笔者所在的O2O企业是国内1家率先践行新零售理念、并买通线上线下生活场景的1站式社区同享服务平台；以APP为线上工具，以社区3千米为辐射半径，通过线下门店为居民提供各种社区服务。
在短短的1年多时间里，覆盖社区12173个，用户呈爆发性增长，摆在眼前的问题就是——
如何搭建1套可落地的用户运营体系？
这套体系不但要保证平台用户的活跃度和保存度，而且还的有效推动城市公司、门店、频道之间的运营衔接。
在接手用户运营这1项目后，我与团队主要思考项目的难点在于：
不同于1般APP产品应用AARRR用户模型，建立用户获得、激活、保存、收益、推荐这1纯线上用户生命周期的运营体系，我们运营场景相对来讲要复杂的很多。
用户生命的路径延伸到线下，即用户获得主要在线下完成，需引导至线上进行消费，然后再到线下进行服务，每一个路径都需要对用户进行运营保护。
其次是公司业务的复杂性。
平台产品品类基本覆盖社区生活的各个方面，从平常生鲜蔬果到洗衣、家修、家政等包罗万象，而基本的业务逻辑是用户定位自己的社区，距离用户位置最近的门店进行配送。
由于服务社区的差异，每一个门店的产品摆设差异性很大，这就造成了门店品类销售具有1定的偏科性质，常常走量的只是几个需求较大的爆款，致使平台众多服务和商品其实不为用户所知。
如何更好帮助门店匹配商品、服务给有需求的用户是1大困难。
经过1年爆发性增长，用户新增速度明显放缓，由于缺少1套行之有效的用户增长体系，社区用户渗透率并没有到达饱和，如何保证用户能够继续增长是极其重要的运营任务。
针对难点问题，我从以下几方面来论述社区O2O用户运营体系如何搭建？
用户增长
说起增长，1般思惟是引流渠道的运营，包括各利用商城的ASO优化及付费推行，和新媒体渠道、地推等——这类思惟是以CAC为核心，最大化地将CAC优化到最低并寻觅到最优渠道的引流模式。
随着流量红利的消失，愈来愈多的企业在渠道运营方面发现：不管建立多么正确的渠道体系，但在履行进程中，以用户新增注册量KPI为导向的运营策略致使线上来的用户保存率始终没法提升，CAC居高不下，很多产品在随着1段时间的增长爆发后便堕入增长黑洞，增长随之停滞不前。
但是，我们在增长体系的搭建进程中发现：社区O2O的运营新增注册这个指标其实不是最重要的，最重要的两个指标是——新用户首单转化率和次月回购率。
新用户由门店引导注册，是不是下首单和次月回购是影响这个用户能否留在平台的重要因素。
前期盲目寻求注册用户量增长，反而给平台带来庞大的僵尸用户或1次性消费用户，其实不利于平台整体用户的健康度。
以这两个核心指标为导向，我们以门店为引流中心，以门店3千米内覆盖的小区用户为拉新目标，将小区以划片的情势分配给线下配送人员负责，每一个人负责1个片区无堆叠，并制定每一个配送人员发展消费用户1000户的运营目标，并以配送人员为最小运营单元，建立社群。
1方面最大化的提升小区消费用户渗透率；另外一方面通过社群保护用户，提升每一个消费用户的消费频率。
在运营管理方面，我们线下有约4000名的配送团队，每一个人主职是配送，在配送的进程中，需要利用返程等碎片化时间进行拉新。
除正常鼓励机制以外，我们需要知道每一个门店覆盖的社区范围、社区划分的片辨别布、每一个小区消费用户的渗透情况，和每一个配送人员实际拉新的完成情况等。
将需求提给数据开发部门后，数据部门开发出了1套线下用户数据运营平台，通过平台可以直观监控线下拉新数据及小区用户渗透率，对难以渗透的小区采取集中火力进行地推，并由配送人员对每一个小区和用户的画像数据进行收集，构成完善的社区画像模型和用户画像模型。
在这套增长体系的指点下，我们乃至后期完全放弃了线上推行渠道的投放，用户实现了免费自增长，有些门店用户月复购率最高可以到达80%。
虽然平台整体用户增长范围速度放缓，但用户质量实现了质的提升。
用户精细化运营
精细化运营离不开对用户进行分层和分群。
前期我们也做了用户标签管理平台，但后来发现：大多数用户标签是没用的。
为何？
由于脱离了业务场景。
比如：以性别为例，女性标签的用户有40%，男性标签的用户有35%，剩下的是未知性别的。
