精细化运营就是将渠道、用户行为等维度的数据分析与企业所处的发展阶段相结合，对用户展开针对性的运营活动，以达到运营目标的行为，这个运营目标可以是吸引更多的新用户、提升用户留存率、提高核心业务环节的转化率等。

简言之，从流量角度看，精细化运营就是为了使流量价值最大化；从用户角度看，就是做千人千面的用户运营。

精细化运营特点：

1. 注重用户细分，深入剖析用户，从用户行为、设备、渠道等维度对用户进行分析，得出尽可能完整的用户画像；

2. 有效利用流量，区别于以往的粗放型管理，更加注重精确，注重用户留存和转化，充分挖掘现有流量的价值；

3. 多元的数据分析角度，注重数据价值最大化。

切蛋糕：用户细分

一、浏览、创建订单，支付订单转化；

二、商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

三、商品两个时间区间的销量、金额、客单价对比分析；

四、网站首页、频道页对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

五、网站首页、频道页对商品浏览，加入购物车，提交购物车，创建订单，支付等五步转化趋势；

六、网站页面广告位对商品浏览、创建订单，支付订单转化；

七、自定义商品组功能，重点对商品活动、商品类目进行统计分析。流量转化数据，来访ip的到访页面，可以通过第三方工具Topbox监控电商的来源渠道转化数据；搜索引擎免费/付费关键字转化数据；广告转化数据监控；以及对EDM，SMS进行监控和分析。独立访客量（UV）、页面的浏览量（PV）、转化率

同时还有同期相比，和往日相比。

一般就这五个数据。期它的看不看都没有什么。这个说起来就比较多了。比如说用户细分分析，页面浏览情况分析，营销效果的监控与分析等等。运营需要做的工作都可以用数据来指导，重点是自己能不能够收集到正确的数据以及发掘数据背后的信息。

不管是做技术人员做产品、还是做市场人员去做活动，运营人员拉新，销售人员推销，最先考清楚的都是你的目标用户（target user）是谁。在过去的商业社会，分工是比较细致的，对于目标用户的描述，在各自的领域下都有不同的发展。

不可否认，最先提出市场导向、消费者导向的，肯定是市场营销部门，因为他们离前线最近，花钱购买的人，无论是直接决策者、还是间接决策者，对他们完成自己工作业绩，都有最直接的效果。有效用的理论和方法，才会被工具化。

用户细分这个概念起源于上个世纪50年代，美国营销学者温德尔·史密斯(Wendell Smith)提出。后来发展为STP理论，以Segment为开始，以Targeting为决策、已Positioning为后续行动做指导，广泛运用在产品设计和营销活动中。这也产生在商品极度丰富化，供大于求的年代，人们的需求开始多样性，每一个细分领域的需求都足以构成一个可以盈利的市场。

细分的好处诸多，最重要的是帮助企业合理的分配资源。资源不够的情况下，聚焦在最优潜力的细分市场下发力，比如小罐茶，定焦于偏高端的商务人士的有机茶，所以在包装上下足了功夫，连作为衍生产品的杯子都选择沉稳的棕黑色。我这种非目标客群-喜欢小文艺的女性，看到它的网站，“被教育”了这种茶应该送给谁，而产生购买动机。

资源充足的情况下，可以拨出一部分资源去小步试错，如果效果好，则可以大规模投入，而不会影响到原有业务的品牌。天猫脱胎于淘宝，阿里巴巴关注到B端用户的电商需求，微信脱胎于QQ，腾讯打破了人们对它的用户是低龄的、娱乐化的刻板印象。它们的成功，都需要对目标人群/客群有全新的理解，准确它们的特点而且采取行动，即设计产品或者服务。

用户细分对于品牌营销策略也有很大的帮助，不管这些企业巨头的品牌是自己产生的，还是通过并购继续经营的。用户细分帮助这些品牌更好的进行的了自我界限的定义，更加专注于自己的市场，深耕运作。

说到用户细分，就肯定有细分的标准，可口可乐按按照口味、按照大家对健康的在意程度，分成了若干个子品类。从学术的角度，细分变量有以下几个层次。

第一层，人口统计学细分：包括年龄、性别，学历，收入，消费水平，生活阶层等

通常这些指标是客观的、可衡量的，比较容易大量获取，一般问卷调查就可以获得的数据，受访者回答也不会费脑子。它的难度是样本设计、投放量和用户回答问题的真实性，如今大数据貌似部分的解决了这个问题。

这些人口统计学信息是分析的基础。也是营销/运营/销售人员容易操作的细分指标。比如去接触20-30岁的人群，他们大都是在2-3线城市，就只是提供“愿意生二胎的年轻人”这种结论，能让人更准确的接触得到人群。

第二层，行为细分

对产品认知的渠道、场合，使用频率，购买频率，客单价等。在传统营销学中，有一个决策模型,从了解、态度、购买打算、购买到反馈，

针对每一个环节，都可以设计一系列你要收集什么样的信息，如，搜寻信息，对应的就有客户从哪里搜集产品信息，亲朋好友对他的影响如何？从营销角度来考虑，我们就知道广告投放到哪些渠道，以及配合这些渠道的最好的广告形式。

