站長資訊網社群運營作為運營工作中的一種，對運營者的工作能力要求比較高。本文將以一個完整的社群運營項目，梳理社群運營的玩法，對社群運營感興趣的童鞋不要錯過哦。
在寫這篇之前，我搜尋了一些社群文章，比較多集中在各種具體的群內玩法和方案分享上。
而這些玩法和方案對社群指標的影響值有多大？是否適用于我的項目？如何判斷如何挑選呢？
本文不談方案，回歸運營本質。以數據導向，回顧在具體項目中，社群運營模式搭建背后的思路。
下文出現的數據皆為模擬數據。
一、項目背景
某平臺除了傳統的輕型知識付費SKU外，希望拓展領域做教育課程。
拿下國外知名IP版權后，即啟動這個全新的教育課程項目，由內部團隊研發了面向K12用戶的在線英語課程。課程依托于微信小程序，動畫形式呈現，有游戲互動聽讀等功能。
產品上線做完內測后，開始投入運營和商業化，我在這個時期進入。搭建并跑通社群轉化模式，半年時間依靠社群模式成長為單月千萬級營收項目。
二、執行回顧
MVP測試，初步搭建業務路徑和運營轉化方案（通過社群轉化使轉化率提升4倍，轉化周期縮短1倍）。
數據分析，驅動運營增長。
- 找出關鍵行為、典型用戶路徑、可增長點。
- 通過用戶生命周期模型，建立數據化、可監測的社群運營模型。用戶量擴大10倍，通過生命周期模型和用戶行為數據分析，將轉化率指標拆解為5個細分指標，明確細分指標數據和對應策略，使得指標可控可監測，可規模化。
- 用戶體量繼續增加，做用戶細分，匹配對應的運營機制（用戶量指數級增長情況下，找到細分方法，劃分不同的社群運營策略）。
- 未能完成部分：在用戶體量規模化后，根據用戶細分標簽或行為標簽，自動匹配相應運營策略，使運營產品化機制化（能夠做但尚未實現的方向）。
優化運營增長模型（全量數據提升邏輯，協同產品、教研等團隊，提升總體北極星指標）。
- 全鏈路拆解，梳理每一個業務環節，提升優化細分環節數據。
- 通過因子分解形式，拆解指標到足夠細后，提升各細分指標。
階段一：小規模MVP測試，確定業務模式
業務模式探索：
考慮到對于偏重型的教育課程營銷，即低頻次、高客價產品的轉付費，一般營銷的方式為多次體驗后購買，即用戶在首次購買前更需要體驗且看重體驗感受，所以增加社群作為體驗環節促進轉化。
業務路徑：體驗課曝光——報名體驗課——加入社群——體驗課程——首次付費——學習課程——再次付費。
初步群內運營方案，群內用戶路徑：加入社群——咨詢答疑——體驗學習——講座學習——付費購買。
根據數據反饋，判斷可行性：
判斷MVP是否可行，兩個數據對比維度：
橫向比：行業內同類型產品的平均數據對比。
縱向比：本產品歷史的社群數據對比，本產品的其他業務模式數據對比。
因為是首次使用社群運營方式，內部沒有過往數據，我們選擇該產品現有的業務模式數據進行對比，在同樣的流量曝光情況下，比較最終訂單量。
1）原有業務模式：流量運營
和站內其他SKU一樣，通過在APP內進行流量運營轉化。
更細節的用戶數據，比如跳出率、停留時長、試聽情況等參考數據，用來調整優化方向，比如調整課程標題、詳情頁、用戶評價等。
2）測試業務模式：社群訓練營模式
在自有平臺內，將用戶引流到微信社群，進行體驗轉化。
這里面也有更細節的用戶路徑數據和用戶行為參考數據，可作為優化方向參考，比如成功領券到報名的用戶比率，成功喚起跳轉APP的用戶比率，在微信端成功調用添加微信號的比率，進群后發言活躍的用戶等等。
3）兩種業務方案都各有利弊和相應的優化空間
第一種模式擁有更為順暢的轉化路徑，但對課程頁的直接付費轉化能力要求較高；第二種模式降低了用戶的決策門檻，但流量損耗更多，需要的運營人力成本更多。
我們實測后核算這兩種模式在同樣的資源曝光量情況下，最終成交的首購訂單量，對比分析新方案的可行性。
