用户运营这样做，运营效果事半功倍
用户运营主要以用户为中心，以用户的需求为第一出发点，设定运营目标以及制定运营策略，通过科学体系化的运营方法，持续对用户进行活跃的触达（福利活动、用户体验等），达到预期的运营效果。
用户运营的方法论有很多，比如RFM模型、用户路径分析、用户生命周期等，现在我要介绍的是另外一种用户运营的思维，通过拆解模型找到效益最大化的用户群体发力点，完成用户运营目标。
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首先，我们先来了解下什么叫拆解模型？
拆解模型就是能将广泛无法落地的目标，进行具体化指标细分，直到可以落地为止。
在日常工作和生活中，能够快速获得成就感的，一般都是一些小目标，比如完成一个数据分析报表，搞好房间的卫生等，但是对于处理100张报表、减肥30斤等看起来特别难的任务，你就不愿意做了，至少是不愿意马上做；
那该怎样将目标变得更加容易实现呢？
可以将100张表，进行时间周期和数量的拆解，目标是10天完成，那么每天完成10张表即可；减肥30斤，那么可以设定5个月周期，一个月减6斤，一周减下1斤等，还可以继续拆解从饮食、运动等进行细化，这么目标和策略都具备了落地化；
回归到运营工作中，拆解模型的步骤是怎样的？
第一步，需要对业务重点指标进行定义，也就是常说的北极星指标，具体有以下的方向。
- 能够反应公司或者部门在向上的发展的指标
- 能够反映用户的活跃程度（或者拉新留存等）
- 能够体现用户体验产品的核心价值，如电商是购买，社交是即时通讯
- 能够直观查看的，一般选择绝对数据作为北极星指标
- 指标是能够通过运营进行操作的
这里也可以理解为，自己所负责的指标，如活跃量、付费量等。
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第二步，构建拆解模型，确定了目标之后，将目标进行模型构建。
1）确认3个操作元素
- 输出变量：重点指标（北极星指标），可理解为自己所负责的指标
- 输入变量：找到哪些可以影响重点指标的相关因素
- 方程：推导这些变量之间的关系
2）梳理用户行为旅程
绘制用户旅程，就是要以北极星指标代表的用户状态为目标，把用户达到目标的旅程梳理出来；
举个例子；
以一款电商产品为例子，我们把“销售额”作为该APP的北极星指标，那么把用户的旅程给绘制出来；
下载APP-注册-浏览商品-首次购买-持续登陆-持续购买
3）横纵向拆解重点指标
横向拆解：
销售额=新增活跃用户销售额 老用户数销售额
纵向拆解：
新增活跃用户销售额=下载用户数×注册率×首次浏览比例×首次购买率×人均产值×新用户客单价
老用户销售额=已有用户数×持续登陆比例×购买率×人均产值
数学公式整合：
销售额=新增活跃用户数销售额 老用户数销售额=（下载量×注册率×首次浏览比例×首次购买率×人均产值） （老用户数×持续登陆比例×购买率×人均产值）
下面用一个具体的用户运营案例，说明拆解模型的应用。
运营场景：某电商APP产品在4月销售额为600w，5月目标要将销售额提升到700w，基于拆解后的模型，分析可能有以下3种情况；
- 新用户销售额增长且已有活跃用户销售额增长
- 新用户销售额下降且已有活跃用户销售额增长
- 新用户销售额增长且已有活跃用户销售额降低
针对以上三种情况，可以分别对新老用户3级指标进行分析，进行销售额指标拆解；
- 新用户：下载量、注册率、首次浏览比例、首次购买率、人均产值
- 老用户：已有用户数、持续登陆比例、购买率、人均产值
1）基于上面拆解模型的指标，将业务数据填充进入模型（非真实业务数据，仅供参考）
问题：4月销售额是600w，公司想要通过策划活动，5月目标将销售额提升700w，那如何通过用户运营提升业绩呢？
2）梳理能够运营提升的指标
- 方向1：提升各个渠道的下载新用户量
- 方向2：提升新用户注册率
- 方向3：提升新用户的购买率
- 方向4；提升老用户的购买率
- 方向5：提升新用户客单价
- 方向6：提升老用户客单价
注意：因为资源有限，不可能对全部指标做提升，需要评估出效益最高的指标或者用户群体开展运营策略的制定；
3）评估提升指标的效益
评估逻辑：考虑到平台的规模、市场情况以及成本，新用户注册率/新老用户购买率提升幅度在10%左右；
梳理出6个用户运营策略，如下（以下业务数据为非真实平台数据，仅供参考）
通过以上的策略，都可以完成目标700w，但还需要做最大效益评估：
①前4个项目需要加入市场拉新投放，投入的成本太大，并且现有维护成本高，可排除；
②项目5需要提升老用户购买率从60%到70%，这个转化针对成熟产品来说基本上很难做到，成本和难度都非常大；
③方向6将老用户客单价提升3.5元，总销售额提升幅度就非常明显，并且运营策略落地方向可行性较大；（在电商平台用户路径功能优化短时间内无法做大较大突破的状况下）
评估结论：项目6>项目5>项目1/2/3/4
4）制定运营提升策略
通过以上的拆解分析，提升老用户的客单价可以大幅度提升整体的销售额，团队可以集中资源，可以重点从提升用户平均购买金额和购买频次两个方面入手；
(这里就不展开了，主要还是以平台类型执行策略，可通过A/B测试以及用户实验进行持续操控，需严密关注数据变化，数据周期尽可能细到”小时”）
结束语
通过拆解模型，确定落地可行性和效益最大化的用户群体，对于用户运营来讲，是一个比较系统及科学的思维方式，可以实践中持续迭代用户运营体系，实现用户运营事半功倍的效果。
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