我们在电商中，使用漏斗模型来代替决策模型，从而衍生出路径分析法，从产品的角度去看每个操作、界面上的元素位置、大小、文案对于用户行为的影响，从而提高每一个环节的转化率，最终促成交易。

上面这两层还比较务实，下面就比较偏主观了。当商品/产品的同质化越来越严重，偏主观的细分方式就出现了。这些细分的方法，就不简简单单是收集、统计、聚类的工作了，需要加上更多的人为的定义去纠正偏差。在调研方法上，也需要研究者去亲自接触用户，所以成本比较高。

设计师主导的体验设计，会更关注这些细分变量，而人口统计学、行为细分就成了参考。

第三层：心理细分

只了解人们的行为和人口统计学的信息，还是不能解释一些现象。比如同样30岁的有一定经济基础的男士，花同样的钱去度假，为什么有人选择靠海包沙滩的五星级大酒店，为什么有人农村山间的民宿。在同一家公司工作，挨在一起坐的女性同事想健身，为什么下班后一个选择去练习瑜伽，一个选择去学习搏斗？这背后都有不同的心理诉求。

心理细分中比较重要的参考框架是VALs，全称Values and Lifestyles System，是总部位于美国硅谷的SRI Consulting Business Intelligence （简称SBI，注2）提出的分析框架，通过类似心理测量量表的40多道题目和人口统计学指标，每年收集超过5万人18岁以上成年人的样本量，分成8大类。

SBI在2014年出了个中国版本，大家有兴趣可以去他们的官网看看具体的定义。

类似VALs的框架，是我们分析的起点。在实际操作中，不像之前的两个变量，我们会从更广泛的角度去了解人们的心理，包括动机、需要产生的背景，比如文化和亚文化（二次元即是一种亚文化）、成长的时代背景（所谓的80、90后），大到经济和国家政策、小到某一类歌曲，都会催生某种心理的影响。所以这些需要研究者本身有一定的知识量积累和生活体验，才能去理解用户。

做调研的时候，我们也可以扩展产品调研的范围，比如观察用户的穿着、佩戴的饰品、拥有什么样子的车、喜欢的艺术品风格、喜欢看的书报、认同的观点、经常去的场所、喜欢参加的活动，来判断他个性、生活方式和心理诉求。

产品设计师了解这些，更有助于去定义产品的材质、颜色、文案、操作方式，整体反映出来的产品调性是否符合对应的心理诉求。如果你的用户群体，喜欢逛无印良品的店，生活上追求断舍离，你给他设计花里胡哨的

第四层：利益细分

利益细分更佳贴近产品。比如购买洗发水是为了去头屑还是更加柔顺。使用某个社交媒体，是为了维系专业形象还是认识新朋友打发时间。这些利益点需要排序，产品设计者考虑的是用一款产品满足不同的利益点，还是划分出新的产品线，甚至品牌。产品的主调性也是通过功能的取舍来确立的。

利益点有个误区，利益点不是解决方案，比如用户想开车还是做马车去目的地，这是解决方案，而利益点是：用户想快速的到达目的地中的“快速”、希望有途径有美丽风景的路线、希望舒服、能够承载多人等等。

利益细分的难点，是询问用户的方法，需要研究者精心设计，尤其当你问了一个伪装成解决方案的利益点，用户是否喜欢的时候。比如“你是否喜欢可以随着温度变颜色的口红？”。

这样子的副作用有两个：1）有点强买强卖，用户可能客气，说喜欢。2）用户说不喜欢，过早的打击了这个不成熟的解决方案，扼杀了创新力。

所以利益细分的用来让用户选择的利益，要提供相对成熟、清晰不会造成误解、单一的利益。

更进一步的询问，要了解清楚用户不喜欢的原因，可以侧面探寻到心理层面的细分变量。

我们可以看出，想做出一个经得起推敲的用户细分也是件非常耗时耗力的工作。人是复杂的，即使他说的，也不等于他想的，他想的也不等于他做的。都是穿白领上班的人在个性层面可能完全相反，所以要多种层次的变量一起结合来对用户细分。

用户细分还需要采集足够多的样本，即使在大数据时代，也不能完全用定量的数据去解释心理和利益细分层面的内容，还是需要研究者亲自接触用户，放在他们生活的环境下去理解他们，并且有一定的业务经验，才能更好的落地，才能给业务规划提供帮助。

每一个细分，不意味着公司都要去投入资源，这样会导致产品线庞大而难以管理，也会对成本结构造成不好的影响，所以细分不代表结束，还可以有调整、合并，或者舍弃。

我们通常说苹果没有用户细分，就一款产品打天下。它不是没有细分，而是分完了只选择了某一类用户做下去，而被选择那一类用户，具有很强的吸引力和传播力，把其它细分领域的用户一点点争取过来。小米的发烧友现象也是同样的道理。

所以细分只是了解用户的开始，分完后的选择和决策才是重点。

下一篇文会写Persona，来自于戏剧界的角色，如何运用到产品设计界。

Reference

注1：决策模型图：http://www.toberp.com/html/consultation/10839312402.html

注2：SBI公司的VALs：http://www.strategicbusinessinsights.com/vals/

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