1. 用户运营的关键在于数据分析
电商产品：让用户付费购买商品
社区产品：消费内容，贡献内容，传播内容
潜在用户——注册用户——消费用户—预防流失—流失用户——召回——消费用户
@ 通过数据充分的了解用户所处状态
@ 给出针对性的运营策略
社群用户的4种标签：活跃类、互动类、传播类、购买类
2. 如何用数据驱动用户价值增长
完整的用户运营数据分析过程包含：
@ 梳理运营流程
@ 用户数据收集
@ 用户数据加工
@ 构建用户画像
@ 用户精准触达
熟知每一个用户所处的状态（用户画像）后，可以通过push，邮件，短信，banner等渠道进行精准的运营手段触达。
@ 数据反馈调整
跟据用户引导效果，不断的调整用户数据加工模型和用户画像字段，以达到更加精准的用户状态描述。
arpu=单个用户收入
3. 明确运营目的与用户成长路径
在做用户运营数据分析时，比较科学的做法：先明确运营目的，梳理用户成长路径，想清楚需要用户每一步做什么。
梳理用户成长路径：
入群、签到、发言、购买
社群用户——活跃用户——注册用户——购买用户——流失用户
运营需要对处于不同环节的用户采取不同的运营手段。
@ 对新用户：希望快速融入社群，策略：新手成长福利红包或策划新手迎新日；
@ 对活跃用户：希望加深在社群的活跃度，策略：持续运营，固化用户互动习惯，对社群产生忠诚度；
@ 对注册小程序用户：希望能使用产品，策略：新人注册优惠券；
@ 付费用户：目标客户，需要他们产生更高的arpu值；
@ 流失用户：召回流失付费用户比从0培养付费用户简单很多，策略：需要给他们需要的东西和福利召回。
找到每一个业务环节里的用户都有谁，按照流程来做用户所属状态的区分。
4. 用户数据收集和整理
用户数据字段：用户特征描述，年龄，行为等。
@ 用户基本数据字段：
用户的社会信息数据，如姓名，性别，出生年月，籍贯，婚姻，学历，手机，邮箱等。（宠物类型，收入水平，所在城市等高级用户信息数据）
由用户填写的信息产生。
@ 用户行为数据字段：
每一位用户在产品上操作行为的数据记录。
社区产品的关键用护行为数据：阅读内容、点赞、评论、分享
电商产品：点击产品、添加购物车、下单、付费、评价
需要靠技术做数据埋点来获取。
5. 常用的4种用户数据加工方式
见6、7、8、9.
6. 用户分层数据分析
按照某个逻辑将用户进行归类，是用户运营数据分析中通用的数据分析方法。
没有固定的方式，根据产品形态和业务流程设立。
中心思想：根据核心业务流程进行用户分层划分。
社群用户——活跃用户——注册用户——购买用户——流失用户
加入宠物社群——30天内发言量超50条，或者30天内签到量10次——注册宠物商城小程序——在近30天有购买行为——距离上次购买超过60天。
7. 用户分群数据分析
作为用户分层的补充，属于对用户信息的进一步细化，帮助运营更清晰地了解用户。
共一个分层内对群体继续切分，满足更高的精细化需要。
在付费用户的这一层，根据用户的消费金额、养宠品类、用户性别横向区分。
@ 基于消费金额的分群（0—50元、50—150元、150—300元
@ 基于消费品类的分群（养猫和养狗）
@ 基于用户性别的分群（男和女）
综合分析后，发现养狗用户的消费金额比养猫用户的消费金额高，女性意愿度比男性强，再做针对性的优化促销策略。
针对养猫用户提供限时猫粮满减券，针对养狗用户提供满减门槛更高的优惠券，重点针对女性用户做推送。
8.rfm用户价值分析
从传统企业的客户管理思路中演变而来，帮助运营更科学的对用户进行价值评估。
核心指标：
@ 最近一次消费时间 recency：越近越好。
@ 消费频率 frequency：购买次数越多越好。
@ 消费金额 monetary：黄金指标，越高越好。
9. 用户忠诚度分析
研究用户是否对产品足够喜欢的一种数据分析方法，高忠诚度的用户是需要运营培养的超级用户。
忠诚度分析方法是消费（或者生产内容）频率的再量化。
公式
实际使用过程中，还需要考虑时间因素。
10. 正确的构用户画像
只有那些可以驱动和提高业务指标的用户标签/字段才需要放到用户画像里去。
具体哪些字段，要看整体业务流程。
11. 案例：社区活跃用户增长20倍
@ 找到社区最能贡献内容的那些用户——重点维护，继续生产。
@ 对用户进行分层，发帖数是m，发帖天数是f，r是上次发帖和现在的时间间隔；
@ 分析各类用户特点及需求，差异化运营。
运营目标：提升社区活跃度，数据指标，发帖数，评论数，点赞数。
如何做？
@ 投入时间找兼职发帖；
@ 针对活跃真实用户，关注他们多做互动，沉淀到种子用户社群；
@ 制定种子用户社群运营机制，策划活动，做转化。
@ 着手搭建社区积分体系。
