用户行为地图是关键
用户分层可以说是精细化运营 ， 甚至是用户运营的基础 。而在用户分层的这个基石上，一定是根据用户行为地图去做定制化的推荐和运营 。
在这基础上，根据产品的属性将用户行为拆分为几个用户行为关键点，从而在用户行为关键点上向用户推荐最适合用户的产品 ， 最大化的转化用户 。
比如在签到，福利页这种用户行为下，一定是贪小便宜的用户居多，这类用户的特点是时间多，但是用户不容易进行付费转化，所以给这些用户推优惠券 ， 或者激励视频的产品是转化率比较高的产品 。
而在用户的Aha时刻是用户体验产品的高潮 ， 如果在这个时候能够给用户推荐一些首次试用的付费产品，就很容易形成用户付费转化 。
用户在某个时刻，基于某个目的，来到某个页面，从用户的目的以及用户属性触发，给用户推荐最适合用户的产品 。
之前看到斑马做的一个精细化的运营就做的挺不错 。在信息流投放广告中，如果用户付费未成功 ， 斑马会直接弹出一个关注公众号获取1元优惠课（原价69元）的二维码，以优惠价格促进潜在用户的转化 。这样转化用户的转化率非常高，同时后续根据用户当时的行为给用户推荐合适价格的产品 ， 更容易形成转化 。
数据分析是策略能够成功的基础
精细化运营是一件非常理性的事情，每一项的投入，每一个策略的变更都是基于数据的变现来做出调整的 。而最终策略是否成功 ， 也是需要对数据进行分析对比 。
而能够保证最终数据结论比较准确的办法就是进行AB测试，将新的策略形成实验组，而对照组保持不变，唯一的变量就是其中某个变量的改动，控制变量之后，才能更加准确地直接实验是否成功 。最终实验组和对照组的数据形成对比，看是否实验组的某些数据指标是否对照组的实验指标更好 。
有时候我们做实验的时候会发现 ， 某项数据指标上升之后，某项数据标志又跌下来了 。这个时候，就涉及到设计实验的总目标和副目标 。
比如我们想要提升转化率，但是可能我们发现转化率上升的同时arpu值又下降了，这个时候我们就整体看收入的指标是否有所提升，如果收入整体上升 ， 那说明策略是成功的，但是虽然转化率上升，但是上升转化率的收入没有办法补齐下降arpu值的gap ， 那么可能策略还是需要进一步调整优化 。
同时还需要看实验的样本量是否达标，是否有足够的样本量去支撑保证最终的结果是显著性特征 。
一般来说，显著性特征＞95%以上 ， 那我们就称AB之间存在显著性的差异 。这里给大家推荐一个计算显著性特征的平台：云眼 。可通过直接输入数据，计算出提升率 。
【解读精细化运营知识点 精细化运营什么意思】一般来说，AB测的结果最为准确 。而从AB测中 ， 去进行对比分析，也需要分清主次，更好地去执行后期的策略 。
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