下面是兩個業務方案的業務數據（本文數據皆為假設）：
方案二：
得到數據后有三個方向進行考量和預測：
- 數據浮動空間：在收集關鍵業務數據的同時，也需關注運營相關的過程數據。這是運營在測試周期內可做的優化動作，可定性預估數據提升空間。方案一的CTR/轉化率關鍵數據還可參考公司內其他項目的平均值或最優值，方案二需考慮用戶在各個環節跳轉的流量損失上限，社群轉化率可能會出現的下降幅度。
- MVP數據結果對比：最終我們得到兩個方案在一個周期內的數據結果，方案2的首購訂單量是1的兩倍，加上浮動空間，2呈現優勢，我們初步判斷2可行。
- 預測推演：如果有同行經驗或做競品調研，還可多做一步推演。
以單月營收來核算，假設每日新增給社群的流量為100人。
首購GMV=新增社群流量100人*30天*首購轉化率0.2*首購客單價100元=6W
復購GMV=首購用戶600*復購轉化率0.2*復購金額2000元=24W
成本=人員成本+流量成本
每月每人能運營用戶2000人，假設2人工資成本2W元。
ROI=GMV/成本=（首購GMV6W+復購GMV24W）/（人員成本2W+流量成本3000人*單個社群流量成本x）
結論：單社群新增流量成本 x93元，ROI即可1。93元的獲客成本對未來站內和站外用戶獲取都是可以實現的。
在MVP測試的一個月內，最終確立了社群運營轉化形式，實際最終使得轉化率提高了4倍，轉化周期縮短了2倍，為這個項目的規模化增長帶來了契機。
階段二：初步增長階段-以數據驅動，搭建用戶運營模型
這個階段開始正式投入運營，同時收集和分析大量數據，尋找可增長點。并圍繞用戶生命周期模型，建立可衡量的細分指標。
1）數據收集和分析
主要收集3類數據（分析目的）：
- 用戶行為數據——找出用戶關鍵行為（影響關鍵指標的關鍵行為）。
- 用戶路徑數據——用戶在產品各環節的使用數據（歸納用戶典型路徑，找出用戶價值提升過程中的一般規律）。
- 用戶基礎信息——潛在用戶畫像（①針對異常數據進行基礎判斷；②一定程度上的用戶細分；③區分渠道或判斷渠道質量）、付費用戶畫像（如有共性，可為精準用戶的獲取和運營提供方向）。
2）找到影響關鍵指標的關鍵行為因素
用戶進入社群后，影響轉化率的用戶行為可能有：發言提問、打開學習課程、學完課程、參與群活動、領取優惠券等。
那么結合時間點，用戶的每日課程打開率、學完率、每日發言頻次、講座參與率、領券率都是需要密切關注的數據。
考慮到數據樣本量和統計難度，先對小程序課程的打開率、學習率、領券率等進行埋點做定量分析，用戶在社群內的發言頻次、講座參與情況等行為做用戶標簽，做定性判斷。
以學習情況為例，學習率對免費得到課程，且僅僅只有3-5天學習時間的用戶來說，是否能影響購買決策？影響值有多大，是否足夠成為關鍵因素？
后臺能拉取到2020年02月02日開班的這批課程里，有200個班級學員，這些學員的課程學習情況數據如下：
表里有用戶基本信息，最后打開時間和課程學習情況。每節課里有4個環節，這里面1、2、3、4是指這個學員學到了這個課程里的第幾個環節，0就代表一個環節未學。
這個后臺數據是按照課程的學習情況來統計的，沒有時間維度。就需要在定義的社群運營時間內，拉出這些學員的學習情況，以及付費情況。做交叉對比。
要了解學習率與付費率的關系，用戶的基礎信息先不看。
數據處理：定義在時間段內，學習過一個課程環節即視為學習過課程，對原數據進行處理，0為一次未學習，1為學習過至少1個環節。得到一個班級的學習率情況。
放大顆粒度，查看多個班級的學習率和付費率，以班級為單位比對學習率和轉化率，有正向關系，但關系度有多大并不能明確。
回到表一，我們拉取過去1個月1萬個體驗課用戶的學習情況進行取值。
