精细化运营是一种针对人群、场景、流程做差异化细分运营的运营策略。当产品进入稳定增长阶段后，一般需要依靠精细化运营提升用户覆盖面，以便更好地服务不同属性的用户群体，从而提升运营效率，优化运营效果。
在电商行业，精细化运营体系的建立通常分为以下 3 个方面：自下而上基于场景的精细化运营策略、自上而下构建用户分层的运营策略、产品侧流量的精细化运营策略。接下来将依次讲解，数据如何在这些方面帮助企业建立精细化运营机制。
接下来我们通过三个案例进一步了解数据驱动下的电商行业精细化运营。

案例一：基于场景的精细化运营策略，助力优化营销活动效果

某女装电商平台是一家会员制的时装共享平台，为女性提供时装租赁服务，可配送至全国各地。用户注册成为会员后，可以自由租赁平台上的服饰（每次 3～5 件）。
该平台成立时，正值共享经济的风口，但随着资本寒冬到来，企业发展面临着极大的挑战，对每一笔投入和花费都需要“精打细算”。在资源有限的情况下，该平台寄希望于数字化经营以提升产品用户体验、创新运营玩法。

付费用户召回，精细化运营使召回转化率增长近 30%

该平台策划了一场付费用户的召回活动，主要目的是希望用户接收推送后回访续费，主要形式为推送优惠券，重点是圈定推送对象和描述推送利益点。 起初，运营人员选择过期后一段时间内比较活跃的用户为推送对象，推送点是“活动期间续费可享受优惠”，但用户回访情况并不理想。
通过分析发现本次推送圈定的推送对象不够精准。因为该平台的会员卡分为短期卡和长期卡，活动仅针对长期卡，但推送的是普适内容，因此影响了推送效果。于是，运营人员进行了针对性的文案触达，最终推送效果远超预期，召回转化率增长近 30%。

适时营销，新注册会员的付费转化率增长近 2 倍

同时，该平台发现在南方地区的梅雨季节，存在两个用户痛点：衣服晾不干、清洗频繁且麻烦。对此，该平台以关怀者的角色，针对南方梅雨地区用户的痛点，对近几天注册或回访的用户针对性地推送了一波优惠券以促进会员转化，文案也紧紧围绕这两个痛点，详见下图：

图 通过神策智能运营平台定制营销文案
最终数据证明，此次针对新注册会员付费转化引导的转化率增长近 2 倍。 以上基于场景的精细化运营的特点在于，着眼于单个场景，依托单个场景的目标，圈定营销目标人群，设置营销方式，以优化单个场景 KPI 效果，自下而上，以单个 KPI 的提升聚集形成对最终 KPI 效果的提升。
但对于用户规模已经比较大的品牌，自下而上的基于场景的运营策略很容易造成单点突破效果显著，但整体用户覆盖度不佳的问题，难以形成以点带面的全局效果。因此，对于用户体量较大的品牌，建议在场景策略的基础上，首先将客户划分为不同的客群，然后针对不同客群制订运营策略，在大的客群策略下制定单独的场景化运营方案。该案例中的两个场景正是基于这样的思路。

案例二：基于用户生命周期的电商用户分层方案

某电商平台创立于 2009 年，是以美妆为主，涵盖服装、食品、轻奢、母婴等多个品类的综合型电商平台。随着用户体量增大以及平台商品品类的增多，其扩大了运营团队规模以应对更丰富、高频的活动需求。但因为运营人员共同对 GMV 及 ARPU 等指标负责，在活动策划方面经常发生活动类型重复、活动覆盖用户群体重复等情况，不仅严重消耗内部资源，也使部分用户因“无运营”或“过于运营”而流失。
而在京东、天猫等综合平台中，因美妆大类并不适合做更细品类的划分，因此不利于跨品类的组合销售。显然，该客户要寻找的是在垂直商品类别偏好下的用户分层方案。
考虑到用户商品偏好及商品价格的趋同性，平台选择以用户生命周期为 TOP 的原则，以 RFM 为内核的分群方案，在确定分群的标准后，为每个细分群组的用户制定营销目标，再将运营团队分为不同的小组，每个小组针对特定的群体制定特定目标的提升策略，执行相应的运营动作。
接下来，我们看看该平台是如何确定分群标准的。

利用购买漏斗确定生命周期划分节点

为了对差异化群体进行划分，该平台放弃使用 RFM 模型，从用户生命周期的角度考虑，借助对购买次数的分析来评估用户活跃现状，找到了一种对该公司来说简单有效的划分方式。
如下图所示，当以购买次数为行为构建漏斗时，该平台运营人员发现，从新用户到完成第一次购买，以及从第一次购买到完成第二次购买两个环节会出现明显的用户流失；当用户已经完成两次购买之后，留存率会有明显的提升。基本可以认为：购买两次以上的客户已经建立了对平台的信任度，购买 3 次以上的客户会趋于稳定。

图 多次购买转化漏斗
同时，该平台将最近半年购买 3 次以上的活跃用户创建分群，通过分布分析查看该客群的购买频次，发现大部分活跃用户的购买频次集中在每月 1 次。因此对于活跃付费用户来说，如果超过 30 天没有产生购买行为，就会存在流失风险。

