什么是新媒体运营中的用户运营？

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第1个回答 2023-06-28

谢邀~

主要从5个方面述说新媒体中的用户运营与策略

一、用户运营的基本概念

二、用户画像的描述方式

三、用户体系的搭建方法

四、用户获取的基本方式

五、忠诚用户的九种策略

1、用户运营的概念与具体工作

用户运营指的是以用户为中心搭建用户体系、开发需求产品、策划相关活动与内容，同时严格控制实施过程与结果，最终达到甚至超出用户预期，进而实现企业新媒体运营目标。

新媒体运营，用户是核心。不少企业的新媒体部门规定：“新员工在入职后，必须先做与用户相关的工作（如网店客服、微信公众号后台互动、用户社群沟通等），再上任其本职岗位。”因为不论是开发产品、设计活动，还是策划内容，都需要围绕用户。如果不重视用户运营，新媒体就会出现事倍功半的运营结果——面向大量不精准的用户开展新媒体工作，造成资金与精力浪费，最终降低了转化率、曝光量等数据。用户运营工作主要围绕四方面展开，包括拉新、促活、留存及转化。

（1）拉新

拉新即通过微博、微信、论坛、社群、线下等渠道进行推广，新用户注册或试用，其目的是提升用户总体数量。

（2）促活

促活即通过友好的新用户教程、创意的用户活动等方式，让用户每天多次打开软件或进入自媒体账号，其目的是提升用户活跃度。

（3）留存

留存即通过后台分析用户数据，以策划活动、增加功能或发放福利等形式留住用户，其目的是提升用户留存率。

（4）转化

转化即拥有一定活跃用户后，尝试通过下载付费、会员充值等方式获取收入，目的是提升转化率。

围绕拉新、促活、留存及转化，用户运营可以展开大量细节工作，其中最核心的工作是以下几点。一是绘制用户画像，为用户运营工作锚定方向。二是搭建用户体系，打牢用户运营的基础框架。三是寻找目标用户，提高用户获取质量。四是设计用户玩法，提升活跃度并减少用户流失

2、如何做出清晰的用户画像

用户画像又称用户角色。作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用。用户画像是新媒体运营工作的起点，并且为用户运营锚定整体方向。做出清晰的用户画像，需要做好两件事。第一，提炼用户标签，用故事描述用户画像。第二，绕开画像误区，防止从源头上出错。

（1）提炼用户标签，用故事描述用户画像

提炼用户标签即利用若干个关键词来描述用户的基本特征。标签是画像的轮廓，有了用户标签，用户画像就有了基本框架。提炼用户标签的过程，实际上是针对以下三个问题的循环研究过程。WHO：用户是谁？

WHERE：用户在哪里？

WHAT：用户在做什么？

解决第一个问题——用户是谁，即分析固定属性；解决第二个问题——用户在哪里，即分析用户路径；解决第三个问题——用户在做什么，即分析用户场景。因此，提炼用户标签也可以用一个公式来描述：

用户标签=固定属性+用户路径+用户场景

固定属性即用户的基本特征，这些特征在短时间内不会发生变化，包括用户年龄、性别、职业、地区、学历等。用户路径即用户的互联网浏览喜好，包括打开频率较高的聊天软件、常用的搜索网站、购物喜好平台等。用户场景即用户在某特定场合或特定时间的动作。如在早上起床、上下班路上、晚上睡前等场景内，用户如何学习、如何娱乐等。研究用户固定属性、用户路径及用户场景后，提炼出关键词，就形成了一套完整的用户标签。不过，用户标签只是用户画像的中间过程，呈现的只是用户画像的基本轮廓，而不是最终的画像结果。新媒体运营者需要在用户标签的基础上进行画像描述，以呈现完整的用户特征。描述用户画像看起来只是一个写作文或写剧本的过程，按照标签进行文字延展。但是在具体描述时，需要做到完整化、细节化。完整化即用户行为全过程完整表述，不能人为地跳过一些步骤；细节化即具体描述用户场景，不能一笔带过。

