精细化运营包含哪些方面（分享被大家挂在嘴边的精细化运营）

在后疫情时代，随着流量红利消失且越来越向巨头集中，不仅提高了普通企业获客的门槛和成本，让增长也变得困难。

精细化运营的概念越来越被人谈及，更多的企业运营思路也从粗放式运营转移到精细化运营上来。

从企业的招聘需求就可以看到，比如招聘岗位有：产品运营、用户运营、社群运营、内容运营、活动运营等等，而且如内容运营，又可拆分出新媒体运营、直播运营、小红书运营等更精细的岗位。

精细化运营与我们通常意义上理解的运营有很些区别，单从名字上看，就能猜到精细化运营，颗粒度更细、运营方向更精耕、细致，意味着更关注效果，更重视投入产出比。

下面我们从到底什么是精细化运营、为什么要精细化呢、如何精细化运营三个角度来简说一下。

一、什么是精细化运营

移动互联网时代，运营的核心是用户，一切围绕用户展开。

所以精细化运营就是针对用户做更细颗粒度的运营，如针对用户群体、营销渠道、转化流程、使用场景、用户行为数据，展开更有针对性的运营活动、运营分析，以实现运营目的。

说白了，就是流量如何玩的更6，如何挖掘出更深、更多的用户需求并满足它，提高转化率，提升GMV。精细化运营无疑是企业增长过程中的一柄利剑。

精细化运营，不仅仅针对存量用户，对所有用户群体都需要精细化。

也就是说我们要在用户新增、流失、召回等环节都要精细化，并且有完整的用户流动模型策略。

在 用户拉新中，不仅要分析渠道客户体量，还要分析通过哪些关键词搜索过来的客户多？

来的客户中，来的多的渠道客户质量如何，付费比例、复购比例、复购次数是否高（高只是个描述，具体多高算高，要你自己去制定指标）。

更精细化一点，付费比例高、复购比例高，那他们贡献的总GMV高吗？如果不是，算高质量用户吗？如何提高这部分用户的客单价。

再比如，从首次购买到复购时长高于店铺平均时长，那么这部分客户算高质量客户吗？

这个时候精细化运营就需要分析，为什么复购时长间隔这么长、是否是收到货太慢、是否是我们没有二次触达客户、是否是我们的商品的不能满足他更多的需求？

二、为什么要精细化运营

无论宏观还是微观的因素都有，我觉得主要有以下几个方面。

1. 越来越贵的流量

还记得曾经36K发布的文章《买不起的流量，创业者每一天都是生死存亡》，一针见血的指出获客的成本不断攀升，甚至有些行业的获客成本达到上千元。

“人傻、钱多”的粗放式已成为过去式，那时候一个获客成本可能就几元，让大批从业人士颇为怀念。

幸运的是，流量红利还有一些，但是合作的过程颇费周折，就需要专业的机构帮你对接流量，从而实现增长效果；

不幸的也有，流量不断的聚拢到巨头的流量池里，而且易被复制。

2. 人口红利的消失

国内互联网网民数基本饱和，人口红利消失，增量市场疲态尽显。存量市场的竞争压力也不遑多让，几乎所有的细分领域都有大批从业者涌入，这样情况下，企业的出路无非2种，发现新的红利地或者对存量用户的深挖。也许这几年跨境突然火起来也是这个原因。

3. 产品同质化严重

世面上产品同质化尤为明显。比如服装行业，在头部电商平台，搜同款更是成为一种必备。诚然搜同款能提高优质商品的销量，但是也从侧面说明，产品同质化的问题。

这就带来一个思考：在大家产品都一样的情况下，如何更好的获得客户呢？我觉得创新产品、创新服务应是一条能产生持续增长的路径。

但是怎么创新，就涉及到你要对你的客户需求非常清晰，如此才能有精细化的运营思路。

4. 用户需求的细分

现在对客户群体的不断细分，产生如很多丁克族、单身族、二次元、Z世代等繁多的圈层文化，不同圈层的用户，需求不一。而且同一圈层的用户，对需求的深度和广度也不尽相同，挖掘、细分才能更好的理解客户。

5. 技术资源的成熟

技术人员、技术能力、技术手段的蓬勃发展，尤其大数据、云计算、AI等技术的成熟，让企业挖掘客户需求，进行针对性的运营有了根基。

对数据的重视，也成为企业在数字化时代的普遍认知。

说不清是DTC模式、思域流量、互动、种草等推动了精细化的进程，还是精细化的需求衍生了他们。不管如何，精细化运营，时机成熟！

三、精细化运营，如何精细化呢

精细化运营有自己的思路，不同的行业和运营模式，都有自己的打法。就目前来说，用户运营就是一套行之有效的方法论。当然精细化运营肯定不止用户运营，下图是常用的运营思路以及精细化运营的常用流程。

从这张图里，我们可以拆解的点有很多，最直观的用户分群就要有用户精细化；此外还要有流程精细化和场景精细化。

1. 精细化运营之用户精细化

上文说道，运营的核心是用户，所谓“以人为本”，精细化运营更是要以用户为主。用户精细化的前提是对用户熟悉，就要有较为清晰的用户画像和用户分层。

1）先说用户画像，用户画像的建立，是对用户熟悉的第一步

建立用户画像的过程，艰难且复杂，但是对用户的摸索，有趣又枯燥。市面上关于建立用户画像的知识特别多，大家一搜就一大堆，这里就大概说下，不展开阐述。用户画像你可以理解为把用户信息标签化，就是人为的给客户打上已制定的标签体系。标签体系，我分成三种，基础信息标签、行为标签和定制类标签。

基础信息比较好理解。就是类似年龄、性别、地域等。常用到的内容如下。

不同的行业，可以根据自己的需求，添加不同的内容。如操作习惯、设备型号、系统类型、常用IP等。

其次是行为标签。

行为标签，顾名思义是由客户的行为产生的标签。下图仅供参考。不同的行业自行添加充值、提现、优惠券、积分等类型标签。

自定义标签，是基于一定的行为特征产生的标签，也可以归属到行为标签中的预测标签。

单独说是这一类型的标签，比较特别，特别点在于他们代表了一类的人。比如二次元、篮球迷、装备党；再比如养宠人士、有房一族、有车人士、美妆、游戏等。

简说了标签，再说下标签如何建立

标签库的建立，简单也复杂。一般来讲，针对用户的信息统计、行为分析，加上不同维度的数据类型合并，并赋予一定的权重，运用一定的计算方法，就能产生用户标签库及画像生成，并运用到运营上来。