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产品经理和运营,怎么以用户为中心?

以用户运营效率为起点,不断优化产品,从而达到进一步提升运营能力的目的,这是一个良性循环的闭环。

互联网时代数据分析工具已经越来越多地应用于产品与运营场景,做一款优秀的产品,先决条件是要充分了解产品所面对的人群特征,做好用户运营也是同样的道理,以用户运营效率为起点,不断优化产品,从而达到进一步提升运营能力的目的,这是一个良性循环的闭环。
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达成共识:


莫把用户关进笼子,别把数据踩在脚下
这张图反应了一部分企业的真实状况。
在企业做决策时,不同角色都能指出不同的方向,尽管企业也一直教导大家“以客户为中心、用数据说话”,但在真正落地时,往往脱离了数据和用户——数据被放在地下,用户则被关进笼中。
产品人与运营人日常工作目标不同,产品人主要围绕产品的生命周期,制定产品策略推动产品迭代;而运营人员则围绕用户群体进行有目的的组织和管理,增加用户粘性、用户贡献和用户忠诚度。
从协作和效率的视角,要打造产品和运营这两个角色的闭环,首先要撇开思路差异,换位协作,两个角色要有统一共识。
数据即是最好的“巴别塔”,通过统一语言来统一共识。通过从数据到行为模型、指标体系的建立,数据分析师在其中担任粘合剂的角色,用共同语言将产品人和运营人更好地连接起来。
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产品人:


用运营视角思考,关注全景漏斗和运营效率
在产品人与运营人达成统一的共识的基础上,产品人应该从运营的视角来考虑产品设计,从全景漏斗的角度来思考,并关注运转效率。
  • 用运营视角来考虑产品设计
从运营的视角来考虑产品设计,产品人的思维不再是简单地从痛点、问题出发,而会将用户进行分群,如老用户、新用户、不同地区的用户、不同场景的用户等。基于分层深入思考,如何让不同用户感受到差异化的服务。这些细分的背后,都是一个个生动的场景,每个场景都蕴含着产品改进、数据提升的机会。
  • 思考全景漏斗
如某款具有社交属性的健身工具类产品,产品包括训练、电商、内容、社交、运用等分类内容,每块内容都有独自的漏斗,然而在用户使用过程并不是完成 a 漏斗继而完成 b 漏斗的过程,而且与各类内容都交缠反复的过程。在产品人思考产品时要具备运营思维,动态看用户在产品中的流转。
  • 思考产品运转效率
一个产品乃至公司,都可以认为是有机的效率“机器”。“机器”能够持续运转,且通过正向反馈不断调优。
产品本身相对于运营来说是静态的,衡量产品的运作效率要动态考量产品的运作情况,每个产品都应该定义自己的运转效率第一指标,或者相对动态的能评价整体运转情况的北极星指标。根据指标反馈到运营优化上面,再由运营优化的结果,内化到产品迭代中。
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运营人:


从产品视角思考运营
运营人要从产品化的视角考虑运营问题,考虑如何让运营做到去人工化,尽量实现机器化。
在用户群体中找到产品机会,从日常运营得到的“知识”,内化到产品中,从而实现自增长的闭环,让运营工作更加简单。
因为运营的手段通常来说是比较动态的,但日常中有许多工作可以总结成自动化、机器化的“套路”,这就是产品化的机会。
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行业实践分享:


闭环,是渐进迭代的系统工程
实现产品智能驱动产品与运营闭环,可以分为四个层次:
第一,  能实现规则可描述的分群运营;
第二,  能实现按复杂规则、策略的分群运营;
第三,  能实现个性化的模块、推送、推荐;
第四,  能完全实现通过机器替代人工运营;
  • 行为和用户价值标签驱动的分群运营
这是相对传统的精细化运营方式。我们通过用户属性筛选出不同特征的用户,即通过他发生过的行为、行为特征等产生群体标签(为运营人员所理解的标签),让运营人员在此基础上实现精细化运营。例如给内容平台的不同标签的用户推送 App 消息、发送站内信。
下图是某分群运营的案例。通过绑卡开户、客户入金、投资理财、生活缴费的行为进行分群管理,包括高净值客户群体、预警流失用户群体。接下来可对这两部分群体进行精细化运营,将高净值客户群体推送至 CRM,做召回或者刺激购买的推送;推送中心则可对流失预警用户进行召回,避免流失。

