客户运营与维护(客户开发和维护的策略)
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运营是基于各种方法的综合，以实现业务线的目标。为了提高效率，我们将引入各种模型和优化方法来掌握“套路”。即使按部就班操作，也能取得不错的效果。
也有各种各样的操作模式比如，偏理论，偏实践；分析其属性和生命周期的用户，以及管理它们的用户；根据用户增长、用户活跃度、用户留存、用户变现等运营目标，每个目标都有具体的方法论。进一步细分和增加时间维度，既能促进短期用户的增长，也能让长期用户的生命价值最大化。
核心提示
1。AARRR:科学有效的互联网产品成长模式
2。AIPLA:传统商业模式下的客户转型过程
3。MOT:消费者做出购物决定的关键时刻
4。RFM:零售客户的价值测量和分类
5。CLV:关注那些能带来最大未来利益的客户。
1、AARRR
AARRR转化漏斗模型，由成长黑客之父肖恩埃利斯提出，是一种科学有效的互联网产品成长模型，是指用户生命周期的五个阶段获取用户、激活用户、提高留存、获取利润、传播推荐。
收购):S2/]是AARRR的第一步，是从认知到理解再到成为产品用户的过程。利用各种推广手段，比如广告、KOL推广、APP store分发、推送来获取新用户，也就是“拉新用户”。
用户激活是引导用户发现产品价值，反复使用产品功能的激励过程。其实这个阶段做的就是留住新用户。用户进来，我们不希望他们变成僵尸，而是活跃用户。比如可以通过新手训练营、新手红包、推荐关注等方式激活新用户。
提高留存):S2/]不仅仅是狭义的次日留存，而是所有能够帮助用户留存的指标。获取并激活用户后，剩下的用户就成了老用户，不再受前两步的影响，然后就被留住了。我们不能让用户体验完就走，而是要让用户留下来，长期活跃。相信很多运营商都很熟悉，比如各种app通用的“用户增长系统”。
留存):S2/]是指通过一定的流动性手段实现现金收入。实现的前提需要足够的流程基础和一定的实现方法。产品从互联网上赚取收入。从一开始流行的“免费模式”，也就是到B的商业模式，先聚集大量流量，再将流量变现。近两年，TO C商业模式，即“知识付费”和“粉丝经济”开始流行。
传播(留存):指利用现有用户的社交影响力获取新用户的一种方式。用户推荐营销是最具可持续性和盈利性的增长模式之一，也是一种高度可衡量和可扩展的增长模式。是否有“好友推荐”功能，是检验产品成长执行情况的关键指标。相信大部分人对“邀请好友，双方可获得XX奖励”这几个字并不熟悉。
2.秘鲁革新政党名
如果说数字世界强调AARRR，那么传统世界的用户运营模式就是AIPLA，即知道——兴趣，购买——忠诚度和广告。
从字面上看，这个模型和AARRR模型没有本质区别。AIPLA描述了传统世界中客户的转化过程，即从了解产品到成为“死忠粉丝”的全过程，强调了在这一过程的每个阶段不同运营策略的应用。
AIPLA模型被广泛提及。比如阿里的品牌数据银行主要逻辑是AIPL (no A)，腾讯的Aare数据智库(TDC)也是如此。JD.COM 360洞察到用户的感知、吸引、行动、主动四个阶段。引擎引入的5A(觉察意识、明显好奇、询问探究、行动行动、主张支持)也类似。
不仅仅是有效定义用户关系的阶段，现在头部互联网平台推出的数据工具，可以以科学量化的形式为品牌提供人群资产的实时观看和流量分析，清晰量化用户与品牌的关系，为品牌制定更有针对性和个性化的用户传播策略，从而催化品牌与用户的递进关系。
3、MOT
关键时刻(MOT)是消费者旅程中的一些关键“里程碑”节点。例如，搜索产品，或与他人分享关于该产品的信息。这个概念源于宝洁公司。
还有一种MOT很重要，即ZMOT(Zero Moment of Truth，原创MOT)，是指在一定的环境刺激下，一个人的第一次心理活动使他意识到自己需要购买某种东西或服务。
另一个MOT是UMOT(最终的真相时刻)，这是最终的MOT。整个购物过程的关键时刻，往往是人们分享产品体验的时刻。ZMOT和UMOT的想法来自谷歌。
，“关键时刻模型”认为，消费者做出购物决策有两个关键时刻一是当消费者在货架上的大量商品面前做出购买决策时，消费者从外界媒体接收到的广告、宣传等一些信息刺激会发挥作用，从而诱发第一个关键时刻；第二个关键时刻是用户购物后的亲身体验。这时候用户就会拿到货，和广告中商家的承诺进行对比。这是一个分水岭。良好的用户体验容易培养品牌的忠实用户。糟糕的用户体验不仅会失去用户本身，还会辐射整个用户圈子。
4、RFM
RFM模型的核心目的是衡量所有客户的价值，然后对他们进行分类。本质上，这个模型是一个非常简单的分类模型。
R(Recency)表示客户最近一次购买的距离，F(Frequency)表示客户最近一段时间的购买次数，M (money)表示客户最近一段时间的购买金额。
一般原始数据由客户ID、购买时间(日期格式)和购买金额三个字段组成，通过数据挖掘软件处理，加权(考虑权重)得到RFM评分。然后可以进行客户细分、客户等级分类、客户等级值分值排序等等，实现数据库营销。
