随着获取流量的成本逐渐升高，各个产品的用户之间重合度越来越高 。同时 ， 淘宝千人千面的出现 ， 让大家看到了针对不同人群的精细化运营的可能性 。将每一个人群进行精细化运营 ， 最终提升流量的利用效率，让流量变成真正的留量 。
一、什么是精细化运营
和精细化运营相对的是粗放式运营 ， 也就是在早期的时候，大部分会采用的一种运营方式 。大家看到的东西都是一样的，根据大众最终的实验效果去反馈运营策略 。
而精细化运营就相当而言，会比较细致 。针对不同生命周期的用户，同一生命周期的不同类用户甚至是每个用户，都展示不同的内容，采取不同的运营策略去完成最终的转化 。如果说早期的运营策略是一对多的模式 ， 那么精细化运营就是多对多的对应关系 。
在精细化运营策略之下，每一类用户甚至是每一个用户都被打上了N多个标签，在这种情况下，也就出现了用户精细化运营策略的优先级 。20%的用户创造80%的收益，重点将核心用户做好用户管理和维护 ， 才能创造更大的价值 。虽然80%的用户这部分的用户数据看起来非常好看，但是很难创造更大的价值 。当时间和精力有限的时候，将最核心的精力放在那能产生80%效益的事情上 。
二、精细化运营的关键
前面简单的聊了下什么是精细化运营，对于精细化运营有了一个大致的了解和轮廓 。接下来我们来说下，日常运营工作中，我们应该如何去进行精细化运营 。以下内容纯属自己的观点和看法 ， 仅供参考 。
用户分层是根本
如果说精细化运营是术的话，那么用户分层就是道 。这也是为什么说用户分层是用户运营的基础的原因，之前也写过关于用户分层的文章，可以戳浅谈用户运营中的用户分层 。
根据用户的基础信息，行为信息以及消费信息可以将用户进行多样化的分层 。但是 ， 如何进行分层关键还是看最终需要实现什么样的目标 。围绕着目标进行用户细分，前期先进行初步的用户分层细分，当后期跑通之后，如果在这一层用户中，用户行为之间也存在某些明显的差异，还有进一步提升的空间 ， 可以再一步进行用户分层 。
用户分层就想把一整个蛋糕 ， 切成不同形状的小块，将这些小块送给最合适的那个人 。
拿淘宝来说，用户的基本信息可以分为：性别、地域、年龄、大致职业，月均消费额度 。
同时 ， 根据用户行为，可反推用户身份属性标签：婚恋阶段，是否有房，职业等非常详细的信息 。
用户行为又进一步可以分为：日常购物时间，购物偏好，购物频次，单次消费金额，优惠券偏好程度，购物习惯（是搜索购物还是浏览逛街式购物）等信息 。
这里需要说明一点，很多产品的性别，年龄，职业这一些标签都不太准确，这一些标签要么来源于用户手动填写标签（用户可能存在胡乱填写的情况） ， 要么来源于产品手动标签 。（按照用户可能存在的某个行为去进行划分） 。淘宝之所以有这么多的用户标签 ， 是有众多产品的信息打通组合，逐渐优化之后形成的一个用户N多个标签的组合 。还有一个核心是，购物这个行为上，可以解析出很多的用户行为和用户场景，再加上有淘宝的数据去进行反复校对 ， 优化的一个过程 。
还记得之前看过一个案例：某家商城里边发现一群每月都来购买卫生巾的人群，但是后续几个月有购买记录，但是没有来购买卫生巾的行为，于是就对之前一直联系有过购物行为，但最近未购买卫生巾的用户推送婴幼儿商品的促销信息 。这一下推送为商场额外带来不少的销售额 。
在用户行为分层的基础上 ， 用户洞察也是关键 。用户为什么会有这样的行为 ， 为什么这个行为又消失了 ， 背后一定存在某种原因 。
之前看过梁宁老师写过的一篇文章，关于三大电扇平台谁更精准的问题：
淘宝的推荐比京东好很多，但还是不如拼多多 。大家可以自己在淘宝搜个比如“无锡排骨”，你看淘宝的关联推荐还是“无锡排骨”“三凤桥”，这一类关键词的匹配 。我在拼多多上搜“无锡排骨” ， 拼多多除了关联“无锡排骨”“三凤桥”，还会给我推荐一下“四喜丸子” 。这说明什么？说明淘宝在做关键词关联，而拼多多在做用户理解，它试图理解我的搜索动机和偏好 。
用户行为之后有一个核心的目的，通过搜索动机去做关联推荐，比关键词关联更能适配用户想要的场景，促进用户转化 。这背后就是通过用户行为做用户洞察和动机分析 。
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