图片来源:神策数据
  • 实时个性 Push、个性化模块
在做 Push 的过程中,我们思考如何将 Push 变得更为高效,转化率更高?
举个例子,在一款广受欢迎的食谱 App 应用里,当消费者走进一家超市时,他们会使用这款食谱 App 应用购买食材。当消费者根据食谱准备食物时,通常会把手机放在厨房桌子上,可能会不停搜索、浏览;当手机静止不动时,多半是他们正躺在床上,研究各种不同的食谱……
通过实时收集当前设备、用户的状态,他们判断用户是在走路、还是躺着、还是手机放在桌子上,以此判断用户所处的场景,打出相应的分数。分数会反映在当前状态下,应该进行什么样的模块、内容推送。高分的时候(用户沉浸度最好)是用户转化率最高的时候,此时与用户沟通(推送)是最为恰当的时机。
  • 个性化推荐
个性的推荐服务,本质是产品去适配无数个细分场景和市场。在拉新方面,个性化推荐的作用较小,而对留存和转化的作用较大。个性化推荐目的是,让你尽可能地触达天花板,而天花板早在你选择进入市场时就已经决定。个性化推荐被证明是能有效提升用户留存、用户体验的一种方法。
  • Bot!Bot!
通过 Bot 化的运营、Bot 化的产品,用系统的思维替代人工运营方法,从而提高运营效率。
A 公司是一家做海淘的 App,在美国,电商市场相对稳定,行业基准线是次日留存 30%+,平均转化率均在 2% 以上。这家企业如何突破行业基准线?如何真正提高转化呢?
A 公司从价值链上找提升机会,看哪些点可以减人、哪些点增加效率;从日常工作中,从产品下单到仓库、到分仓的整个流程中,寻找到机器代替人工的方式。具体说来,通过品类运营、流量运营、减少物流人工、减少人工下单的方式。
例如,传统的下单流程是,用户下单后,电商平台代下单,并在代下单的地点将货物发回仓库之后发货,消耗人力较多。A 公司做了物流的软件机器人,用户下单后在美国直购网站上生成用户,并下订单并返回给公司。
再比如,内容机器人可以根据节日、品类、用户自动组织活动内容,包括标题、图片、推荐的商品等,把运营结合到产品中去的,将更多的节省成本。
综上所述,建立好的闭环并没有什么灵丹妙药,需要工具、方法论、团队思维的支撑。
工具方面,工具包括行为分析工具、运营支撑系统、用户生命周期管理、用户标签与画像系统等工具,在此基础上实现系统管理用户生命周期,实现机器代替人工、更为精细化的运营。
方法论方面,围绕用户生命周期标签,构建指标体系和行为标签,描述不同的用户群体,实现更为精细化运营和产品增长。
团队思维方面,构建问题驱动的企业文化,把数据作为一种工具,让数据说话,在这个过程中分析师也充分发挥粘合剂的作用。
简言之,数据驱动产品和运营闭环作战是公司持续进行的过程,没有工具或者方法论能够立竿见影,靠的是复合团队 + 有效工具 + 方法论。
来源:公众号:用户行为洞察研究院(ID:SDResearch)
未经允许,严禁转载。

用户行为洞察研究院

Sensors Research Institute

用户行为洞察研究院,旨在提供更具行业深度的洞察、领先的行业最佳实践、创新的技术解决方案等,为广大企业客户、大数据产业链从业者的发展提供指导。

目前已出版多份深度案例、行业白皮书等,涉及人物专访、前沿编译、产品案例、研究方法等多项内容。未来,将进一步汇聚大数据用户行为分析领域的最佳创新实践和行业深度洞察。

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