金博体育SaaS行业比较幸运，它已经有一套比较科学的数据方法，决定你是否成功、是否赚钱。具体分为几个目标：留存（流失Churn）是第一位需要考虑的。流失低于5%的产品如Slack金博体育，如同黑暗中耀眼的明星，可惜目前中国还没有。超过80%的留存应该是及格线。MRR/ARR（MonthlyRecurringRevenue/AnnualRecurringRevenue月循环营收/年循环营收）是第二位的。而获客成本（CAC， CosttoAcquireCustomer）则是第三位要考虑的，最后就是客户终生价值LTV（LifeTimeValue）。例如用户一年付费120元，MRR就是10元，如果流失率是50%，用户在你这里的终身价值就是10/50%=20元。

　　回到产品，我们在2015年下半年，月新增用户出现大幅下滑，2016年的数字更是掉到了令人沮丧的地步，如果这是给投资人看的数字，投资人肯定会崩溃的，这款产品要不要做下去都是问题。

　　但看看MAU（月活跃用户）数字就会发现，在新增用户数不断下降的时候，我们的活跃用户并没有下滑，反而有所上升，并且一直保持在这个水平。换句话说，看起来我们获取新用户的能力大幅下降了，但我们保持用户活跃的能力越来越强了。

　　其实答案很简单，我们开始专注付费用户了。我们减少了免费用户能够享受的特权，提升了付费用户的权益，并且提交了注册的门槛，让恶意用户越来越少。到现在为止金博体育金博体育，我们每天有上千的新用户量，比起前几年动辄好几万的用户量的确少了很多，但用户质量已经远远高于那个时候。

　　对于SaaS的创业者、企业而言，专注付费用户有很多好处。SaaS天生是面向企业的，企业在购买的时候，一定是个理性决策，冲动消费在企业中是非常少的。

　　我们产品的早期用户中，不少用户因为一时装修需要统计、聚会需要统计的场景需求，一冲动就买了，但一个正常的家庭有多少时间去组织聚会？有多少次家装的需求呢？所以，这些用户买了之后很难产生持续的效果。一个有意思的现象是，付费用户的忠诚度更高，对功能的抱怨更少。购买前的用户中，很多人都会问有没有这个功能，有没有那个功能，但真正付费的用户，关心的是你是不是稳定，后天活动你的系统千万别出问题等，这之中的差异是不一样的。

　　问题是，如何做好精细化运营？这里有两个核心：用户运营和数据分析。这也是我接下来要分享的主要内容。

　　从数据角度上看，用户运营是通过一系列的运营手段，持续提升用户相关的数据。

　　因此，如何联合用户分群和数据分析更好地进行用户运营非常重要，这也是精细化运营一个很重要的点。神策数据是做用户行为分析的，我在这里可以详细分享一些真实的用户案例，让大家更容易理解到底怎么做好精细化运营。

　　当然，接下来的内容绝对适用于大多数用户类产品。对于用户运营和数据分析而言，首要问题就是怎样做好用户分群，用户分群主要可以从两个方面实施：纵向用户分层和横向用户分群。

　　从经典的用户增长模型AARRR看用户运营体系，从用户获取、活跃到付费、留存、传播分享，用户是需要动态演进的。我们以一个真实的电商客户H举例，他们的用户进入产品后，会经历从注册、使用产品、购买、付费到最后流失一系列过程，这个过程用户会拥有不同的状态。如果通过用户的状态看用户群体，他们不再是一个简单的整体。所以，我们需要通过用户层级的划分和相对应的策略方法，去引导各个环节的用户完成理想的下一步动作，来实现用户的精细化运营。对于不同环节的用户，H公司都会有不同的目的，如图7-1所示。

　　简单想一下，我们以用户是否付费划出了付费用户层级，可是这部分群体也是有差异的，有的用户一掷千金，有的用户只买单价较低的商品、消费较低，有的用户偏爱购买衣服，有的用户偏爱箱包。