可以和BI同學協作把數據放入相應模型尋找規律，找到聚合的分類方式。
3節體驗課一共12個學習環節，20%的用戶完成了1-3個環節學習，付費率為55%，其次是12%的用戶完成4-8個環節學習，付費率為75%；更少的8%的用戶學習9個環節以上，他們的付費率為80%。如果用戶一節課都未學，付費率為6%。
40%學習用戶貢獻了94%的付費，可以明確用戶學習與付費的相關性質。學習4個環節以上的用戶，付費率比3個環節內的高，但因為4-8的用戶占總數比更小，所以當下運營策略的重點將放在引導用戶產生至少一次課程學習。
其次，我們看到比較特殊的數據是，用戶學習情況并沒有按課程節數，而是1-3、4-8這樣區分。結合實際業務情況，課程第4個環節是學生跟讀輸出環節，大量學習用戶在跟讀環節流失。
根據運營反饋，流失的原因可能有：
- 課程試聽者是家長，到第四個環節需要跟讀就跳出了。
- 跟讀句子有一定難度，部分學生難以有耐心和能力完成。
這里產生的幾個疑問可做進一步調研，這些原因，也將放在下一步優化范圍內。
現在已經知道了學習率的重要性，接下來希望能進一步分析出哪些因素影響學習率。
同樣的方法：
- 從用戶基礎數據上看，是否有某類年齡段、地區、消費習慣的用戶更愿意打開學習；
- 從用戶行為數據上看，是否有規律性的用戶平均學習時長、用戶學習時間分布、用戶學習頻次等；
- 從用戶路徑數據上看，用戶更愿意在加入社群的第一天打開學習，還是在發放優惠券的當天，或者是最后一天？這些不同節點的用戶占比是否有明顯不同比例，他們的付費率是否有明顯區別等等。
如果無法立馬取值，定量分析，那運營怎么辦呢？
運營也可以采用定性方法來做初步驗證和判斷。
我們想知道自己這些用戶在哪一天更愿意打開課程，那就增加讓用戶主動分享學習時間、學習成果的分享環節。
通過打卡激勵、作業評分等方法來獲得反饋。這時候就能發現，用戶在加入社群的第一天學習打卡的人數最多，第二學習人數最少，最后一天又會增加。相應的提高學習率的策略就可以是第一天做新手引導，第二天做留存活動，最后一天給予學習獎勵等。
以上僅以學習率舉例，其他影響因素也可以同類方式分析，最終找出關鍵行為。
三、搭建用戶生命周期管理模型
社群用戶有明顯的從加入社群，參與學習到離開社群的隨時間推進的過程，故以用戶生命周期模型來搭建社群用戶運營體系。
在社群MVP時，我們已經能總結出一些可能影響社群轉付費的行為有咨詢提問、學習課程、參與講座、領券行為等。
如同上一節分析用戶的學習行為與付費的相關度一樣，在運營過程中可以通過更具體的用戶數據收集和分析來逐漸明確用戶定義。
1. 通過用戶行為數據的分析，明確用戶定義
在上一階段已經發現，用戶只要完成一節課的1個環節，就有較高的付費率，且伴隨咨詢行為。而完整學完1節課程即4個環節以上，更集中發生在第二天即最后一天，所以定義打開過課程即為激活，完整學習完一節課程的用戶即為留存用戶，而不要求是2節或3節課程。
休眠用戶同樣，我們通過短信pushAPP推送、微信推送多個渠道喚醒用戶，發現在微信渠道用戶的喚醒率是最高的。在微信渠道積累了大量用戶后測試發現，一個月內比3個月用戶喚醒率更高，同時付費意向度也極高，僅次于在7天周期用戶付費率。
2. 制定運營策略
有了明確的用戶定義后，即可制定相應策略。
3. 執行運營方案
運營策略是一套機制和規則，每個策略下針對實際情況又會有更具體的運營方案。
比如，同樣的新用戶引導策略，什么樣的標題、什么底色的圖片，在什么時間點跳出，跳出幾次，能更多的促使用戶點擊。
舉例：在社群運營中留存會比較困難，常見的情況是用戶在剛加入社群后非常活躍，但很快隨著時間推移打開群的用戶越來越少，首購社群也有同樣的問題。因為體驗轉化類社群，我們給出兩個策略：