（2）绕开画像误区，防止从源头上出错

使用不恰当的用户画像方法，不但无法获得准确的用户画像，反而会造成用户运营工作的整体跑偏。因此，运营者需要绕开用户画像的误区。

用户画像的常见错误方法共三类，包括提问式画像、大数据画像及代入式画像。

提问式画像：

即采用问答的形式获取用户信息，勾画目标用户形象。采用提问式方法，看起来完全围绕用户，而且得到的都是用户的真实信息，但实际上用户画像极有可能出现导向性问题。

一方面，提问者（新媒体运营者）如果将问题选项带有倾向性或过于封闭，回答者（用户）的回复将受到限制。例如，提出“你在下班路上喜欢听歌曲还是听相声”，回答者将会从“听歌曲”和“听相声”里选择一个；实际上，用户的真实情况可能是听英语单词，由于没有此选项，用户只好二选一。

另一方面，回答者（用户）的回复受其知识水平、过往经验的限制，未必代表其真实感受。福特汽车公司的创始人亨利·福特曾说过：“如果我最初问消费者他们想要什么，他们会告诉我‘要一匹更快的马’!”换言之，如果亨利·福特采用提问式画像去研究用户需求，恐怕福特汽车就不会出现了。

大数据画像：

大数据画像即通过百度指数、微指数等互联网大数据，挖掘用户属性，做出目标用户画像。但大数据画像只对一部分企业适用。对于生产数据的互联网企业本身，可以用大数据进行用户画像。

但对于非生产数据的企业，通常不能直接使用大数据进行画像。一方面，大数据不具备完整维度，百度指数只代表行业搜索大数据，微指数只代表行业讨论大数据，微信指数只代表事件热度大数据。另一方面，行业大数据不代表企业大数据，每一家企业的粉丝或消费者都有其独特性，不能用全部网民的网络行为来代表企业用户的互联网特征。因此，新媒体运营者需要根据企业实际情况，决定是否使用大数据进行画像。

代入式画像：

代入式画像即新媒体运营者将自己或团队的日常行为进行系统分析，研究自己的上网时间、浏览喜好、常用软件等，尝试将自己或团队的特征提炼并代入用户特征，进行用户画像。

代入式画像的最大问题在于新媒体运营者不等于用户。即使看起来是同一个行业、同一种身份或同一个地区，细节属性也很有可能千差万别。

代入式方法最终得到的只是运营者自身的画像，而非用户画像。

3、怎样搭建合理的用户体系

在进行精确的用户画像后，运营者需要继续将用户细分并搭建用户体系，为不同的用户设计差异化运营方式。

在搭建用户体系时，运营者可以借助RFM模型设计管理层级。所谓“RFM模型”，即通过最近一次消费（Recency）、消费频率（Frequency）、消费金额（Monetary）三个指标组成矩阵，评估用户价值状况。

根据RFM模型的三个指标，可以将用户群体划分为一般保持用户、一般发展用户、一般价值用户、一般挽留用户、重要保持用户、重要发展用户、重要价值用户、重要挽留用户等八个级别，如下图所示。

在利用RFM模型划分用户级别后，新媒体运营者需要设计相应的用户体系——面对不同的用户，进行差异化管理。不过在使用RFM模型时，运营者不能生搬硬套，而是需要结合企业实际情况设计用户体系。

第一步，指标调整。对于不同的企业、不同的产品，“最近一次消费、消费频率、消费金额”三个指标需要进行相应的变化，如下所示。

第二步，级别调整。虽然RFM模型的三个指标可以划分出八个用户级别，但是多数企业会将用户级别简化，由八个缩减为五个甚至更少。

第三步，分级运营。划分出不同的用户级别后，新媒体运营者需要进行精细化用户运营，尤其是将重点精力投在优质用户上。对于活跃度高、消费次数多或消费金额大的重要用户，可以设置服务专线、意见优先反馈、定期颁发荣誉奖章；当重要用户可能流失时，通过发放优惠券、推送邮件等形式，尝试进行用户激活。