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企业的发展都是从粗放式慢慢向精细化来过度的，而今天我们就一起来了解一下，关于用户运营管理中都有哪些精细化操作方法。
1.数据驱动
我们常常在工作里提数据驱动，那到底什么是数据驱动?
先要了解数据的三个基本分类：业务数据、用户基础数据、用户行为数据。
业务数据，也就是和你所做业务直接相关的数据，具有商业价值的数据，比如金融产品中的充值、投资类的数据。
用户基础数据，就是用户的基础属性，比如性别、年龄、地域、职业等。
用户行为数据，也就是用户使用你的产品时，在产品中做留下的行为路径，比如功能使用情况、页面停留时长等等。
这三类数据是相互关联的，关键是找到这三类数据的关联性，然后针对特定的用户群体结合实际的业务场景进行行为分析，这就是数据驱动。
这里有个问题就是数据获取，一般采用数据埋点的方式，主要有两种：
要么自己公司研发在产品中注入代码统计，并搭建起相应的后台进行查询;
或者可以考虑接入三方的数据分析平台，如诸葛IO、神策、友盟、GrowingIO等。
这两种埋点方式基本的原理都是一样的：对用户进行标识，然后在应用中自动采集信息。
数据是分析的基础，有了上边所说的这几类数据之后，我们开始做精细化运营了。
2.精细化运营
所谓精细化就是针对用户的差异进行细分，并针对不同的用户群体制定不同的运营策略。
对用户进行差异化细分，通常有四个思考的维度：
人群(性别、年龄、地域、职业)
渠道(自然流量、渠道投放)
场景(时间和地点，如通勤、睡前、周末)
使用流程(访问、注册、使用ABC功能、付费)
在对用户进行细分时，要注意判断用户细分是否合理：用户行为上能否呈现出显著的差异和规律性。
对用户成功细分后，就要制定相应的运营的策略了，比如电商类的产品，新手用户将商品加入购物车但是并未付款，一天后进行推送或短信提醒。这就是一条自动化的策略。
3.自动化(产品化)
当自动化运营策略的规模不断变大并成体系之后，我们该怎么管理呢?
掌控复杂系统的关键是：建立起支撑整个系统运转的规则。
系统比较简单时，将其拆解为多个元素或环节对其进行管理;系统比较复杂时，将其拆解或梳理为多个独立的子系统来对其进行管理。
我们在实际的产品工作中，经常会用到各种各样的运营体系，如用户生命周期管理、用户分层、积分系统、任务体系、会员体系、勋章体系等等。
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