本文独创用户操作五步实战法，每一步环环相扣。从实际业务场景出发，构建相应的用户模型，输出目标用户群体和画像，进而制定精准营销策略进行营销，提升用户的生命周期价值。

用户画像怎么用？

在抛出这个问题之前，我研究过很多文章，这些文章的研究方向更热衷于如何给用户一个360度的画像，用常见的人物卡片描述平台部分用户的特征，比如：

年龄：28岁，性别：女职位：都市白领婚姻状况：已婚性格：宅在家，喜欢网购，喜欢美好的事物，文艺小资，享受生活星座：天蝎座地址：北京xx社区这是典型的用户画像，也是很多企业热衷做用户画像分析的方法。这个画像卡在用户研究上有很大的帮助，可以帮助产品经理找到产品的方向，但是在用户运营上，

让我们以几个业务场景为例：

我是电商平台，卖100种产品。应该给用户精准推荐什么产品？我想向用户推送优惠券，希望提高优惠券的ROI。我应该把优惠券推给什么样的用户？平台用户流失严重。希望分析一下哪些用户流失了，如何留住。如果要在以上三个业务场景中使用用户画像，应该如何应用？显然，一张简单的用户分析卡根本无法支撑我们的运营。用户分析的一个重要方法论就是从业务场景中找到精准的用户群体，定向分析画像，然后应用到实际运营活动中。接下来，我们将重点介绍用户操作的五个步骤：

01

明确业务场景

之所以把业务场景放在首位，是因为业务场景是用户运营的重中之重。很多用户运营往往会走入一个误区，认为先有用户画像，再根据画像标签对用户进行分组，然后推送有针对性的活动。这种运营思路往往是为了营销而营销，最终谈不上解决什么商业问题。比如某平台通过组合几个标签筛选出一部分人，包括：性别、年龄、最近购买时间、客单价等。最后推了一个满减活动过去。那么营销结束后，只能分析一次活动的成败，对整体用户运营缺乏实际的业务支撑意义。

定义业务场景的意义在于，有了具体的业务场景，才能有具体的营销目标人群，才能根据人群的画像特征制定更清晰的营销策略。

我们以第三种业务场景为例。平台用户月流失率30%，我们希望通过有针对性的用户运营，将流失率降到15%。

接下来的任务是找出哪些用户流失了。

有些同学会说这很容易做到。我们把三个月没回来买的用户定义为流失，然后把这些用户分离出来，有针对性的推送一个复购券。然后，我们分析这张券的验证效果。如果验证的好，用户流失率会降低。

这是最简单但最糟糕的用户操作模式。我相信很多人第一次做用户运营的时候都是这么做的。一方面，它们缺乏用户模型的支持，无法更准确地预测损失。他们只能根据流失的用户做一些召回活动，但真正流失用户后召回率往往很难达到1%。另一方面，没有画像的支撑，不了解流失用户的特点，想当然地推一些大型活动，很难打动流失用户。

02

用户建模

用户建模是用户运营的必备技能，就像一个不会写代码，不懂代码语言的技术猿，怎么从事这个行业？

我们需要为这个业务场景建立什么样的用户模型？

我们有三个想法：

1.选择已知的流失用户进行建模，通过决策树模型分析流失规律，通过流失规律预测最有可能流失的用户，选择这些用户进行营销。

2.筛选已知的流失用户进行建模，通过神经网络模型建立流失评分机制，对平台上所有高价值用户的流失进行评分，筛选出得分较高的高价值用户进行更精准的营销。

3.构建用户生命周期模型，通过用户生命周期预测用户流失节点，在用户即将流失时及时进行干预营销，降低用户流失率。

我们采用第三种建模营销方法，建立以下模型：

在模型中，我们可以根据箭头了解整个用户的数据趋势，将平台用户的所有数据导入到模型中进行分析。这里使用的是cox生存分析算法，可以帮助我们分析用户的生存时间，进而得到平台上所有用户的生命周期分布。我们可以得到基于生命周期的用户流失边界值，从而确定用户整体流失节点。(由于篇幅原因无法解释用户模型的具体构建方法。可以点击“阅读原文”有详细的建模视频课程。另外，添加我的个人微信好友：muyan198901，可以加入我的“用户运营公开课群”，我会不定期分享我的用户运营经验。)

03

定准目标用户群

用户建模完成后，我们可以将平台用户数据与大数据模型对接，通过大数据分析的方法，定向输出我们想要的用户群体。

回到我们的业务场景，我们的业务目标是降低用户流失率，也就是从30%降到15%。

那么我们的目标营销用户群应该是谁呢？

如果单纯的筛选流失的用户，试图通过挽回这些用户来提高回头率，我们知道营销是非常困难的。一般流失的用户往往会直接卸载APP或者

那我们把目光瞄向流失边界的用户，这部分用户通过模型预测，流失倾向要高于平台的活跃用户但并未流失，这个时候如果及时采取干预营销，用户留下的可能性反而很大。

04

分析用户画像

目标营销用户群定位完成，接下来需要分析用户群的画像以了解用户行为特征，从而制定更具有针对性的营销策略。

用户画像该如何分析呢？

这里分析用户画像不是大而全，而是要基于实际业务场景，哪些画像更有助于营销策略的制定，我们只分析这部分画像信息即可。我们先通过模型看下这部分用户群的实际画像。

通过模型输出，我们可以得到目标营销人群的画像特征如下：

1、21-40岁女性用户

2、平均间隔消费周期是16-30天左右

3、消费客单为低客单用户，均值30元以下。

4、生命周期处于上升期

基于以上画像特征，我们能得到哪些营销信息呢？

• 性别、年龄来决定我们的文案策略和沟通语气。

• 重复消费间隔天数决定营销时机。

• 生命周期决定不同的营销方向。

• 客单来决定我们推什么力度的活动。

这就是用户画像在营销中的实际应用，每一个画像信息必然可以用到营销策略中，在建模过程中我们需要得到有实际业务意义的画像信息，并用于指导接下来的营销策略制定。

05

制定营销策略

我们得到用户画像后，基于画像信息可以做更加精准针对性的营销活动，接下来我们来梳理一下本次实战的营销策略：

• 本次用户目标群生命周期处于上升期和新客期，特征是消费习惯并未养成，需策划刺激性活动引导消费。
• 目标用户群体消费特征属于低客单消费群体，活动参与门槛不宜太高，活动可以以适当提升客单为次要目标
• 画像特征方面是20-40岁之间的年轻女性消费群体，沟通策略需用更感性的方法

基于以上营销策略，我们制定落地活动和推送触达的执行策略。结合圣诞选了一款蛋糕，主题是：和心爱的ta一起过圣诞，瞄准年轻女性爱浪漫这个群体。活动内容是消费满35半价换购这款蛋糕，达到提升客单以及用半价产生刺激消费的效果。筛选目标用户群体，并进一步筛选16-30天未回头消费的会员进行短信提醒，以提高短信ROI。

以上，我们详解了用户运营的实操经验，做用户运营5步实战方法，每一步环环相扣，从实际业务场景出发，我们搭建相应的用户模型，并输出目标用户群和画像，进而制定精准营销策略进行营销，以提升用户的生命周期价值。