运营是为实现业务目标而综合运用各种方法的过程。
为了提高效率，我们会引入各种模型和优化方法论，掌握这些方法可以帮助我们实现业务线的目标。
这就像烤蛋糕一样，如果你想要烤出一个好吃的蛋糕，你需要掌握不同的烤蛋糕模型，例如海绵蛋糕模型、戚风蛋糕模型等等，这些模型都有不同的特点和适用场景。同样，如果你想要做好用户运营，你需要了解不同的运营模型，例如拉新、激活、留存和流失等等，这些模型都有不同的应用场景和方法，可以帮助你更好地了解用户需求、提高用户体验和留存率。
运营模型有多种，包括偏理论的和偏实践的，分析用户属性与生命周期的和经营用户的，每个目标下都有特定的方法论。此外，根据时间维度的不同，也有促进短期用户增长和长期用户生命周期价值最大化的不同运营方式。每个模型和方法都有优点和缺点，好的运营是综合运用多种方式的结果。
01. 用户体验历程图
用户旅程图是将用户完成目标的过程可视化的一种工具。用户旅程图的基础是由时间线上的一系列用户行为而构成的。通过绘制用户体验历程图，我们可以清晰地了解用户在使用产品或服务的过程中所遇到的问题，以及他们对产品或服务的满意度。这些信息可以帮助我们改进产品或服务，提高用户满意度，从而增强用户运营。
要想通过用户体验历程图强化用户运营，我们需要注意以下几点：
1. 确定用户体验历程图的目标
在绘制用户体验历程图之前，我们需要明确其目标。例如，我们可能想了解用户在购买某个产品时的体验流程，或者想了解用户在使用某个服务时的痛点和需求。只有明确了目标，才能更好地收集并分析相关数据。
2. 收集用户数据
要绘制用户体验历程图，我们需要收集大量的用户数据。这些数据可以来自多个渠道，例如用户调研、用户行为数据、用户反馈等。通过分析这些数据，我们可以了解用户在使用产品或服务的过程中所遇到的问题，以及他们对产品或服务的满意度。
3. 绘制用户体验历程图
在收集了足够的用户数据之后，我们就可以开始绘制用户体验历程图了。在绘制过程中，我们需要考虑以下几个方面：
– 确定用户的主要行为和动作
– 描述每个行为和动作所涉及的步骤和环节
– 标注每个步骤和环节所对应的情感状态（例如满意、不满意、疑惑等）
– 分析每个步骤和环节所涉及的问题和难点，并提出改进建议
通过绘制用户体验历程图，我们可以清晰地了解用户在使用产品或服务时所遇到的问题和痛点，以及他们对产品或服务的满意度。这些信息可以帮助我们改进产品或服务，提高用户满意度，从而增强用户运营。
4. 分析用户数据并提出改进建议
在绘制完用户体验历程图之后，我们需要对收集到的数据进行分析，并提出改进建议。这些建议可以涉及产品或服务的各个方面，例如界面设计、功能优化、客服服务等。通过持续地优化产品或服务，我们可以提高用户满意度，并增强用户运营。
以一名客户 ERIC 购买新车过程中的各个步骤为例，这张用户旅程图，从用户的角度提供了对购车体验的详细描述。它包含了解和分析用户购买新车的体验的所有必要信息。从中我们可以挖掘用户需求、痛点，以及发现业务创新机会
02. Aha时刻
“Aha时刻是指突然意识到或解决问题的时刻。它是一个瞬间的领悟或灵光一闪，让人感到非常满足和愉悦。
例如，当我们识别或体验到某些奖励，比如微博通知“有人转发了你的帖子！? ”时，我们的大脑会释放多巴胺、催产素或血清素等化学物质，这些化学物质让我们感觉良好，并给予动力继续执行任务或行为。
有时这种感觉的效果非常强烈，会驱动我们的行为和决策。
而“啊哈！”时刻就是这种让用户决定使用产品的时刻。
Aha时刻意味着用户发现了产品的价值。这种体验通常发生在用户激活阶段，是用户转化为活跃用户的关键。如果用户获得了Aha时刻，就很容易成为粘性较高的忠诚用户。
Aha时刻有一些具体的规律，包括清晰、具体、可量化。可以用一句话来描述：谁？在多长时间内？完成多少次什么行为？
例如，支付宝的Aha时刻是7天内稳定使用3个以上的功能；美颜相机的Aha时刻是利用滤镜完成1张照片的美化，Airbnb的Aha时刻是在6个月内完成首次订单，并且获得4星以上评价。
单个用户在使用产品时会经历四个阶段：拉新、激活、留存和流失。由于拉新的成本越来越高，因此我们希望每个用户都能够尽可能地留下来，因此拉承一体化的打法非常重要。这意味着我们需要从渠道中吸引用户，同时确保用户在我们的应用程序中得到良好的体验。为了做好用户的承接，我们需要分析用户的Aha时刻，以发现留存的关键点。
当我们找到了用户的Aha时刻，就可以有针对性地引导用户，让他们达到自己的Aha时刻，我们需要与产品或运营团队讨论如何通过端内产品功能的优化来提高用户的登录天数、观看主播数等指标。
例如，为了提高登录天数，我们可以通过登录签到领取礼包的方式来诱导用户登录，并引导用户达到特定的Aha时刻数字，例如每周登录3天就可以获得大奖。
例如，为了提高观看主播数，我们可以在用户观看直播间时推荐一些相关的主播，这些主播可能是用户喜欢的同类型主播或根据用户的兴趣标签选出的可能喜欢的主播。
所有的策略都需要围绕用户、需求和场景进行设计。
03. CLV 客户终身价值
“顾客终身价值”（Customer Lifetime Value）是指每个购买者在未来可能为企业带来的总收益。研究表明，像产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。并非所有顾客的价值都相同，如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户，就可以实现更好的运营。
