觉得用户越多，需要的运营人员就越多？错！其实重点是方法。有一种方法，可以让少数人轻松管理大量用户。这种方法的核心，就是我们今天要讨论的三个用户运营原则。
我们之前提到过，本系列的重点是在大规模用户策略运营方面，给大家伙儿一起来分享一些信息和方法。不过我猜大部分同学此前可能没亲自做过大规模用户的策略运营。
为了让大家对这一个话题有更透彻的理解，也为了让后面的学习效率更加高，我想在这里花点篇幅和大家聊聊。
首先，我特别想和大家聊的一个认知是，大规模用户策略运营到底能给我们大家带来什么最大的价值？我就直接说答案吧，它最大的价值，就是——让我们也可以用很少的人力，做好大规模用户的管理和维系。
举个例子，假设我们现在要通过社群运营的方式，同时管理 10 万用户。如果每 100 人在一个群里，我们就需要 500 个群。假设我们团队里每个人能同时管 10 个群，那就从另一方面代表着我们需要至少 50 人的团队，才能管理好这 10 万用户。
但是，各位明白在 2014-2015 年的时候，当新浪微博的用户量接近 1 亿时，它的用户运营团队一共有多少人？答案是不到 10 个人。换句线 个人的人力，就管理了 1 亿用户。平均每个人要管理 1000 万以上的用户。
这是怎么做到的呢？很大程度上是因为，这 10 个人做的所有事情，都是在不断分析用户的成长路径和模型，制定各种策略。他们是依靠策略和机制来管理用户，而不是单纯靠人力。大规模用户策略运营靠数据驱动、精细化和自动化，实现高效管理
这就是大规模用户策略运营带给我们的最大价值——大幅度提高人效比，用少量人力实现大规模用户的高效管理和维系。要做好这件事，不管是在什么产品里，背后都有 3 个非常核心的指导原则。接下来我们就来分享一下这 3 个原则都是什么。
第一个原则叫做数据驱动。什么是数据驱动？它又能给我们大家带来什么价值？我先抛出一个观点，再通过一组例子来说明。
观点是这样的：在数据方面，互联网产品相比传统产品有着非常大优势。一款没有充分的利用数据价值的互联网产品，无异于守着金矿要饭。
为了说明这个观点，我们的角度来看一组案例对比，一家实体书店和一款阅读 APP，它们都是让用户阅读、买书，看起来是同样的业务。但在可监测的用户数据和可影响用户的手段上，却有很大不同。
先看实体书店。书店能获取的用户基础信息，可能有姓名、职业、性别、地址、手机、微信等，通过会员注册等方式收集，但成本高，不容易大规模获取和保存。
再看书店能监测到的用户行为和消费习惯数据。即使是信息化程度很高的连锁书店，顶多也就能监测到用户的购书品类偏好、购书地点（比如在北京还是上海，在哪个区）、购书频率等有限的信息。更何况大多数书店根本就不会去收集这些用户行为数据。
最后看书店可拿来影响用户的手段，无非就是发短信、派发优惠券、搞线下活动、在店内人工推荐等。能够做的事非常有限。
在这样的条件下，一家书店的用户量很难达到百万级，一般能有几万到几十万的注册用户就已经很不错了。每个用户能贡献的数据也非常少。
基于这些有限的数据，我们能挖掘出来的销售线索、运营线索少之又少，更加不用说去针对性地影响用户了。顶多就是给喜欢某类书的用户推荐一下新书，或者在用户生日、会员纪念日时发个券，再就是搞一些面向全用户的统一活动。能做的精细化运营少之又少。
首先用户基础信息的采集成本大幅度降低，能轻松大规模获取用户的性别、年龄、生日、地址、职业、家庭情况等；还能够最终靠授权，从微信、微博等渠道获取更多用户画像数据。
其次是用户行为数据的采集，APP 可以非常全面地监测记录用户在 APP 内的所有行为：阅读偏好、阅读时段、阅读速度和频次、收藏了哪些书和书单、关注了哪些作者、是否做笔记、是否付费、是否分享笔记、是否评论等等，海量而且极其详尽。同时也能够得到 APP 层面的关键数据，如下载量、注册量、日活、付费率、复购率、平均客单价、用户生命周期价值等。
最后，APP 能够最终靠各种功能和运营活动，直接影响用户的使用体验和决策，如个性化推荐、站内信、push 通知、各种优惠和激励措施等，影响用户的手段和空间要丰富得多。
总之，一款互联网产品可获取和利用的用户数据，要比传统行业产品多得多也全面得多，一般很容易就能积累千万级的用户数据。通过数据构建用户画像、找到关键行为与转化目标之间的相关性，可以挖掘出大量的运营线索、制定更加精准有效的运营策略。相比之下，传统行业产品在数据驱动运营上的劣势就非常明显了。
那么对于互联网产品运营来说，我们一般有哪些核心数据？它们各自的作用是什么？
业务数据可以帮助我们判断业务现状，但只依靠业务数据，只能开展比较粗放的运营。要实现更精细化、个性化的运营，就必须充分采集和利用用户基础数据和行为数据。
