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  • 数据思维如何应用到用户运营?
        数据思维具体到用户运营上该怎么用呢?
        数据思维的本质是要把一些 业务现状数据化,有判断业务数据现状的逻辑,有基于判断结果反应的逻辑。
        什么意思?
        也就是从1)数据的搜集,到2)数据分析,再到3)分析后的反馈都可以尽可能被量化。
        可具体应用到用户运营上我们应该怎么做呢?
        回顾数据思维上,我们肯定已经能够明了,无非是分为三个步骤:
        标准化用户数据的搜集,明确用户的标签
        分析对比用户标签
        基于不同用户标签的数据变化,形成运营反馈
        举个例子,现在很多平台都在做社群运营,我们应该怎么在社群内的用户运营的时候使用数据思维呢?
        首先我们来想想社群的价值,社群的价值其实是需要用户讨论社群主题范围内(或者是用户关注)的话题,进行高价值的讨论,避免低价值的内容在社群中出现,不然的话,社群被大部分用户屏蔽信息,想要在社群内做的转化也难以实现了。
        所以围绕这社群的目的,要更精细化的运营用户,我们通常都需要用户在群内修改名字。
        如果是基于某种社团特征的社群,通常会要求用户标注上 地区,行业,姓名。
        如果是基于某个区域的某个目的的群,通常会要求用户标注上公司,兴趣,姓名/或者是基于这个目的阶段,如果是读书群,那么就需要标注正在看的书,如果是英语演讲群,就需要标注英语演讲的段位等等~~
        我们一定能够看到哪些用户没有标注的群,除非本来就是熟人,不然很难形成讨论。
        但是一旦有了用户标注,用户进行陌生的沟通和运营就有了一个好的基础。
        这样对于一个社群的基础设施来说有了很好的第一步,但是从社群运营者的角度来说,的这对进行社群运营的用户标签的搜集是不够的。
        还应该搜集哪些信息呢?
        关注用户发言的频次和质量,质量代表的是这个用户发言后可以在群内带来多少持续讨论
        关注用户拉进群来的用户量,和用户和群内用户的链接情况
        对群内讨论的内容进行标注,例如八卦,干货,某一个群成员,线下活动等等
        关注社群的活跃时间段
        通常一个群内 都会有几个关键链接,这几个节点就链接了整个群的成员。
        以上就完成了对于社群用户的数据搜集。
        然后用户的发言频次质量,用户和用户之间的链接数据,对用户进行分级。
        我们不断去分析在不同类型的内容发布后,不同分级上的用户发言频次和质量的变化,以及用户和用户之间的链接的数据,来判断。
        哪种内容是不断提升群内的用户链接紧密度的
        哪种内容是提升群内用户增速的
        哪种内容是提升用户发言频次的
        哪种内容是提升用户发言质量的
        哪种内容对哪种分级下的用户效果最佳
        哪种内容在哪个时间段的发布效果最佳
        这样我们就掌握了一张精细于用户群体,精细于用户行为,精细于活跃时间,精细于内容标签的社群运营大图了。
        这个阶段我们就完成了数据分析,但是这还远远不够,因为用户总是波动的,波动的背后,是社会热点的波动,是用户自身的成长与变化,所以我们还是需要进行持续的数据搜集和数据分析,以得知当下的那张社群运营的大图,让我们对我们运营的社群做到心中有数。
        这样接下来的运营动作反馈怎么做呢?
        当我们发现某个分级的用户在减少,使得社群的用户结构发生了两级分化的情况,我们可以找到对这个我们需要增长的分级下的用户最感兴趣的内容,进行更多的发布。
        当我们希望进行一些商业项目的转化,需要大家开始提高对群的关注度,加强用户之间链接的时候,我们可以发起一些有助于增加群内链接的内容讨论,以便于在合适的时候进行商业转化。
        当然在我们的数据统计和分析下,我们一定可以知道哪些用户有更多的用户链接,更好的社群内容的输出,我们也需要和这些核心用户进行单点的沟通讨论,以便于他们对我们的社群有更高的认可度,也可以在社群的运营出现怎么做都效果不佳的时候,可以多和这些核心用户沟通沟通,来感知他们的判断。
        数据就像钱,没有数据是万万不能的,但是也不能光靠数据解决所有的问题。
        数据更像是我们做好用户运营的基础设施,我们有了数据,就能对用户的现状,用户的大盘和历史行为有了一个基础的判断,但是对用户的洞察,也并不能只靠数据,很多时候需要我们和用户的直接沟通,探知背后那些难以被数据洞察的原因。
        以便于洞察之后,我们可以再尝试以提取关键要素的方式,把过去没有数据化的标签尽可能标签化。
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