在后疫情时代，随着流量红利消失且越来越向巨头集中，不仅提高了普通企业获客的门槛和成本，让增长也变得困难。 精细化运营的概念越来越被人谈及，更多的企业运营思路也从粗放式运营转移到精细化运营上来。 从企业的招聘需求就可以看到，比如招聘岗位有：产品运营、用户运营、社群运营、内容运营、活动运营等等，而且如内容运营，又可拆分出新媒体运营、直播运营、小红书运营等更精细的岗位。 精细化运营与我们通常意义上理解的运营有很些区别，单从名字上看，就能猜到精细化运营，颗粒度更细、运营方向更精耕、细致，意味着更关注效果，更重视投入产出比。 下面我们从到底什么是精细化运营、为什么要精细化呢、如何精细化运营三个角度来简说一下。
一、什么是精细化运营 移动互联网时代，运营的核心是用户，一切围绕用户展开。 所以精细化运营就是针对用户做更细颗粒度的运营，如针对用户群体、营销渠道、转化流程、使用场景、用户行为数据，展开更有针对性的运营活动、运营分析，以实现运营目的。 说白了，就是流量如何玩的更6，如何挖掘出更深、更多的用户需求并满足它，提高转化率，提升GMV。精细化运营无疑是企业增长过程中的一柄利剑。 精细化运营，不仅仅针对存量用户，对所有用户群体都需要精细化。
也就是说我们要在用户新增、流失、召回等环节都要精细化，并且有完整的用户流动模型策略。 在 用户拉新中，不仅要分析渠道客户体量，还要分析通过哪些关键词搜索过来的客户多？ 来的客户中，来的多的渠道客户质量如何，付费比例、复购比例、复购次数是否高（高只是个描述，具体多高算高，要你自己去制定指标）。 更精细化一点，付费比例高、复购比例高，那他们贡献的总GMV高吗？如果不是，算高质量用户吗？如何提高这部分用户的客单价。 再比如，从首次购买到复购时长高于店铺平均时长，那么这部分客户算高质量客户吗？ 这个时候精细化运营就需要分析，为什么复购时长间隔这么长、是否是收到货太慢、是否是我们没有二次触达客户、是否是我们的商品的不能满足他更多的需求？
二、为什么要精细化运营 无论宏观还是微观的因素都有，我觉得主要有以下几个方面。 1. 越来越贵的流量 还记得曾经36K发布的文章《买不起的流量，创业者每一天都是生死存亡》，一针见血的指出获客的成本不断攀升，甚至有些行业的获客成本达到上千元。 “人傻、钱多”的粗放式已成为过去式，那时候一个获客成本可能就几元，让大批从业人士颇为怀念。 幸运的是，流量红利还有一些，但是合作的过程颇费周折，就需要专业的机构帮你对接流量，从而实现增长效果； 不幸的也有，流量不断的聚拢到巨头的流量池里，而且易被复制。
2. 人口红利的消失 国内互联网网民数基本饱和，人口红利消失，增量市场疲态尽显。存量市场的竞争压力也不遑多让，几乎所有的细分领域都有大批从业者涌入，这样情况下，企业的出路无非2种，发现新的红利地或者对存量用户的深挖。也许这几年跨境突然火起来也是这个原因。
3. 产品同质化严重 世面上产品同质化尤为明显。比如服装行业，在头部电商平台，搜同款更是成为一种必备。诚然搜同款能提高优质商品的销量，但是也从侧面说明，产品同质化的问题。 这就带来一个思考：在大家产品都一样的情况下，如何更好的获得客户呢？我觉得创新产品、创新服务应是一条能产生持续增长的路径。 但是怎么创新，就涉及到你要对你的客户需求非常清晰，如此才能有精细化的运营思路。 4. 用户需求的细分 现在对客户群体的不断细分，产生如很多丁克族、单身族、二次元、Z世代等繁多的圈层文化，不同圈层的用户，需求不一。而且同一圈层的用户，对需求的深度和广度也不尽相同，挖掘、细分才能更好的理解客户。
5. 技术资源的成熟 技术人员、技术能力、技术手段的蓬勃发展，尤其大数据、云计算、AI等技术的成熟，让企业挖掘客户需求，进行针对性的运营有了根基。 对数据的重视，也成为企业在数字化时代的普遍认知。 说不清是DTC模式、思域流量、互动、种草等推动了精细化的进程，还是精细化的需求衍生了他们。不管如何，精细化运营，时机成熟！
三、精细化运营，如何精细化呢 精细化运营有自己的思路，不同的行业和运营模式，都有自己的打法。就目前来说，用户运营就是一套行之有效的方法论。当然精细化运营肯定不止用户运营，下图是常用的运营思路以及精细化运营的常用流程。 1. 精细化运营之用户精细化 上文说道，运营的核心是用户，所谓“以人为本”，精细化运营更是要以用户为主。用户精细化的前提是对用户熟悉，就要有较为清晰的用户画像和用户分层。
1）先说用户画像，用户画像的建立，是对用户熟悉的第一步 建立用户画像的过程，艰难且复杂，但是对用户的摸索，有趣又枯燥。市面上关于建立用户画像的知识特别多，大家一搜就一大堆，这里就大概说下，不展开阐述。用户画像你可以理解为把用户信息标签化，就是人为的给客户打上已制定的标签体系。标签体系，我分成三种，基础信息标签、行为标签和定制类标签。 基础信息比较好理解。就是类似年龄、性别、地域等。常用到的内容如下。 不同的行业，可以根据自己的需求，添加不同的内容。如操作习惯、设备型号、系统类型、常用IP等。 其次是行为标签。
