介绍一种用户运营体系方法，是通过RFM模型转化来的。

从事互联网的同行认为，他们也了解当前的市场情况，当客户获取成本越来越高，市场用户总数大致保持不变时。到处都是红海。因此，在“蛋糕这么大，分蛋糕的人越来越多”的情况下，如果维护每一个努力争取的用户，自然会起到至关重要的作用。这件事，主要是用户操作从事操作。那么，用户操作该怎么办呢？事实上，大多数从事运营的同事都有不同的方法。作为一种操作，无非是拉新、促活、提高留存、提高订单、提高流水等。对于不同的经营目的，每一位资深经营者的经营方式都不一样。以下是RFM模型转换的用户操作系统方法的介绍，也是作者最近的经验。请绕道操作老司机。首先，定义不同层次的用户类型需要区分不同类型的用户，如下：临界值的确定分为横向和纵向两个维度。例如：数据值范围：1.1-3.1（两个月数据）（1）水平：根据用户消费频率（成熟度），如：初级用户：消费1-5单用户；成长用户：消费6-10单用户；成熟用户：超过10单用户。(2)纵向:根据用户活动，如:活动期:最近4天消费的用户；衰退期:5-10天未消费用户；流失期:11-20天未消费用户；死亡期:20天以上未消费用户。例子：初级用户&活跃期:即用户在过去两个月内消费不到5个订单。但是这个用户在过去的三天里消费了。参考数据需求表：注：这里可以看到前三列，后两列作为数据参考。以上只是一个例子（部分电子商务类型的业务）。在不同的行业和业务下，用户的消费频率和活动可能会有所不同。这取决于具体的业务。2、通过上述用户定义，制定相应的用户系统模型：我们可以绘制我们整个用户操作的框架注释：该模型以前受到一篇大神文章的启发。以上图片简单易懂。这里有一个解释:我们的目标可以细化为:初级用户转化为成长用户，成长用户转化为成熟用户。唤醒沉睡用户和流失用户，并将其拉入活跃用户。循环闭环是通过上述两种方式形成的。几个小细节是关键因素:(1)初级用户可能会因为对产品不熟悉而损失和沉睡，需要对这批用户进行专项分析和操作。(2)在成长期和成熟期之后，用户需要重点关注流失和沉睡。特别是对于成熟期丢失的用户，这些用户大多是经过长期维护和大量资源支出，成为我们的忠实fans。如果丢失的数据发生了很大的变化，我们应该专门研究这个项目。负责这一领域的小伙伴应该继续与这些用户进行深入的沟通，找出真正的原因，而不是在办公室里看数据来确定原因。分析出来的东西要和真正的用户反复验证。(3)当然，对用户体系进行精细分析，最重要的是对症下药，减少预算，提高转化率。因此，对于不同类型的用户，操作策略和方法可能会有所不同。首先，我们可以通过上述模型挖掘出相应的用户数据。这里有一个题外话：许多学生可能会对获取这些数据感到头疼。特别是创业公司，根本没有相应的数据平台。因此，我们可以在这里提出三个建议：通过后台导出相应的订单数据源表，通过excel和其他工具进行处理（不再重复特定的excel方法），并通过sql语句与管理数据库的开发兄弟进行沟通和导出。(方便就是方便，但经常打扰别人也不是很好。）假如这个系统已经定下来了。我们必须与产品沟通这一需求。就我个人而言，我认为这方面非常关键。数据是操作的基础。数据背景强大，节省大量工作量，提高工作效率。以下导出相应数据：注：数据仅供参考。根据简单的数据分析，可以尝试以下操作动作：初级用户的睡眠期和流失期用户最多。可以申请铺一批组合券唤醒。例如：一张高面额、低门槛券、一张低面额、低门槛券促进活动，并提醒优惠券到期。(两张优惠券的意思是让用户多呆一次，多消费一次。尽量延长使用我们产品的时间)成长期的用户对我们的产品相对熟悉。根据用户的购买习惯push，可以设置消费券或发放中等面额的优惠券。对于成熟用户，重点关注其流失期和沉睡期用户。可安排客服进行抽样访谈，了解损失原因。并申请一批优惠券或礼品(需要用产品兑换)作为奖励或道歉的补偿。增长和成熟用户活跃期的目的是提高消费者的单价和频率。因此，可以相应发放一些低面额、高门槛的优惠券，以及push热门或热门商品等。以上只是作者简单列出的一些方法，具体行动需要根据业务和具体数据反馈来确定。但一般形式可以参考。通过对初级、成长、成熟、活跃、衰退、睡眠等维度的交叉分析，总能发现问题，制定相应的操作策略。四、操作动作周期和推送方式操作动作周期用户操作系统，需要长期操作。具体动作可根据过程中的数据反馈进行调整。但是方法和大方向要基本一致。当然，根据业务的不同，运营动作的操作也会有所不同。以电子商务业务为例，在电子商务业务中，不同用户类型的操作频率也不同。例如：死亡期用户：每月/半月集中整理一次数据，发行优惠券、推送等。流失期用户:这批用户濒临死亡，需要每3天/7天分析一次，进行操作激活。关键点是：当您操作一批用户时，应进行相应的跟踪。例如，每隔一周，观察相应的数据转换，以及这批数据在新的时间维度中的比例。也方便您做好相应的报告和总结。对于用户推送，这可能是另一篇文章，抛开时间、频率等因素，简单的策略建议如下：初级用户、死亡用户推送折扣，指导消费。根据用户数据反馈，成长成熟的用户推送相应的爆款、特色商品、产品活动等。推送后的用户引导链接和跳转越短越好。5、总结最后，简要梳理本文阐述的方法：对我们的产品用户进行精细分级；制定相应的用户模型（RFM模型的应用）；根据固定模型收集相应的用户数据；通过数据分析制定相应的操作策略；操作周期、推送方法和数据效果评价标准。要做用户操作，我们必须确定目标。无论是促进活动、提高保留率、提高订单、提高客户订单和提高流量，具体到相应的操作动作都是不同的。记得对症下药，确定1-2个目标，循序渐进。对后续复盘分析也要认真分析到位，做好统计，及时调整。当然，RFM模型也有用户的消费金额。当您需要对用户进行更详细的分层时，您也可以考虑此指标。然后加权数据，可能会得到不同的结果。