所以，CLV的本质就是想回答2个业务人员关心的问题：
（1） 这个客户已经为企业创造了多少价值？回答：客户X过去n年内消费XX元
（2） 这个客户将来会为企业创造多少价值？回答：客户X未来n年内将消费XX元
故而，CLV模型一般被拆成了两个部分：一是CCV客户当前价值模型；二是CPV客户潜在价值模型
在当今市场竞争日益激烈的背景下，越来越多的企业开始将运营重心放在对客户价值的精细化挖掘上。因此，一些用户运营专家提出了利用ABM自动化营销来实现更精细的CLV差异化挖掘。这种方法可以帮助企业更好地了解目标客户的需求和行为，并根据不同客户的价值和需求，推出个性化的服务和营销方案，从而提高用户满意度和忠诚度。同时，通过自动化营销工具持续跟进用户，可以实现对用户的全生命周期管理，最大化用户的价值和收益。
结合用户终身价值运营，可以通过ABM自动化营销来实现以下目标：
1. 精准定位目标客户：通过数据分析和人工智能技术，了解目标客户的需求和行为，从而精准定位目标客户。
2. 个性化服务和营销：根据目标客户的需求和行为，推出个性化的服务和营销方案，提高用户满意度和忠诚度。
3. 持续跟进用户：通过自动化营销工具，对用户进行持续跟进和互动，了解用户的反馈和需求，并及时做出相应的调整。
4. 提高用户价值：通过ABM自动化营销和用户终身价值运营的结合，可以提高用户的留存率和价值，从而为企业带来更多的收益和价值。
04. FAST指标体系
该指标在数量和质量两个维度上对品牌健康度的在一段时期内的四项指标进行衡量。其中包括：
Fertility-AIPL人群总数量指数：曾达到过AIPL状态的消费者去重总量指数化后的结果。其中AIPL指消费者历程中从认知，到兴趣，到购买，最后到忠诚消费者的消费者数量。
Advancing-AIPL人群加深率：存在AIPL状态提升（包括从A提升到I、P、L，I提升到P、L及P提升到L）的消费者去重总量在AIPL人群总量占比的指数。
Superiority-超级用户人群总量指数：高净值、高价值及高传播力消费者，即有意向与品牌产生互动的人群，如会员，去重总量指数化后的结果。此类人群代表着品牌可以低成本高效触及或转化的人群，与是否已经产生购买行为无直接相关性。
Thriving-超级用户人群活跃率：有过活跃行为（包括180天内有加购、收藏、领取权益或积分、互动等行为）的超级用户在超级用户人群总量的占比FAST中的F，AIPL总量是基于消费者历程中各阶段消费者数量得出的。
FAST指标体以人群维度的渗透来衡量生意的长期健康，能够更加准确的衡量品牌营销运营效率。
同时FAST也将品牌运营的视角从一时的GMV拉向了对品牌价值健康、持久的维护。
05 运营增长模型 （AARRR）
传统的市场营销通常通过广告投放或品牌营销来吸引用户，但AARRR模型提醒我们，实现公司业务增长需要关注整个用户生命周期，包括用户的获取、激活、留存、变现和自传播。因此，除了广告投放获取用户外，我们还需要通过产品优化和运营手段等方式来实现这些目标。如果我们只关注获取用户而忽略了其他方面，那么即使我们花费大量资金获取了很多用户，但如果产品不能留住他们，那么这些资金就白白浪费了。另外，如果我们能够设计出用户自传播的机制，让老用户向更多新用户推荐我们的产品，那么就可以减少获取新用户的费用。
对处于不同运营阶段的用户采取不同的运营策略。
①获取用户阶段：一是按照不同渠道+不同用户背景来给予针对性引导，优化注册效率；二是开展老客户转介，进行存量用户引流；
②提高活跃度阶段：加强对用户完成首次核心功能使用体验的引导，给予用户引导+激励；
③提高留存率阶段：针对留存问题进行定向分析，然后出具策略；
④获取收入阶段：针对特定用户、结合特定场景加强对于付费方面的引导和激励；
⑤自传播阶段：通过工具或策略引导用户完成传播。
06. 用户金字塔模型
用户金字塔模型是一种针对不同顾客盈利能力的分类方法，旨在为企业寻找、服务和创造能够盈利的顾客。该模型将用户分为不同的层级，如铂金用户、黄金用户、黑铁用户和重铅用户，以便企业将资源投入到盈利能力最好的顾客身上。这种方法可以帮助企业了解不同类别用户的需求，并为它们提供不同的服务，从而提高企业的经济收益。
80/20分布的顾客金字塔模型是一个两层模型，它假定两层之中的顾客是近似相同的，正如传统市场细分中通常假定同一细分市场类中顾客是同质的。然而，更多的顾客金字塔模型不只两个层级，那么两个层级以上的划分更容易说明问题。一旦建设大型数据库系统来进行顾客分类，那么，就能得到更多层级的顾客细分，从而能针对不同顾客层级提供不同的服务。顾客层级的数目也可以超过四个。不过某些情况下，层级细分越多，就越难以处理，这时候可能需要引入ABM和SCRM等数字化运营工具以提高运营能力。
文章总结
本文介绍了不同的用户运营模型和方法，包括用户体验旅程图、Aha时刻、CLV客户终身价值、ABM自动化营销、超级用户人群活跃率和用户金字塔模型等。此外，在用户运营中还会应用到很多其他模型，例如K因子、NPS、RMF和聚类模型等等，将在以后的文章中逐一介绍。综合运用这些模型可以帮助企业提高运营效率和用户满意度。
