1. 粗放时期
这个时期我们没有意识到很多东西是有限的，在每天排期做活动，今天排不上排明天，明天排不上排后天，总有一天可以排得上我的活动，每天的工作就是上活动、下活动、上素材、下素材。甚至包括投放和推送也是，别人投什么和推什么我也跟着投什么、推什么，至于推什么用户喜欢，我没有那么关心，因为那时候我可以触达到你，已经很不错了。
2. 觉醒时期
到第二个阶段，流量红利逐渐稀少，我们会发现不行，效果不够好，预算也有限，市场也没有之前那么好，不再是之前那个状态，开始意识到要把它做的好一点，怎么做好呢？
一次只做一件事情，把事情的目的想的清楚明白，所有手段只配合这个目的，一次只激活一部分人，在这样的情况下，可以保证我的效果。
3. 滞后度量
企业意识到聚焦的作用之后，采集数据的需求凸显出来，企业的一部分数据进入到度量阶段，刚开始存在数据滞后的情况，如做完活动之后复盘用户触达率、转化率等情况。如果效果好，运营会拿这些数据反推，下次该怎么做，如果效果不好，看完数据就没有后续了。
这个阶段一般从渠道开始，因为渠道直接与钱相关，有很明显的成本，所以企业会首先重视效果评估。
但是，运营是隐性成本或者叫机会成本，没有那么明显，因此在比较靠后的阶段开始有数据意识，开始从效果评估转到用户运营、产品运营、活动运营等，所以第三个阶段是滞后度量。
4. 小规模测试阶段
滞后的数据不能完全满足我们，因为企业都希望用最小化成本测出效果，并把效果投到最大化的市场，所以我们需要采用小规模测试，如产品、功能的测试，直到测试出好的效果才投钱。
这个环节其实对数据的需求更明确和严格，需要获得具有时效性的数据，不能做一个活动等一周，再去复盘和做投放，我们希望一两天之内能拿到数据，快速迭代。所以这个阶段对数据的基本诉求是 T 1。
5. 个性化时代
企业开始拥有实时获取数据的能力，就可以随时看到用户的行为与反馈，再通过数据和技术的加持，基于标签和画像，我们可以做很多事情，如个性化推荐和推送。所以，个性化时代是第五个阶段。
回顾这个演变过程，从本质上来看对应着数据的演变，经历了没有数据、有一些滞后数据、有一定时效性数据、可获取实时数据这几个阶段，所以精细化运营与大数据技术是协同发展的。
四、精细化运营中的一个重要概念——闭环
关于精细化运营，我认为“闭环”是一个至关重要的概念，所有事情如果没有闭环的话，效果会大打折扣，下面我们再来看看如何构建精细化运营的闭环。
第一步：用户分层
企业需要想清楚用户分为几层，以及每一层的相应运营策略。用户分层本质上代表了用户的成长体系，如果要用户沿着成长轨迹一步一步成为忠实用户，企业需要搭建出比较合理的通道。
第二步：活动策划
企业需要为每一层用户针对性的设计活动目的，再配合活动的目的决定素材、内容、时间段、触达方式，每一个基于不同分层，策略都不一样。
第三步：内部承接
内部承接，可以通过这个例子来更好地理解，运营在渠道评估的时候发现，流量除了来自抖音、头条之外，还来自 B 站，运营想把这些人留下来，决定未来增加在 B 站上的投放。但是，通过数据分析发现 B 站用户会频繁的浏览商品详情，但是购买率很低，推测是因为其用户年龄偏小，可能是一些喜欢二次元的小朋友，他们有购买欲，但是没有更多的财力。
所以，虽然 B 站是一个好渠道，但是要做大规模投放，产品要有核心承载，不能直接推荐超过用户消费能力的超大牌奢侈品，可以在推荐的产品里面加一些轻奢和快时尚品牌。
第四步：技术和产品
技术、数据和产品层面实现标签管理、用户画像和精准推送。
第五步：数据分析
采集并实时了解数据，复盘活动效果，及时调整策略，准备二次触达。
（第四步和第五步在后面我会详细阐述，这里就不赘述了。）
第六步：策略积累
记录运营策略和用户群体的匹配程度，如评估运营手段与用户分层是否匹配，根据结果，再在实验中丰富策略库。因此，分层很重要，它如果不科学，企业要重新调整分层，逐渐变成一个科学的用户分层。
五、用户层级体系和运营策略的统筹与实践
很多企业都在强调用户画像，这是很典型的用户分层。其实用户画像有一个演进过程，一开始通过一些外部获取的数据构建用户画像，比如说：消费能力、所处的人生阶段、兴趣爱好、社交情况、教育水平等，这是最早期的用户画像。
后来，慢慢演变为标签，现在很多运营说他们会应用标签做一些活动，我问他们标签是什么？
他们的回答一般都是像性别、年龄、职业、所处地域等标签。其实，在我看来这些不是真正完整的标签，或者说不是标签最重要的部分，这些叫静态标签，静态标签不是绝对的静态，只是说短时间内用户不会改变的标签，与它相对应的就是半动态标签与动态标签，半动态标签确实是会变化的。
但是我们不会记录变化的过程，比如说账户余额，它会存在变化，但我们只记录它的最后结果：账户余额是 10 元，因此我不知道此时用户的账户余额的增减。
动态标签，不只是变化的，还会记录变化的过程，如记录买了什么东西，近三个月购买多少次，用了多少张优惠券，这些是动态标签。
当企业具备比较完整的标签后，就可以再通过结合生成更完整、更有时效性的用户画像。
事实上，企业如果要真正地用好标签，需要最后做一层抽象，到底哪个指标通过什么样的方式结合，能够判断这个能力代表消费偏好、消费行为、活动程度、访问偏好等用户特征，所以标签抽象后构建用户画像才是一个完整的流程。
下面我通过一个例子具体阐述：