　　为了满足更加精细化的需要，我们需要使用水平结构的用户分群，将同一个层级内的群体继续切分，切分的大概思路和规则基于但不限于图7-2所示。

　　前面提到的电商客户H，对新用户的定义为当天注册的用户（产品必须先注册才能体验）。这个层级的用户主要根据自身的基础属性进行划分。

　　首先，H公司对不同渠道来源用户做分组下钻，了解各个不同渠道的注册用户数，每一个渠道的注册用户会被划分成一个不同的群体。

　　H公司对重要渠道的客户群体会进行不同的消息推送和优惠活动，促使用户提升活跃度，渠道提升质量，做到对不同渠道的客户使用更适合他们的服务方法金博体育。

　　其次，用户在注册H产品时，是需要填写年龄和性别的，因为在电商产品中，男女性别的差异会在消费类型里呈现显著的区别。

　　所以，H客户会对年龄和性别进行用户群体的划分，对不同的注册用户推送他可能喜欢的商品来吸引其变成活跃用户。

　　在实际运营过程中，H公司的运营人员对28～32岁的男用户进行用户分群，并根据自身产品业务的细分领域，向该人群推送相关品类的商品。

　　这些特征包括但不限于用户的使用偏好（如时长、深度、时段）、页面类型浏览（如不同商品的页面）、重点业务行为（如加入购物车、分享）。对于用户使用偏好，又有两个分群场景：

　　我们对用户查看“商品详情页”这个行为进行商品品类的维度下钻，推测用户近期感兴趣的品类都有哪些，且H公司需要限制用户到达“商品详情页”的前向来源是必须通过banner、推荐、商品列表或者搜索，因为这些地方的点击是可以体现出用户对商品有一定的兴趣的。

　　现在我们把活跃用户层级上的目标人群进行更精细化的切分，找到我们需要的目标人群，下面要做的是如何更好地进行推送。

　　在这里，比较有效的方式是研究用户使用App的行为数据曲线，了解用户使用App的使用习惯集中在哪些时间段。

　　有了对用户使用习惯的了解之后，就可以针对这一类人群，在他们相对活跃的时间段，专门做一些优惠的礼券和相关的商品信息的推送。

　　这样精确触达用户需求和心理的做法，会让他们对商品产生亲和感，并继续使用商品，高力度的目标优惠也会促进用户付费的转化。

　　这是H公司给我推送真实的消息，我的浏览行为和前面描述的一样，开始我只是打开App随意浏览一下，几天后我又详细地浏览了手表，如图7-3的推送内容。

　　左边图片是对我启用召回的推送信息，右边图片是对我浏览过手表后的推送信息。

　　二是根据重点业务行为进行分群。如对在微博、微信、朋友圈中分享了自己的产品或者服务的用户进行分群。

　　这部分用户被H公司称之为网络活跃者，并把进行过相关行为的用户信息进行数据汇总，对这群人采取区别于其他用户的邮件文案方式进行营销活动，使用更有吸引力的促销力度。

　　优惠的力度可以根据用户其他属性再进行细分，如年龄、职业、分享方式，不过这需要更加详细的用户行为数据及其属性。

　　在用户的消费能力中，H客户主要对消费间隔（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）进行群组的划分；在购物偏好中，主要对用户购买的品牌、支付方式、购买时段等进行群组划分。

　　如果对这些用户在消费频率和最近消费时间长度两种维度上交叉分析，就可以得到更详细的用户群体。H公司即按照RFM这三种指标对付费用户层级构建出一个我们很熟悉的数据立方体，把该层级用户分成几种不同的群体，不同的群体有不同的特征，更有不同的运营策略。如图7-4所示。