RFM主要用于零售行业，但并不是对所有行业都有用。因为RFM的R和F在很多行业都不存在。比如学历教育，F可能永远只有一次。
，数据分析的最终目的是根据分析结果提出并实施一系列运营/营销策略，帮助企业发展。制定运营策略，比如提高一般客户和低价值客户的活跃度，将其转化为优质客户；提高留存率，与重要留存客户互动，提高这些用户的留存率；提高付费率保持重要客户的忠诚度，发展客户，保持企业良好的利润。
5、CLV
“顾客终身价值”是指每个购买者未来可能给企业带来的利润总和。研究表明，就像某种产品一样，客户对企业利润的贡献也可以分为导入期、快速成长期、成熟期和衰退期。
并非所有客户都有相同的价值。如果一个企业能够专注于那些能够带来最大未来利益的客户，它就能够实现更好的运营。
，企业必须识别这些客户。CLV是对客户未来利润的有效预测。它还有一个名字，LTV(生命时间值)。
CLV考虑完整的客户生命周期，包括客户获取和客户流失，即它不仅计算客户目前已经产生的价值，还预测未来的价值。有许多计算CLV的公式，其中一些非常复杂。影响因素很多，损失率、投入成本、价值变化率、利率变化等。
终身客户价值不是一维向量。它是一个立体的概念，具有立体的结构第一，客户维护的时间维度。通过与客户保持长期关系，企业可以建立较高的客户维系率，从而获得更高的客户专业价值；二是客户份额维度，指企业提供的产品或服务占某一客户总消费支出的百分比；第三个维度是客户范围，企业的总客户专业价值与其客户范围直接相关。从客户范围这个维度出发，要求企业知道自己的现有客户是谁，并注意开发潜在客户。
6。顾客社会价值模型
客户的社交活动模式在当前新的商业环境下，品牌与用户的关系不仅仅是消费、购物、产品推广的关系，更是互动、相互认知的关系。该模型用于区分品牌的社交活跃用户，这些用户为品牌的UGC内容输出和社区活跃度做出了巨大贡献。
顾客影响力模型这个模型就是在品牌中寻找有影响力的人。KOL现在的影响力毋庸置疑。如果能从自己的用户中找到并培养品牌，肯定会起到很大的作用。
7。快速指示器系统
该指数从数量和质量两个维度来衡量某一时期品牌健康的四个指标。包括
生育率-AIPL总人口指数达到具有AIPL身份的消费者的总体重减轻指数后的结果。其中，AIPL是指消费者从认知到兴趣，再到购买，到忠诚消费者的数量。
AIPL人口的建议深化率消费者随着AIPL地位的提高而整体减重比例的指标(包括从A到I，P，L，I到P，L，P到L)
优越感——超级用户人群指数高净值、高价值、高传播力的消费者，即有兴趣与品牌互动的人群，如会员，是总权重指数化的结果。这类人群代表的是品牌可以低成本高效率接触或转化的人群，与购买行为是否发生没有直接关系。
繁荣度-超级用户活跃率超级用户发生过活跃行为(包括购买、收藏、收藏权益或积分、180天内互动等)的比例。).)到Aauto更快的超级用户总数，而AIPL的总数是基于消费历史各个阶段的消费者数量。
8。用户金字塔模型
其实这两个型号是一样的。只是方式不同。
用户金字塔模型是自上而下构建的，上层影响下层。主要是让我们对用户的构成有一个清晰的认识。在实际工作中，我们往往需要抓住金字塔前20%的用户；用户可以被用户有效管理；并且每个模块都可以拆解成一个小金字塔作为管理工具，增加用户之间的关系。
这里的用户漏斗模型(倒金字塔)和我们一般认为的流量漏斗模型是不一样的。它主要以此作为用户增长的路径，我们需要鼓励用户的增长。并可用于检查产品架构的合理性和完整性，实现用户驱动的产品。
综合来看，用户金字塔模型更多用于用户管理，以保证推广和留存。
9。用户增长曲线
我们知道，典型的用户增长模型是下图的S型曲线(横轴是时间，纵轴是用户数)，即产品会经历缓慢的冷启动，到达临界点后进入高速成长期，然后过渡到成熟期。当用户饱和后，必然会进入衰退期。
但由于不同产品的定位不同，不同产品团队的运营模式不同，每个产品的用户增长曲线会有很大差异。
10、k因子
衡量病毒传播效果的公式
以下公式用于衡量病毒传播的影响。我觉得没有实际意义，几个关键指标K和CT还是有很强的解释意义的。
CUTS (0)是种子用户数，CUTS (t)是一段时间后新增用户数。t是一个周期，可以选择日、月、年。T期确定后，通过大数据统计计算K值和ct值。
传播周期是指种子用户在一轮传播后失去邀请新用户的能力。也就是说，一个新用户成功推荐两个用户7天之后，就不再推荐了。这个传播周期是怎么计算的？我觉得是加权平均。第一个用户第一天推荐，第二个用户第七天推荐。则传播周期等于(1 1 7 1)/2=4。平均用了4天推荐2个用户，种子用户失去了推荐能力。
这里，传播周期ct应该是4。
因子K是用户可以成功推荐的新用户。所以需要用新用户对老用户的转化率来计算。举个例子，有一天，有一万个新用户，这些新用户中有5000个做了朋友圈分享推荐，带来了13000个新用户。简而言之，根据统计，在这个例子中，K因子为1.3，即每个用户可以带来1.3个新用户。
……
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