3招搞定用户运营“疑难杂症”，数据驱动APP增长其实很简单！

在流量红利逐步见顶的当下，APP 的运营重心逐渐从拉新转移到存量用户精细化运营阶段，构建数据驱动的用户精细化运营体系成为 APP 持续增长的新引擎。不过，在这个过程中，也面临着一系列挑战。本文从用户分析、用户洞察、用户触达三大方面，分析如何快速构建完善的用户运营体系，一起来看一下吧。

在流量红利逐步见顶的当下，APP 的运营重心逐渐从拉新转移到存量用户精细化运营阶段，构建数据驱动的用户精细化运营体系成为 APP 持续增长的新引擎。但 APP 在探索用户精细化运营的具体落地过程中，也面临着一系列难点和挑战：

如何打通 APP、web、H5、小程序等多端数据，充分利用数据资产？

APP 如何补充端外标签数据，完善用户画像，降低标签体系搭建成本？

怎样用一个平台完成用户洞察、分层、圈选、触达，提升用户运营效率？

针对这一系列难题，本文从用户分析、用户洞察、用户触达三大方面着手，帮助 APP 快速构建完善的用户运营体系：一是夯实的数据根基，将埋点统计的用户行为特征数据高效整合、统一治理，形成一个完整的用户数据平台，方便后续的数据分析和运营；

二是对用户行为特征进行画像洞察，结合 APP 自有标签、外部数据标签等，将用户行为特征标签化；三是对接消息推送平台，APP 可以运用用户洞察的结果，生成用户标签或者用户分组，并将创建的用户群自动同步至个推消息推送平台，一键触达、高效连接用户，实现精细化的分层触达。

01 用户精细化运营典型场景解析

在用户标签体系搭建、用户分层、活动运营、内容运营等不同场景下，APP 可复用的有效策略有哪些？接下来我们逐一拆解。

1. 用户标签体系搭建

了解用户是用户运营的第一步，为此，APP 需要构建完善的用户标签体系，识别不同场景下的用户画像，从而差异化地为用户提供内容及服务。那么，如何构建标签体系呢？

第一步，丰富 APP 数据标签。除了用户年龄段、职业、消费水平等基本属性以及 APP 自有端内用户访问、消费、收藏加购关注等用户行为特征数据外，APP 还可通过个推数据标签，补充 APP 端外数据，全面了解用户的兴趣和线下场景偏好。同时，APP 还可借助标签管理平台自定义创建标签、通过埋点统计将自有端内数据标签化，或结合个推大数据沉淀的基础标签、行业标签、专题标签，高效搭建用户标签体系。

2. 用户分层运营

除了深度的用户分析，APP 还可以基于标签体系做贴合业务的精细化用户分层，围绕新用户冷启动、沉默用户促活、流失用户识别等用户全生命周期运营，提升用户的留存和转化。

在新用户冷启动阶段，APP 可以借助用户运营平台，快速了解新注册安装用户的属性和兴趣偏好，补全用户画像，在用户接触 APP 的第一触点时即为其推荐匹配的内容。针对活跃用户，APP 可以通过端内活跃数据，圈选出沉默用户群，进行沉默用户人群画像分析，同时还可以根据用户历史活跃情况、消费情况等对沉默用户进行价值评分，有效评估沉默用户价值。

在流失用户识别方面， APP 可借助平台有效区分沉默用户以及流失用户，寻找流失用户群的高 TGI（显著特征），快速评估挽回成本。例如 APP 运营人员在个推用户运营平台上，通过 TGI 有效识别出流失用户端内历史行为特征——爱浏览电竞直播内容，于是针对性地增加电竞赛事内容推荐，大大增加用户挽回几率。

3. 活动运营

活动运营在 APP 运营体系中，扮演着越来越重要的角色。面对各大节日，如 618 年中大促、双十一、年终大促、年货节等，APP 都需要做一些活动来提升用户活跃度与购买转化率。如何做好活动运营？总结下来，可分为活动数据统计、活动用户分析、活动计划制定、活动复盘四个阶段。