但是以性别这个标签对用户进行分层后，运营方面又可以做甚么呢？
或许会臆想为女性群体推女性经常使用的商品——但是这和给全平台用户推的效果并没有差别，由于即便都是女性。
每一个人的消费偏好和需求也不1样，这就需要1套以业务场景为核心的用户标签体系。
甚么是业务场景呢？
业务场景1定是从业务动身能指点业务的。
比如：我们平台有38个频道，每一个频道都需要消费用户，怎样从平台用户里为每一个频道找出潜伏的消费用户？
这就是1个场景。
再比如：
每一个频道的消费时间窗口是不1样的，怎样为每一个频道已有的消费用户划分出来低频、中频、高频的用户用以指点每一个频道的活动运营。
这也是1个场景。
经过与各个频道沟通和收集需求，我们梳理出13类业务场景，针对每一个场景搭建相应的用户标签体系，从而能够用来指点业务。
并具体划分了11类标签大类，每一个大类下有若干细份子类，每一个子类下有数量不等的标签。
一样需求还是由数据部门来实现，数据部门通过数据建模等情势来开发标签管理平台，并实现标签实时的更新。
具体标签怎样用呢？
比如：我们前边提到的，门店就是几个畅销爆款在走量——许多商品和服务有需求的人其实不知道，这就需要主动为用户来推荐。
那怎样推荐呢？
传统用户分析是基于用户历史行动，看用户购买了甚么就为用户推甚么，但发现效果其实不理想。缘由就是：单看用户历史行动其实不能指点业务，历史行动存在滞后性；除1些高频商品外，用户购买后需求已满足了，再为用户推送这类商品信息反而是扰民行动。
这个时候就需要用到1类标签，那就是兴趣预测标签。
兴趣预测不单单看用户历史行动了，还要综合平台商品的类似度、时间衰减因子等维度，为用户贴上XX品类、商品的标签。然后以标签为用户分群，并策划相应的商品活动，再为分群用户推送活动信息。
经过1段时间标签模型的优化后，我们发现滞销商品的动销率明显提升。
这就是用户精细化运营的精华所在——即标签1定要建立在业务场景之上，不要寻求1大堆看似很丰富但没用的标签。
比如：1些企业做的360度画像，给用户打的兴趣标签有看书、听音乐等，先不说用户自己填的这些内容是不是是真实想法，就以这个给用户打标签就存在可靠的问题。
但是用户喜欢看书这个标签确切是没用的——运营不知道用户喜欢看的是文学类的还是经济类的，就没办法策划针对性的活动。
另外，用户数据运营也是用户运营中很重要的1块，这里不做详细介绍。
社群运营
在社群方面我们还处于探索阶段，但社群运营的效果已发挥出来了：1些门店30%定单来自社群，社群用户为门店贡献了约1半的复购率。
我们的社群主要解决几大问题：
- 用户服务的问题：社群是由线下配送人员来组建的，每一个配送人员服务的片区是固定的，在经过1段时间上门配送及为用户提供便民服务后，配送人员与用户在线下已有1定的联系；然后用户遇到问题发到群里，群主积极响应，对问题进行解答，1定程度上已成功分担了大部份的客服压力。
- 用户下单的问题：为何社群能帮我们贡献1半的复购率呢？缘由就是我们服务的社区用户中主力群体快以中老年用户为主了，这些用户明显的1个特点是学习能力差，不会用我们的APP，他们进入社群后就完善的解决了1个下单的问题，想买甚么在群里说1下，群主马上会响应，并代用户下单，1个小时候群主自己就为客户送货上门了，这类体验我们称之为社区管家服务。
- 用户活跃问题：我们门店常常举行1些到店活动，需要用户来参与，只需要在群里发个活动通知，会有很多老用户前来捧场。线上1些促销类活动也能够借助社群进行传播。
社群运营是建立在能为用户解决问题的基础上的。
试想：1些社群运营通过各种方式把用户拉到群里，但是目的只是为了推行产品，平时活跃的手段就是发发红包。
过1段时间就会发现：大家只在发红包的时候冒泡，平时全部开着免打扰的模式——这类社群运营的效果基本等于零。
以上是我在实际操盘用户运营进程中的经验总结。
1言以蔽之：用户运营体系搭建要找到合适自己企业的增长模式，并搭建起1套精细化的运营体系指点运营，在线下可以借助社群来维系用户，提升用户的生命周期价值。
作者：赵文彪
来源：人人都是产品经理