　　●高消费、高频率、间隔短人群：用户从各个方面都是属于最优质的付费用户，需要保持。

　　●高消费、低频率、间隔短人群：这类用户需要促进他们消费的次数，不要成为一次性用户，需要重要挽留。

　　●高消费、高频率、间隔长人群：虽然近期无购买行为，但从消费频率和消费额度看属于重要价值用户。

　　●高消费、低频率、间隔长人群：用户是大额买家，需要重点发展，增强该用户的群体黏性。

　　在购物偏好这个维度中，H公司一方面对付费群体购买的商品品类进行查看，知晓用户偏好的商品的类型和品牌；另一方面了解用户的下单时间、支付方式等。

　　在以后的运营中，不管是品牌的大型促销还是个别品类商品的活动，都可以根据行为数据得到的用户隐形特征对用户进行个性的支持。

　　流失是一个很泛的定义，用户7天或者30天没有触及产品都可以算流失，没有再次发生支付行为也可以定义为流失，因此在不同的商业模式和公司当前的状态下，流失的定义需要自身进行确定。首先，H公司将连续8周没有使用产品的用户定义为流失用户，这批层级的用户需要根据之前在产品中的行为采取不同的召回策略和维系方式。

　　这里的分群方式有很多，例如浏览过商品但是没有下单的用户群体、只支付过一次订单就流失的用户群体，具体的场景和数据就不一一列举了。

　　对于To B公司来说，从神策数据的角度讲，精细化运营一般会应用在两个地方：一个是用户分群；另一个是数据化运营。

　　先说用户分群，其实就是对人群做差异化细分，然后制定不同的运营策略。可以举几个老用户群组中的例子：对神策功能使用不熟悉的客户，对他们的运营重点是功能如何使用和背后数据计算逻辑；对神策功能有一定的了解，但不知道如何满足业务的客户，对他们的运营重点是告诉他们如何使用功能间的结合去满足业务分析需求；对神策功能使用和需求如何满足都比较了解的用户，运营的重点是后期的咨询和其他增值项目，帮助他们的业务更上一层楼。

　　其实，可以把老用户群体简单地分成三个部分，而每一个部分都会有专门的活动或者资料让相关同事进行用户运营，而且还会有不同的部门进行密切的相关配合。

　　像这样针对性地满足用户需求的做法，其实就是对定向人群的定向运营，即精细化的用户运营。当然，对于用户群体该如何划分其中一个重要的依据是数据，后面会详细说到。

　　不过，“精细”也是有限度的，不要超过团队的承受能力。记住，人群有显著的差异化，用户运营才会有差异化。

　　其实这里的数据化运营，我们更多的是指自己内部的流程优化。不管是To B公司还是To C公司，自己内部流程的每一环节的优化都可能会影响到客户的满意度或商品的成交率。

　　对于神策来说，我们把客户满意度作为一个关键指标，对这个指标、这个问题进行拆分，拆分出来的小问题其实就是各个部门的工作内容。

　　所以，关键点就在于建立一个数据指标体系，去衡量大问题、大指标下的各个影响因素，这样才可以找到努力的方向和优化点，优化程度甚至可以到组织架构的调整，因为没有衡量就没有改进。

　　神策举办沙龙、闭门会等活动，都会有相关的指标来判断这次活动的结果如何，该如何进行优化（这样的线下活动金博体育，除了数据外，定性分析和问卷调查都是判断依据）。神策进行客户培训机制的改变，从一次上门就把所有内容告知的形式变成两次上门，内容分开交付的机制。其实，在机制改变前，我们就想好了该用什么数据、指标进行衡量。

　　内容中数据是精细化运营必不可少的条件，而神策类的公司在里面起到的作用是对数据做更准确、更简单的采集，提供通用的分析模型，帮助客户计算数据并展示，可以极大提高企业的效率，减少企业成本。

　　桑文锋，神策数据创始人兼CEO，《数据驱动：从方法到实践》一书的作者。11年大数据行业生涯，在百度任职8年，从无到有构建了百度用户日志大数据平台。2015年4月离职创建神策数据，针对企业级用户推出用户行为分析产品神策分析，帮助企业实现数据驱动。桑文锋具有企业级服务领域丰富的理论和实战经验，多次受邀为营销、运营、产品等高层管理人员培训，并担任多家企业的特邀导师等。