首先，APP 可通过多端埋点统计分析，还原用户行为链路，洞察各个活动资源位，包括搜索框、轮播图、类目导航栏等的流量价值。其次，在活动引流、用户促活、用户转化环节等不同场景下，运营人员可灵活运用事件分析、漏斗分析、路径分析等分析模型，多方位对活动转化情况进行分析，并构建自定义分析看板，做到活动数据可视化，活动效果可分析。例如，电商类 APP 可通过漏斗分析功能，分析出活动 banner 点击 - 活动详情页浏览 - 活动参与 - 优惠券领取等活动路径关键节点的转化率，找到 GMV 的增长点。

此外，在活动计划模块，运营人员可直接圈选出本次活动的全体目标人群，配置活动目标，在用户完成该目标前，定时、多次、差异化地进行活动利益点触达，自动化刺激用户、高效达成运营目标。最后，在活动复盘环节，APP 可对活动人群进行画像洞察分析，通过了解参加活动的总人数、成交用户数、活动转化率、实时的 PV 和 UV 等关键指标结果，对活动数据效果进行全面复盘，持续优化运营效果。

4. 内容运营

内容运营，是支撑活动、产品、用户运营的基础。通过将内容标签与用户行为及标签体系链接，APP 可以快速构建内容智能推荐机制。

APP 能够基于用户行为特征、阅读习惯、搜索偏好、兴趣偏好等标签进行内容推荐，合理配置 Banner、列表页、搜索框等资源位，让用户更高效地获取感兴趣的内容。同时，完整的内容标签及用户数据标签体系也为客户端智能化推荐系统提供了预测模型训练的数据，通过数据标签补充，助力 APP 持续迭代内容推荐模型，提升内容推荐效率与效果。

5. 用户触达

APP 不仅需要高效地进行用户洞察与分析，还能通过个推消息推送平台，一键触达、高效连接用户，提升用户活跃与内容转化。借助个推用户运营的用户群管理功能，APP 可通过用户标签、用户属性、事件行为等多种方式创建用户群，并将创建的用户群自动同步至个推消息推送平台，实现分层精细化消息触达。

APP 还可通过个推消息推送智能文案库，快速找到人群和文案的匹配关系，自动配置推送目标人群的高点击文案，实现智能化的消息推送。例如某电商 APP 通过个推用户运营圈选出 618 大促中的价格敏感型用户，系统自动配置出多条带有 ' 折扣 '' 降价 ' 等关键词的文案，通过高点击文案的应用，商品的转化率大步提升。

同时，个推用户运营平台还可辅助 APP 输出细分人群的文案偏好特征，并提供编辑建议， 助力 APP 最大化提升消息推送点击率。

02 头部 APP 用户运营秘诀分享

下面我们结合某资讯 APP 的数字化运营场景实践，为大家提供一个数据驱动 APP 用户精细化运营的成功范本。

某报业集团旗下资讯类 APP，搭建了自有 APP、微信小程序、微信公众号、微博等多渠道的内容媒体渠道。通过用户运营平台，该 APP 实现了多端数据埋点统计，打通并整合了各渠道用户搜索、浏览、点击偏好等行为特征数据，搭建了一个可以满足不同业务场景、随时取用的用户数据平台。

同时，在用户运营提供的标签管理平台上，该 APP 除了将自有端内数据标签化，还通过个推大数据标签补充、自定义标签创建、自有数据标签导入、行业标签模板复用等方式，构建了丰富的画像标签体系，实现了高效的用户洞察与分析。该 APP 打通了数据分析 - 画像洞察 - 用户触达的运营链路，实现新用户次日活跃率提升 7%、留存率提升 24% 的高增长。

以上直播内容分享，希望能够为开发者的 APP 精细化运营之路提供思路、方法和经验。

题图来自 Unsplash，基于 CC0 协议

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