随着获取流量的成本越来越高，各种产品的用户重合度也越来越高。同时，淘宝上千人千面的出现，让大家看到了针对不同人群的精细化运营的可能性。细化每个人群的运营，最终提高流量的利用效率，让流量成为真正的留存。
一、什么是精细化运营
？相对于精细化运营，是粗放式运营，也就是在早期，大多会采取一种运营模式。大家看到的都一样，根据大众最后的实验结果反馈操作策略。
精细化的操作会相对详细。对于不同生命周期的用户，同一个生命周期的不同类型用户，甚至每个用户，展现不同的内容，采取不同的运营策略，完成最终的转化。如果前期运营策略是一对多模型，那么精细化运营就是多对多对应。
在精细化运营策略下，每一类用户甚至每一个用户都被打上了N个以上的标签。在这种情况下，用户精细化运营策略的优先级就出现了。20%的用户创造了80%的收入，只有专注于核心用户的用户管理和维护，才能创造更大的价值。虽然80%用户的用户数据看起来很好看，但是很难创造更大的价值。在时间和精力有限的情况下，把精力放在能产生80%效益的事情上。
二。精细化运营的关键
前面简单讲了一下什么是精细化运营，对精细化运营有了一个大致的了解和轮廓。接下来说说日常运营中应该如何进行精细化运营。以下内容纯属本人观点和看法，仅供参考。
用户分层是基础
如果说精细化运营是艺术，那么用户分层就是方式。这就是为什么用户分层是用户运营的基础。之前写过关于用户分层的文章，可以用来讨论用户运营中的用户分层。
根据用户的基本信息、行为信息、消费信息，可以对用户进行多样化、分层。但是，分层的关键在于需要达到什么样的目标。专注于用户细分的目标。前期，进行初步的用户细分。后期之后，如果这一层用户之间的用户行为出现了一些明显的差异，并且有空的进一步提升，就可以进一步进行用户细分。
分级用户希望将整个蛋糕切成不同形状的小块，并将这些小块送给最合适的人。
以淘宝为例，用户的基本信息可以分为:性别、地域、年龄、一般职业、月均消费额度。
同时，根据用户行为，可反推用户身份属性标签：婚恋阶段，是否有房，职业等非常详细的信息。同时，根据用户的行为，可以反推用户的身份属性标签:婚恋阶段、是否有房、职业等非常详细的信息。
用户的行为可以进一步分为:日常购物时间、购物偏好、购物频率、单笔消费金额、对优惠券的偏好程度、购物习惯(无论是搜索购物还是浏览购物)等信息。
这里需要注意的是，很多产品的性别、年龄、职业等标签并不准确。这些标签要么来自用户手工填写的标签(用户可以随机填写)，要么来自产品的手工标签。(根据用户可能有的一些行为来划分)。淘宝之所以有这么多用户标签，是因为很多商品的信息经过组合，逐步优化，形成了不止一个用户的N个标签的组合。另一个核心是，购物这个行为可以分析出大量的用户行为和用户场景，再加上一个和淘宝数据反复校对优化的过程。
还记得之前看过一个案例:在某商场发现了一群每个月都来买卫生巾的人，但是之后的几个月都有购买记录，但是他们都没有来买卫生巾，所以之前一直联系购物，但是最近没有买卫生巾的用户推送了婴幼儿产品的促销信息。这种推动为商场带来了大量的额外销售。
在用户行为分层的基础上，用户洞察也是关键。为什么用户会有这样的行为，为什么这种行为又消失了，这背后一定有什么原因。
之前看过梁宁先生写的一篇文章，关于三个粉丝平台谁更准:
淘宝的推荐比京东好多了。COM的，但还是不如品多多的。可以自己在淘宝上搜索“无锡排骨”。可以看到淘宝的相关推荐是“无锡排骨”和“三凤桥”，都是这类关键词的匹配。我在拼多多上搜索“无锡排骨”，拼多多不仅关联了“无锡排骨”和“三凤桥”，还向我推荐了“四喜肉丸”。这是什么意思？说明淘宝在做关键词关联，拼多多在做用户理解。它试图理解我的搜索动机和偏好。
用户的行为之后，有一个核心目的，就是通过搜索动机进行相关性推荐，比关键词相关性更能适应用户想要的场景，促进用户转化。这背后是通过用户行为做用户洞察和动机分析。
用户行为图谱是关键
用户分层可以说是精细化运营乃至用户运营的基础。在用户分层的基石上，必须根据用户行为图谱进行定制化的推荐和运营。
在此基础上，根据产品的属性，将用户行为划分为几个用户行为关键点，从而在用户行为关键点向用户推荐最合适的产品，最大化的转化用户。
比如签到、福利页等用户行为下，大部分用户一定是贪小便宜的。这类用户的特点是时间多，但用户付费转化并不容易。所以向这些用户推送优惠券或者激励视频的产品，都是转化率比较高的产品。
用户的啊哈时刻是用户体验产品的***。如果这个时候能给用户推荐一些先试用的付费产品，很容易形成用户付费转化。
在某个时刻，基于某个目的，用户来到某个页面，由用户的目的和用户属性触发，向用户推荐最合适的产品。
之前看过斑马做的一个精细操作，还挺不错的。在信息流的广告中，如果用户付费失败，斑马会直接弹出一个关注微信官方账号1元(原价69元)进入优惠课程的二维码，以优惠的价格促进潜在用户转化。这样用户的转化率很高，根据用户当时的行为向用户推荐价格合适的产品，更容易形成转化。
数据分析是战略成功的基础
精细化运营是一件很理性的事情。每一次投资，每一次策略的改变，都是基于数据的实现来调整的。最终的策略是否成功，也需要数据分析和对比。
保证最终数据结论的方法是进行AB检验，将新策略组成实验组，对照组不变。唯一的变量是其中一个变量的变化。在控制了变量之后，我们可以更准确地直接检验实验是否成功。最后对比实验组和对照组的数据，看实验组的某些数据指标是否优于对照组。
有时候我们做实验会发现，某个数据指标上升后，某个数据指标又下降了。这次涉及到设计实验的总体目标和次要目标。
比如我们想提高转化率，但是可能发现转化率上升的同时arpu值下降了。这个时候我们就看营收指标整体有没有提升。如果收益整体上升，说明策略是成功的。但是虽然转化率上升，但是转化率上升带来的营收没有办法弥补arpu值下降带来的缺口，所以策略可能还需要进一步调整和优化。
同时还要看实验的样本量是否达标，是否有足够的样本量来支撑和保证最终结果的显著性。
一般来说，如果显著性大于95%，那么我们说AB之间存在显著差异。这里有一个计算显著特征的平台:云眼。提升率可以通过直接输入数据来计算。
一般来说AB测试的结果是最准确的。从AB测试来看，要做对比分析，也要分清主次，更好的执行后期策略。
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