数据的维度和粒度，决定了我们对用户洞察的深度，也决定了我们开展精细化运营的空间。所以说，数据是一切用户运营尤其是策略运营的根本。
做大规模用户策略运营的第二个指导思想，是精细化运营。相信大家对这个词都不陌生，但它具体是什么意思呢？我们通过一个案例来理解。
设想有这么个情况：某阅读 APP 原本只有 10 万用户，通过三个月的快速增长，用户量达到了 100 万。但同时问题也出现了——虽然用户量增长了 10 倍，但用户活跃度和付费转化率却在下降。
这说明什么问题呢？原本为 10 万用户提供服务的那套运营体系，已经无法满足 100 万用户的需求了，管理效率在下降。如果人力资源不变，用户量却涨了 10 倍，我们就必须想办法提高运营管理的效率。
简单来说，当产品用户量逐渐变大后，往往已经无法用一套标准的粗放式运营方式，来满足所有用户的需求。这时就需要根据用户的差异性，制定有针对性的运营策略，去满足不同用户的需求。这种做法，就是典型的精细化运营。
举个例子，淘宝早期的首页对所有用户都是一样的，但到 2010 年左右，就开始根据用户的地域、兴趣等特征，向不同用户展示不同的个性化首页内容。这就是一个典型的精细化运营案例。
还是以那个阅读 APP 为例，如果我们按人群属性细分，可以把 100 万用户划分为大学生、职场男性、职场女性等不同人群，他们的阅读喜好差异可能很大，针对不同人群做差异化运营就很有必要。
如果按渠道细分，可能有一部分用户来自书籍上的二维码，一部分来自 APP Store，还有一部分来自微信推广，不同渠道的用户特征也可能大不相同。
如果按使用场景细分，可以区分出通勤、睡前、周末等不同的阅读场景，在不同场景下推荐不同的内容，也是很有意义的。
如果按使用流程细分，有的用户是从注册到阅读到付费，有的可能是先试读再付费，不同的使用路径，背后可能也代表了不同的用户心理特征。
以上就是精细化运营中进行用户细分的几种主要维度。那么如何判断用户细分是否合理呢？有两个标准：
一是细分后的用户群体，在关键行为特征上要有显著差异。比如我们按性别和年龄细分，结果发现男女老少对阅读的偏好其实差不多，那这样的细分就没有意义。细分后的用户群，关键特征差异越大，运营的空间就越大。
二是细分后的用户群体，关键行为特征要有一定的相似性和规律性。如果按渠道细分后，发现每个渠道内部的用户行为千差万别，毫无规律可循，那针对这个群体也很难制定统一的运营策略。
所以判断用户细分是否合理，关键要看细分后的用户群体，是否在关键行为上具备显著差异，且具备一定的规律性，这样才便于我们有针对性地开展运营。
理解了用户细分的逻辑，接下来我们看看如何实施精细化运营。通常有这么几个步骤：
第一步，明确我们要解决的运营问题，是拉新、促活，还是提高留存、付费转化？搞清楚自己的目标。
第二步，分析不同用户属性、场景、渠道、流程与我们的运营目标之间的关系，确定关键的细分维度。比如我们关注的是提高用户购买率，就要重点分析不同用户在购买行为上的差异。
第三步，根据细分确定不同用户群的关键特征，针对性地设计运营方案，提供差异化的体验。
以上就是实施精细化运营的几个关键步骤。可以看到，精细化运营对运营人员的数据分析和策略制定能力，要求还是很高的。
第一，精细化运营可以用于解决几乎所有的运营问题，是一种基础性的工作方法，而不是某个具体的招式。
第二，精细化运营是搭建用户运营体系的基础。只有不断细分用户，针对性地运营，才能从粗放走向精细，从而构建起一套完整的运营体系。
第三，精细化运营的根本，还是在于数据。没有足够的用户数据积累作为基础，精细化运营就只能是一个空中楼阁。
就像我们前面强调的，要实现精细化运营，前提是要具备业务数据、用户画像数据、用户行为数据，而且数据的维度和粒度要足够高，这样才能实现用户的精准识别、差异化运营。否则粒度太粗，就只能走粗放运营的路子。
以上就是对精细化运营这一思想的分享。总结一下，精细化运营就是面对不同用户，提供差异化的体验和服务，最大限度地满足用户的多样化需求，从而提升用户体验和关键运营指标，它是一种战略层面的思维方式。
而具体到执行层面，精细化运营的基础是用户的差异化识别，通过种种维度的用户细分，抓住不同用户的关键特征，实现精准触达、差异化运营，这对我们的数据积累和分析能力提出了很高的要求。
除了数据驱动和精细化运营，大规模用户策略运营的第三个指导原则是自动化和机制化。这一点其实前面也提到过，应该不难理解。
简单来说，如果我们要长期依靠少量人力来服务大量用户，单纯靠人工是非常低效的。要提高效率，就必须借助工具和系统，靠规则和机制来自动执行大部分操作，把人从繁琐的重复劳动中解放出来。
