用户运营：电商体系下的用户优化指标汇总

　　用户运营是运营工作的核心，其他运营工作都围绕着用户的拉新、留存、促活、转化来开展的。而用户优化是用户运营中较复杂的环节，如何对用户运营指标详细分解，是用户优化工作的重中之重。

　　有些新进的运营人员，会很困惑在没有数据的情况下到底可不可以做运营，答案是可以的。但是如果不去收集整理用户数据，不对用户进行细分，不去了解用户的喜好和行为倾向，将无法进行精细化运营，也无法更好地进行下一步决策。

　　那么在电商背景下，该如何进行用户运营?以下，整理了详细的用户优化指标，也是笔者多年运营的经验所得，希望对其他用户运营人员有所启示。

　　一、建立用户标签

　　用户在访问之前，用户属性是用户运营人员关注的靠前步。在后台系统中，以UID细分形式，记录每个用户的属性，并形成用户画像。

　　需要注意的是，在用户属性数据录入过程中，数据信息的标准化问题。例如，地址信息录入的时候，小区的名称要按照统一的标准进行录入，避免后期在数据分析的时候出现误差。

　　记录了每个用户属性的数据后，形成用户画像，在用户标签系统(标签工厂)中运营人员可以查找所需要的用户信息。如果，用户标签与短信中心或呼叫中心进行对接后，用户运营人员可开展精准营销工作，针对每个具体的标签用户开展针对性运营工作。

　　在电商体系下，用户标签数据可以与流量数据、商品SKU数据、交易数据、物流数据等进行交叉分析、因子分析、相关性分析等，形成具有差异性意义的用户运营分析报告。

　　二、用户分群

　　用户运营人员进行用户分群的时候，首先会想到RFM模型，根据消费次数(次数)、较后一次消费时间与现在的时间间隔(天数)、消费金额(数值)，来细分用户是初级用户、成长用户、还是成熟用户。具体的RFM模型如何建立，网上有很多相关资料，读者有兴趣的可以找来看看。

　　在这里，会新增加一些用户分群思路，以用户的来源、下单、注册、重复购买、流失、RFM消费情况，这六个维度来进行用户分群。

　　三、用户活跃指标

　　用户的活跃度是衡量用户运营的重要指标，其中DAU、WAU、MAU是经常用来衡量用户质量的指标。在电商体系下，不仅有登录活跃情况、还有每个用户的活跃天数、还有访问活跃情况、购买活跃情况、加入购物车活跃情况以及评论的活跃情况等。

　　四、用户留存指标

　　“留存”的概念通常用来分析电商的服务效果，是否能够留住用户。用户留存率越高，意味着用户使用电商平台的时间越长，他们能够为平台带来现金流和资本估值也就越高。从用户导入期开始，所谓导入期就是用户进入电商平台，留存一般分为访问留存、登录留存和购买留存。通过用户留存情况能从侧面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，投入成本等。

　　公式：留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*

　　五、用户转化指标

　　电商体系下，用户从浏览——访问——登录——咨询——下单——支付，形成漏斗转化的。除了访问转化率、登录转化率、咨询转化率、下单转化率和支付转化率以外，还需要关注用户的成交量、客单价、付费金额等。

　　在电商体系下，特别要关注下单-支付转化情况，用于分析活动运营、商品选择、使用流程中存在的各种问题。

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