图 购买频率分布
结合上述分析思路，该平台定义了基于用户生命周期的第一版分群标准及营销目标，详见下图：

图 该平台第一版分群标准及营销目标

创建用户画像，透视数据洞察

因用户分群较多，这里将以“新生——有效”为例，讲述用户分层后的运营方案落地。通过下图所示的新生用户画像可以发现：用户以 25～35 岁的年轻女性为主，用户首单消费以美妆类商品为主，首单消费价格在 50 元左右，相比老用户 ARPU 值偏低。

图 新生用户画像
结合新生用户画像及行为特点，该平台策划了一场专门针对近 30 天内新生用户的营销活动，目标是促进新生用户完成第二次购买。活动形式为“88 任选 4 件”，这个活动的好处在于，用户整体感知“88 任选 4 件”，优惠力度大，同时实际上提升了用户的 ARPU 值。
活动结束后，该平台对活动效果进行了评估，在关键指标“首购到复购”环节，转化率从原来的 30.25% 提升到了 39.01%，提升效果显著。
以上从用户运营的角度分享了两个数据驱动的案例，然而在精准触达用户之后，用户回归到产品，产品能否有效地承接和分发流量，是一个非常关键的问题。接下来我们以某产品坑位运营方案优化为例，讲解如何在产品流量承接和分发上做到“精细化”。

案例三：科学坑位运营，产品侧流量精细化运营策略

通常情况下，我们会从 4 个方面对坑位情况进行分析和评估：曝光量、素材吸引力、产品体验、坑位贡献度。其中，曝光量用来评估坑位获得流量关注的情况；素材吸引力一般用来评估活动运营位的素材质量，判断是否对用户有吸引力；产品体验主要评估坑位后续转化流程的核心旅程体验情况；坑位贡献度用来衡量每个坑位的有效产出。
通过数据统计可以观察分析到曝光量、素材点击率，对于产品体验主要是通过漏斗分析来评估各个坑位的直接转化情况，而针对贡献度的客观评估，通常使用归因分析。
某 C2C 电商平台在对不同运营坑位收入贡献情况进行归因分析后，发现在首页坑位中，商品列表页导流排在第 5 位，但几乎没有花费任何运营精力，如下图所示：

图 不同运营坑位收入贡献归因
在标识出的多个运营位中，最让人意外的是，在首页底部的商品列表页竟然排在了第 5 位。在该产品的模拟首页中，首页的商品列表排在第二屏底部及第三屏以后，是相对不受重视的“坑位”，且商品列表中采用的是贴吧顶帖模式自动置顶刚成单的商品，无任何人工运营。这意味着该平台发现了一个新的“增长点”。

商品列表的核心运营位

在发现上述“增长点”之后，运营人员对商品列表位置进行了进一步的下钻分析，发现 TOP 10 的贡献量非常突出，是值得被优化和管理的运营位置。因此考虑在首页商品列表 TOP 10 位置展示热销单品，进一步提升商品列表销量。

图 三级下钻分析思路
针对上面发现的问题，该企业进行了下一步优化动作：运营人员根据报表挑选出 10 个可推荐商品（注：不能只单一地考虑转化率，还要考虑商品的单价问题），然后以人工置顶的方式，将挑选的 10 个商品放到商品列表前 10 位评估转化效果。
此次策略的目的是验证在商品列表页提供转化率更高的商品，是否可以提升运营位带来的销量？在运营人员对该位置的展示策略做出人工干预后，评估数据如下图所示。

图 商品列表优化效果
从图中可以看到，2019 年 1 月 2 日，商品列表当日贡献收入历史首次超过 20 万，1 月 3 日超过 25 万；商品列表单日平均贡献收入 18.2 万，相对非策略期间平均贡献收入 12.4 万而言，增长了 46.8%。在策略执行期间，商品列表贡献收入占当日收入总额的 10.0%，相比非策略期间的占比 5.7%，提升了 75.4%。
以上数据证明，针对商品列表页运营策略的调整是非常有效的，可以继续深化运营。运营团队探讨之后，计划将该模块的推荐调整为基于规则的自动推荐，按商品成交转化率、商品价格、商品品类组合考虑选择待推荐商品，并加入更新策略，从而促进整体成交额的提升。
当流量红利逐渐褪去，一夜爆款的奇迹难以再续。电商企业唯有精细化运营，精准匹配用户、商品与营销，持续提升服务质量与用户体验，守住存量用户，方能实现可持续增长。关于神策数据

神策数据（Sensors Data），全称神策网络科技（北京）有限公司，是国内专业的大数据分析和营销科技服务提供商，为企业提供神策营销云、神策分析云、神策数据根基平台三大产品方案，通过全渠道的数据采集与全域用户 ID 打通，全场景多维度数据分析，全通道的精准用户触达，帮助企业实现数字化经营。

神策数据立足大数据及用户行为分析的技术与实践前沿，提出基于数据流的企业运营框架——SDAF，即 Sense（感知）、Decision（决策）、Action（行动）、Feedback（反馈）的数据闭环，并致力为客户打造基于 SDAF 运营框架的数据闭环。业务现已覆盖以互联网、品牌零售、金融、融合媒体、企业服务、高科技、汽车、互联网+ 等为代表的 30 多个主要行业，并可支持企业多个职能部门，目前已服务付费客户 1500 余家。公司总部在北京，并在上海、深圳、合肥、武汉、成都、中国台北等地均拥有本地化的服务团队，覆盖全国及东南亚市场，同时，公司拥有专业的服务团队，为客户提供与营销和大数据相关的咨询、解决方案和专业服务。