举个例子，如果一个产品有 100 万用户，我们要靠人工给每个用户发送消息，那工作量是惊人的。但如果我们设定一个规则，比如「用户注册 3 天后自动发送一条欢迎消息」，执行就全部自动化了。这就是机制化的威力，它可以帮我们节省大量的重复人工操作。
再比如，我们可以总结出一套根据用户行为特征进行个性化推荐的算法模型，然后把它嵌入到产品的自动化推荐体系中，让系统 7×24 小时自动为每个用户进行智能推荐，比人工运营要高效得多。这就是自动化的魅力，用机器的高效来武装人的智慧。
所以简单总结，自动化和机制化就是把人，从那些可以总结出规律、可以标准化的操作中解放出来，交给系统去执行，从而大幅提高运营效率。这种做法在用户量大的时候尤其有效。
当用户量在 500 人左右时，完全可以靠店员用人际交往的方式维系客户关系；
当用户量上升到 1 万人时，靠人际关系就有点吃力了，需要建立会员体系，给会员一些特别的优惠和服务；
当用户量再涨到 100 万人时，单一的会员体系也不够用了，需要引入更精细的分层会员体系（比如银卡、金卡、钻石卡），针对不同价值的客户提供差异化的关怀。
可以看到，随着用户规模越大，运营的复杂度越高，我们对规则、机制、系统的依赖也就越重。从简单的人际运营，再到会员机制，再到更精细的会员分层，这个演变过程，就是系统化、自动化、机制化的过程。
方案一是，我们在 APP 里每个月搞几次促销活动，通过限时优惠、福利赠送等方式刺激用户购买。这个方法肯定是有效的，但它有个明显的问题，就是运营成本高，对人力的依赖大。一旦某个月我们投入的人力不足，促销活动就搞不起来，连带着业绩就下来了。这种方式不具备持续性和规模化能力。
方案二是，我们总结出一个规律，比如「过去 30 天内每天使用时长超过 30 分钟，但尚未付费的用户，是有较大付费潜力的用户」，于是我们就周期性地将这部分用户自动抽取出来，主动赠送他们 3 天会员体验，结果发现这个策略可以把这部分用户的购书率从 5% 提升到 20%。
这个方案的美妙之处在于，我们只需要制定一个规则，然后把执行交给系统，它就可以源源不断地为我们输送高潜用户、提高购书率，而且这个过程全部自动化，不依赖额外的人力投入。
通过这两个案例，相信我们大家已经体会到了自动化、机制化在大规模用户运营中的重要价值。
随着用户规模越大，用户运营的复杂度越高，我们就越需要从粗放式的「人治」运营，过渡到精细化的「法治」和「机器治」。通过机制化的方式来规范和固化最佳实践，通过自动化的方式提高运营效率和稳定性。这是大规模用户运营必须经历的演变过程。
以上就是对大规模用户策略运营的三大核心原则的分享。我们再做个简单的总结。
首先，只有不断从数据中挖掘线索、发现问题，我们才能有的放矢、精准施策，提升单个用户的价值。这是一切的起点。
其次，当用户规模变大后，就需要进一步细分用户，针对不同用户更好的提供个性化服务，做到千人千面，才能最大化运营的效果。这就需要运用精细化的策略。
最后，随着用户越来越多，精细化的策略也会变得越来越复杂，这时候就需要自动化和机制化的手段，固化我们的操作，让机器去执行更多的重复动作，做到用更少的人力撬动更大的运营杠杆。
可以说，数据驱动是基础，精细化是手段，自动化是提升，三者共同组成了大规模用户运营的「三驾马车」。
最后，我们再按照每个用户规模的大小，总结一下不同阶段我们应该采取的主要运营手段：
在用户规模较小时，我们可以用相对粗放的人工运营手段，通过拉新、促活、留存等常规动作，去提升使用者真实的体验。这个阶段的特点是，看似复杂，但背后的套路其实很简单。
在用户规模稍大一些的时候，就需要开始对用户进行适度的细分，提供差异化服务。同时要建立一些基础性的运营机制，让一些常规性的操作实现自动化。这个阶段的特点是，开始引入更多的维度和更精细的视角，运营的系统性开始增强。
当用户规模非常大的时候，就要建立起一整套 完善的用户运营体系，充分运用大数据进行用户洞察，不断细化运营的粒度。与此同时，内部要形成一整套完善的运营机制，尽可能自动化地执行各种既定策略。此阶段的特点是，运营的精细度和复杂度都已经很高，必须建立起一整套科学的「运营工程」，才能驾驭得了。
总而言之，从最初的「人治」阶段，再到中期的「法治」阶段，最后进入「机器治」的阶段，是大规模用户运营必然要经历的演化过程。而数据驱动、精细化、自动化，正是我们完成这一演化过程必须要掌握的三宝。
以上就是我对「如何利用数据驱动实现大规模用户精细化运营」这一个话题的全部分享。希望能给大家一些启发。
数据驱动、精细化运营、自动化机制，这是大规模用户运营的三宝。挖掘数据价值，找准运营方向；细分用户群体，制定针对策略；建立自动系统，提升运营效率。掌握这三点，就能在海量用户中游刃有余，实现高效精准的用户管理，最终达成业务增长的目标。
