2.2.2 产品运营的场景和运营策略
基于产品的使用流程、产品运营区域类分析并探讨产品中不同运营场景及其对应的运营策略：启动屏、首页和主页、主页的首屏、搜索区运营、轮播区楼层、金刚区楼层、楼层和坑位。
这里不再赘述。
2.3 用户模型和运营工具：
2.3.1用户生命周期模型（引入期、成长期、成熟期、沉默期、流失期）
用户生命周期模型搭建的简要步骤：
梳理业务逻辑；
找到影响用户行为的核心功能；
定义各阶段用户的行为。
2.3.2 用户生命周期模型各阶段的目标、核心数据指标、运营策略
小tips:
问：沉默和流失有什么核心区别？
答：沉默和流失是近似概念，经常看到两者被混淆等同使用的场景。
沉默和流失有本质区别，首先从用户状态流程来看，活跃之后是沉默，沉默之后是流失；其次从沉默和流失周期来看，沉默是暂时的，总会重回活跃或变为流失，所以沉默是有明确周期定义的，而流失是永久的，一般认为用户一旦流失便难以召回，或消耗的成本不亚于拉新，所以流失只有门槛没有截止。
问：留存差常见的原因？
答：主要有：产品价值不足或者不明确，未能引导用户体验到产品的核心价值，或者用户压根不匹配。新户的留存策略主要是通过选择好的渠道实现精准拉新，通过核心功能渗透让用户持续上手；老户的留存策略主要是通过加深参与度以及提供个性化体验来避免流失。
问：如何做好沉默和流失的干预？
答：沉默和流失的干预，通常通过模型来处理，模型建设流程如下：
定义沉默和流失用户；
选择客群特征指标；
选择训练集样本训练模型；
评估模型技术指标；
用验证集验证模型结果；
模型上线；
用热数据持续训练和更新模型。
模型会输出与沉默率和流失率强相关的客群特征，我们还要关注用户沉默和流失的脱落点，脱落点一般是指用户离开产品前最后停留的页面或功能模块。有了脱落点，我们就可以在这些地方布控挽留。
2.3.3用户画像的核心逻辑
问：用户画像的核心价值是什么？
答：
1.市场细分和用户分群,定位目标用户,切分市场,进行精准营销和定向投放.；
2.数据化运营和用户分析.分析核心数据波动情况,利于多维度分析问题,更能揭示数据趋势背后的秘密；
3.各种数据应用,例如推荐系统、预测系统,服务千人千面和个性化推荐。
问：线下产品如何获取用户画像？你还知道哪些有趣的获取用户画像的策略？
答：用福利活动进行问卷调查,让用户主动填写,利用用户基本信息通过数据供应商提供用户画像。
2.3.4用户分层模型的原理和应用：RFM模型
这里作者将传统的RFM模型做了优化，衍生出新的RFM模型，即将传统的R、F、M 变成根据业务需求自定义的三个核心指标,同时不再局限于每个指标只有0和1这两个值，而是根据业务需求自行制定每个指标值的区间和数量。
小tips:
问：用户分层和用户分群有什么区别和联系？
答：用户分层：层与层之间是递进或者递减的关系，同一用户只会归属在某一层分类中；用户分群：群与群之间可能存在交叉关系，同一用户有可能归属在多个分群中；一般情况下,都是先进行用户分层,再进行用户分群,对用户进行精细化运营,达到千人千面的效果。
2.3.5 用户运营的常用工具和运营策略
5种用户运营工具和策略：
工具1：用户漏斗/路径分析、（连续两步的转化率超过95%，可以考虑合并相邻的两个页面、连续两步的转化率低于5%，可以考虑切割业务、流程不要超过5步，整体转化率不要低于1%、务必严格把控埋点规范）
小tips：
问：购物车是电商产品的重要组成部分，也是漏斗分析中的重要步骤，可是拼多多为什么没有购物车？它又是如何实现类似购物车的多个商品一次付款功能的？
答：拼多多没有购物车功能是为了优化用户购物体验、加强拼团特色、避免新用户的流失。
1、化繁为简优化用户购物体验：考虑到了用户购物体验的需求。
2、加强拼团的特色缩短用户消费决策时长：优化购物体验，从而避免新用户的流失。
3、拼多多的购物车——收藏夹：拼多多没有购物车功能还是让人有点不适应。
工具2：会员/权益体系、用户经营的核心诉求即是分而治之和精细化耕作，在团队资源都有限的情况下，需要借助会员体系，让有限的运营资源更精准和更高效地经营不同的用户，让高价值的核心用户获得更好的服务和权益，让低价值的用户有更多向上转化的动力，从而增加整体用户的忠诚度和活跃度，为企业创造更多的收益
工具3：签到/打卡、签到／打卡是非常重要的流量分发场景。
工具4：优惠券
如果你点击了优惠券，运营不在乎你是否真的用券，而是识别出了你是价格敏感用户，后续他们就会给你营销更多的低客单价产品，突出强调降价幅度、优惠力度等
工具5：交叉营销:场景交叉（外卖点单中常见的搭配服务—主食 小食 饮料。）、上下游交叉（订完酒店推送飞机票、火车票、买车后推送保险服务）、套餐交叉（用户买了手机，就给他推荐充电宝或保护壳）、客群交叉（信用卡捆绑爱奇艺联名卡）
小tips：
问：为什么交叉营销如此重要？
答：先发制人。多数营销投向用户后都只能静等用户反馈，而交叉营销则是在用户达成某一目标或命中某项运营规则后主动触达用户。
2.4 内容运营工具和场景：标签体系和个性化推荐
由于标签会让推荐越来越收敛，所以在推荐策略中的核心关注点就是保持推荐的精准和兴趣探索的平衡。
具体措施有：增加负反馈，让用户明确告诉推荐系统不喜欢哪些内容，并且这种负反馈的权重很大，优先级很高。ReRank层增加强策略，人为约束标签的过度收敛，人工运营中，可能会打压部分热门标签的流量或者降低权重。
问：站在产品和运营侧，标签的优点是什么？缺点是什么？
答：优点是精准，描述用户兴趣非常准确，有利于提高推荐系统的效果；
缺点是容易导致推荐系统判断用户兴趣时变得极其狭隘和过度精准，行话就是过度收敛。
问：个性化推荐是产品和运营必需必备的机制吗？有了个性化推荐，是否还需要人工运营？
答：当发生热点新闻时，需要人工运营。
问：个性化推荐是“给用户推荐想看的内容”，其背后的核心目的是什么？
答：将用户尽可能的多留在产品上，增加留存，营收，降低流失。
问：是否一定要用标签来实现个性化推荐？
答：因为用户兴趣多样且复杂，需要推荐系统在满足用户已知兴趣基础上探索可能的未知兴趣。如果推荐系统持续为用户提供精准的推荐服务，那么就会陷入“信息茧房”的困境，即推荐越精准则推荐范围越窄，而越来越窄的推荐范围又与用户多样和复杂的兴趣相违背。
3、用户增长
3.1 S-C-I战略增长模型的原理、逻辑和应用场景
S-C-I战略模型是产品营销和用户增长的战略方向模型，S-C-I战略模型解决的是产品遭遇增长瓶颈，或在本产品领域内已触及增长天花板时，应当遵循的寻找增长方向的策略。
S-C-I战略模型由社交、商业和信息3个部分组成，它们同时对应了营销和增长中最核心的3个要素，即用户迁移、用户贡献和用户黏性，其中社交对应用户迁移，商业对应用户贡献，信息对应用户黏性，如下图所示。