行为标签，顾名思义是由客户的行为产生的标签。下图仅供参考。不同的行业自行添加充值、提现、优惠券、积分等类型标签。 自定义标签，是基于一定的行为特征产生的标签，也可以归属到行为标签中的预测标签。 单独说是这一类型的标签，比较特别，特别点在于他们代表了一类的人。比如二次元、篮球迷、装备党；再比如养宠人士、有房一族、有车人士、美妆、游戏等。 简说了标签，再说下标签如何建立 标签库的建立，简单也复杂。一般来讲，针对用户的信息统计、行为分析，加上不同维度的数据类型合并，并赋予一定的权重，运用一定的计算方法，就能产生用户标签库及画像生成，并运用到运营上来。
这里单独说明一下，数据清洗的过程不可缺少，有助于更精准的传递业务逻辑。再就是用户其他行为统计，可以根据运营需求中添加，比如金融行为、商业化行为等。 标签的作用肯定是应用到运营上来，做内容运营、活动运营、广告投放或其他优化，运营者可以根据自己的运营目标来操作。 【参考上方精细化的思路&流程】为了方便标签的使用和管理，以及更精细化的运营中用户标签使用的数据中台，这里不做详细讨论。 2）说完用户画像，简单说下用户分层 用户分层的方法也有很多，常见的为AAARR模型、RFM模型和金字塔模型，以及基于用户生命周期做的分层。关于此类的教程也比较多，不展开论述，大家可以根据自己 的需求选择使用。我常用的方式是基于第一张图做的用户分层。将用户群体分为四类，新客，活跃客户（用户池）、流失客户和用户召回。也会用到RFM模型，对用户现状做个细分。
2. 流程精细化 流程精细化，分析不同路径的漏斗；流量地图，分析出核心路径的障碍点 流程精细化，说白了就是分析用户路径。分析不同的用户路径，查看不同路径下的漏斗数据。 路径可以分析很多，但是核心路径一定要明确。因为有的时候你想的核心路径，不一定是最真实的核心路径，也不一定是使用你产品的用户对你的产品的最大期待。 所以有时候不能固定死核心路径，也许你的想法是错的呢？ 在引导用户的过程中通过对不同路径的分析，找到不同路径触点下的障碍点，用户在哪个节点流失了，这里要做什么样的策略，去拓宽漏斗。 这里就需要涉及到埋点，关于埋点的教学，网上有丰富的教程，根据需要选择。这些路径分析，也不一定要太频繁，每周，每半个月， 每个月去分析都可以。根据产品性质、需求的价值去分析。
举个例子，比如你是电商平台，在分析用户从登录-搜索商品-立即购买-下单，这条路径时，可以查看最后的直接下单概率是多少，从点了立即购买到下单的环节中，流失的客户比例是多少，并可以配合在下单页面停留的时长、大类用户画像去分析，分析客户放弃购买的原因。 如是否有客户是因为选错商品放弃购买；是否有下单页停留时间长，但没下单的客户；是否有点击了优惠券，发现不能用的客户；是否有新的地址，要重新填写，就暂时先不购买的客户；是否有最近店铺有活动，加入购物车后在活动期间下单的客户，多做路径分析，多分析当前原因，对客户的购买属性判断也会越来越精准。 再举个例子，是否有很常见的，快到了饭点，匆匆忙忙打开外卖APP去点定外卖，结果下单页忘记用红包，然后取消重新下单。 顺着这路径可以去分析基于这个原因取消订单的客户比例。猜想，能否再忘记使用红包的页面，告知他你有红包未使用？
做流程精细化的目的不是产出数据，而是找到你需要调整和改进的策略。 肯定是先有产品设计，然后才有产品验证，最后才是复盘优化。 在产品验证环节里，用户的反馈、你对产品更深的认知，都会反推您去优化产品设计，这样也许减少的不仅是用户操作路径，也许还是提高用户转化的核心。 就像现在大家越来越方便的注册登录环节，都是不断的把繁杂的选项慢慢剔除、拆分；剔除多余项，把一些不重要、价值度不高的选项拆分到其他更合理的路径中。 还需要制作流量地图，分析出用户在您的产品里流向，停留页面的分布，更便于你找到用户最看重的核心功能。而且流量地图，领导也喜欢看，价值也挺高。
3. 最后说一下场景精细化 场景精细化最近这几年比较常见，比如贝壳找房的VR看房、百度导航的新手模式，以及现在很多导航上的高清路况导航。还有一些买机票、火车票时候用到的中转购票，都是深挖用户需求之后做出的在某个场景下解决一部分客户的痛点。 另外一些大家都已经习以为常，比如快递信息，你可以清晰查看到快递到哪里了，大概什么时候送到。这个和现在的外卖类似，骑手现在位置在哪，大概多久送达。 大概总结一下，就是深挖用户需求之后，解决一些客户群体在使用产品过程中的一些问题，更精细化一点呢，就是了解了客户之后，get到了他们在使用产品中遇到的特定需求难以满足，有的话，不仅是锦上添花，也许还是解决他的核心痛点。 一般来说，这些客户群体，要么价值度高、要么体量大、要么对客户转化或二次转化有颇高的效果，要么是对用户活跃有很好的提升，他们的共同属性相对明显，但需要深度挖掘，需要很熟悉用户，需要能倾听到他们的声音。
