挖掘并分析用户的各个生命周期阶段,并对用户生命周期进行分析,寻找用户运营的最佳路径,根据漏斗分析结果制定运营策略,提高用户转化率。
