大规模用户运营的道术器
用户促活，无非就是「对症下药」，即：发现用户用不起来的问题→定位问题出现的原因（诊断病症）→基于问题提出并执行促活策略（下药）→用户问题解决、逐渐活跃。
1 框架
在这个「对症下药」的过程中，有几个重点：
1.知道用户付费后的全生命周期的成长路径与速度
2.知道不同成长阶段的用户可能会遇到的阻碍与问题
3.知道怎么针对障碍设计有效的解决方案与策略服务
4.知道什么行为特征准确代表障碍被有效解决或未被有效解决
1、2、3通过调研、与用户的密切接触，可以归纳总结出来；4可以基于定性调研的结果，提炼不同阶段的用户行为，并利用数据埋点等定量方法做自动化的数据监控。1、2、3、4相互关联、互为因果逻辑。如果再将我们的目标「月优活」加进去，那就能够得到：
上述这个用户运营框架，其实可以分为3大模块：用户生命周期、策略系统、数据监控系统。
此外再考虑到客户类型、行业的不同，成长路径与促活策略也有所不同，如KA/SMB、钉钉/非钉钉、新购/续费、制造业客户/贸易行业客户……此时，又可以在上述框架下，引入「用户分层」。
总体而言，大规模用户运营的框架，可以分为用户分层、用户生命周期管理、策略系统、数据监控系统4大模块。
2 方法
每个模块都有重点难点，甚至难点重点很多，但我们时间人力都是有限的，不可能全盘覆盖，只能挑重点攻克。
关于用户生命周期
用户的成长路径是怎样的？
有哪几条典型的成长路径？
用户成长起来大概需要多久？每个环节分别需要多久？
每个环节用户可能遇到的阻碍有哪些？
哪个环节的流失最严重？为什么最严重？
哪个环节我们最无法把控？
……
关于策略系统
我们是否识别清楚了用户的问题？
我们是否针对用户的问题，提供了行之有效的服务方案与策略？
高危环节我们是否做到了强有力的干预与转化？
我们提供的短期价值与激励是否有效？
运营传递的功能价值是否被用户接受了？
技术支持提供的服务体系是否能够满足各阶段用户的需求？
是否存在服务盲点、运营盲点、幸存者偏差？
……
关于数据监控
我们是否能够从数据层面，多维度地表征用户所处的阶段？
数据是否能够监测用户的行为变化，及预警用户的流失风险？
数据是否能够识别用户活跃层级跃迁中的风险地带？
定量数据反映出来的问题，是否能够在定性中得到验证？相应的，定性调研中反映的问题，是否能够在定量数据中得到验证？
策略服务的执行，是否能够从数据层面看到其有效性？
数据是否能够先导性的驱动业务策略的落地？
……
3 工具
上述框架与方法，是用于将路径、方法标准化的，而在标准化之后，需要利用工具，进行规模化的运转，甚至是自动化的运转，以此提高效率和效益。
用户运营，多数情况都需要与用户进行密切的交互，这个交互，有图、文、音、视频、功能操作几类。
提效的工具有很多：wetool、小鹅通、RPA、BI……