- 給予連續學習獎勵；
- 預告次日講座，給到用戶價值和福利。
以講座為例，具體的運營方案是：
用戶留存策略：社群活動-講座運營方案：
- 講座形式：文字講座。
- 講座頻次：第三天。
- 講座對象：有過活躍行為用戶（填寫表單）、潛水用戶。
- 講座主題：用戶痛點角度主題、課程亮點角度主題，用戶互動咨詢類等等。
- 講座規則：在第二天提前發放問卷，收集用戶問題，如果用戶問題收集不到%，則在第三天開始前1小時再次私聊觸達；講座問題提前儲備好往期比較有爭議性的話題，如互動量小于%，則拋出此類問題進行引導。
- 講座目標：**%用戶參與互動。
如果有心，運營者可以設計幾套針對不同對象的、不同主題、不同目的的社群講座方案。
諸如此類，在什么渠道以什么樣的展現形式、頻次，吸引什么樣的用戶參與，達到一個具體目的被稱為運營方案策劃。
通過多次嘗試和優化，發現對用戶留存效果最好的講座是答疑形式，同時總結了能引發用戶討論的10個話題，最終這個講座方案模板化固定下來，并保證每次8%的用戶互動度（側面統計留存）。
四、社群用戶運營模型的數據化
上述生命周期模型的搭建，是自上而下的用戶運營的底層邏輯梳理：
明確了用戶定義（有哪些行為數據的用戶被判定為處于生命周期哪個階段），可以采用哪些運營策略和對應方案（采取的策略對相應用戶數據產生多少程度的影響，優化的運營方案是否提高了數據指標）。
通過多次迭代，最終有了一套在當下最優的運營方案和對應細分指標。
假設在這個團隊里，首購社群的轉化率為一級關鍵指標；二級指標即為影響一級指標的核心因素，把用戶行為數據指標轉變為以群為單位的數據指標。
為達到二級指標，運營人員可以探討更合適的策略和方案。對管理者來說，監測二級細分指標的完成情況即可預測和把控最終轉化率。
階段三：指數級增長階段-做用戶細分策略
基于前面優秀的ROI表現，產品在主站內擁有了更高更長期的資源曝光，同時也有了更多的市場預算做外部投放。項目進入了新階段，流量和社群新增用戶量呈現指數級增長，但這個時候，連續幾周轉化率直線下降，原有的運營機制似乎出現了問題。
面對突然的明顯數據下滑，提出幾個假設：
- 因為投放渠道、曝光的急速增長，獲取到的用戶精準度下降；
- 因為用戶量急速增加，運營人員人效超負荷，新員工培養時間太短，運營工作沒有做到位。
站外的渠道無法做對比評估，先拉取從站內獲取的用戶的基礎數據，和之前用戶的基礎數據做對比，包括用戶年齡段、地域消費情況、活躍情況等，數據結果區別不大。
運營人員的工作效率問題，也做了更多的指。，但老員工同樣也未能達標，連續兩周的數據都在下降。
幾個假設都不成立，或者無明顯相關關系，最終回到初創項目時使用的方法：用戶訪談和用戶調研。
一方面在運營過程中，找比較活躍的用戶咨詢了解不愿意付費的原因，另一方面在群內根據用戶主動咨詢的問題找方向，做大量的調研測試。
最終發現，是新用戶的認知度下降。
隨著曝光增加，更多用戶是被更廣泛的“啟蒙”、“英語”吸引而來，而對課程IP的了解程度、對公司品牌的了解度極低，而我們的運營策略依舊以默認用戶有認知基礎方案轉化。
這個階段后，社群運營周期做了新一步策略上的調整，運營周期從3天增加到5天，前兩天進行增加認知環節宣傳，強調品牌和教學理念，后3天再開始涉及轉化。
這個方法最后多次在站外渠道獲取的用戶中使用，在每次新渠道拉取的用戶建立對應社群，并在運營周期中間，和運營結束設立調研問卷。
一般從幾個方向做細分：該渠道用戶的年齡、該渠道用戶消費能力、該渠道用戶對我們課程的認知度、對體驗流程的感觀。
年齡段偏高的用戶群，增加高級別課程購買入口；認知度較高的用戶群增加團購、人拉人等促銷玩法等。
