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网易严选高段位的“超级用户”数据运营法则
产品总价值=活跃用户规模╳单个用户价值–异常用户损失本文分享三点：用户增长的三件事；用户增长的指标体系；用户增长的策略工具。用户增长的三件事1.识别真实的增长假如有两个产品：产品一在春节期间没有做大规模推广，用户有小幅下滑，到三四月又恢复到稳定的增长状态。而产品二平时都是稳定的增长状态，却在春节期间突发10倍扩张。看到这两组数据，你的第一反应是什么？假如你已经确定产品没有做大规模的传播事件促发增长，首先建议你关注这些用户是不是真实用户。通过账户体系计算用户增长的规模、再看这些用户之间是否有账户关联并且有统一的逐利行为，如果是这样，你获得的很可能不是真实用户，而是羊毛党等。只有真实的持续使用产品的用户才能产生价值，而那些苛求极致利益的用户，往往带来的是企业的损失。2.活跃用户规模的扩大当我们有了丰厚的护城河能够获取真实数据，我们还需要关心两件事，活跃用户规模的扩大和单个用户价值的增长。以严选为例，月GMV其实是这个月发生支付行为用户贡献的。所以要保证每月新增用户数+流失用户挽回数，大于流失用户数，才能保证活跃盘子持续扩张。3.单个用户价值的增长用户增长是依靠严密的管理体系来识别用户在平台内的存活和留存。进一步，单个用户价值增长需要分层管理，来满足用户对产品的不同需求。以严选为例：我们会卖很多四件套，同时也有文创商品满足学生群体需求。居家类用户的购买金额会高出文创类产品用户，但用户是变化的，我们只有识别当下阶段的用户需求并满足，才能保证逐个击破满足各个层次的用户需求。我们认为用户增长的本质是提升产品总价值，首先要确保活跃用户扩张，单个用户价值提升，再减去异常用户带来的损失。用户增长的指标体系如何用数据推动增长？从数据角度，通过构建用户生命周期管理的指标体系，就是在不同阶段实现大规模用户管理，尤其对C端产品而言，你所面对的用户群体是非常庞大的，需要提高单个运营人员管理用户的半径，才能更高效地管理各类用户。指标体系的核心就是把大规模数据管理变成可监控可拆解，把指标变的可被驱动可被影响。指标体系的构建，一是拉新二是促活。所以我们会通过终端的方式拆分表现，比如：小程序、媒体渠道，以及对这个用户利益点的输送方式，用户本身的属性。用户进入产品后会产生大量的数据，我们可以获取用户跟平台的很多交互行为。在电商层面，指标构建会围绕着R、F、M这三个指标，评估的是单个用户价值，包括R末次支付距今时长、F周期内支付次数、M周期内支付金额（反应的是用户的购买能力）。除了RFM，还有一个非常重要的指标A，用户与产品的互动。在目前的电商环境下，它不仅承载用户需求，更多是创造用户需求，让用户来了以后就产生更多的需求，并且锁定对你的选择。比如：淘宝上非常火的网红，还有今日头条、抖音做的带货模式，都是通过不断互动加深感情，最终让用户选择并认知平台。严选有专门的实物频道承载用户内容，通过良性互动产生需求。所以围绕单个用户价值提升，我们会构建R、F、M、A。结合这一体系就构造出了不同的客群，比如：R特别高、F并不高、R、F都高的，这样就可以对用户做结构划分、做活跃用户规模的结构管理，找出用户规模结构中的潜力人群，并找到痛点比如流失等，这样就可以做分群管理。但如果只关注产品内的数据，我们所获取到的认知完全来自于产品自己的行为表现，通过各种拆解发现所有的指标都下滑了，一样都查不出原因，我们需要外部的宏观指标构建达成综合评估。比如：评估品牌的辐射范围或者增长空间，这是严选平台的品牌知名度；如果我们比较关心用户是否有传播能力和转化意愿，我们会关注用户对产品的满意度和搜索商品的频率，了解我们在用户心里是什么样的地位，这样辅助数据层面的指标评估用户意向，得出更贴近用户实际的结果。围绕增长，数据分析同学会设计数据策略产品，让业务的同学做增长变的不那么费力，这也是数据化管理的理念。用户增长的策略工具在拉新阶段，会涉及到获客渠道管理。当用户进入平台产生大量交互行为，产生大量数据时，就要构建用户的标签体系，并配套CRM闭环服务精细化运营。严选的精细化管理一端是人，一端是货，所以要做到人与货的精细匹配，就需要有选品系统协同。我们有四个象限的指标体系，包括渠道获客能力、流水贡献能力、拉新的规模体量及渠道用户质量判断，来综合衡量渠道表现。通过对思维指标的应用，在实践中会用算法模型搭建渠道评分体系，描述渠道特点。当新渠道资源来了，通过快速测试定位这个渠道在我们平台属于哪个类型，划分一个标杆线，更好定位它的特征，同时实现渠道KA管理。比如：对于质量高的渠道，进行更深层次的用户合作，将注册入口嵌入到产品中。还可以在渠道投放流失召回的素材，在严选流失的用