对于网站或者APP的运营，我们不仅需要建立更多的数据关联关系，更应该把这些数据做成一个个可视化的运营看板，从各个维度来监控并分析产品的运营状况。比如做一个运营日报的全景视图，全方位的看每天的运营状况。比如下图：

图片来源：数据观

第三阶段：精细化运营

随着产品功能的增多和用户的增多，用户需求的多样化和产品服务的多样化之间就存在了匹配和不匹配，选择与不选择，喜欢与不喜欢之间的矛盾，新用户的选择，老用户的活跃、流失就带来了各种各样的原因。而精细化的运营就是通过用户分群，对不同需求的用户匹配不同的服务和内容，从而满足其个性化的需求，从而更好的完成运营中拉新、促活和激活的工作。

既然要给用户分群，我们就要给用户建立画像，更好的区别不同特征的用户的不同需求。用户画像可以从多个维度来描绘，不同的产品类型，用户画像的维度也有不同，以医生的头条–掌上医讯为例，我们从四种维度来建立用户画像。

图注：四种维度建立用户画像

而用户画像的数据来源主要来自三个方面：

用户的个人资料

日常行为标签的累加

根据规则进行数据算法的计算

（用户行为数据的分析，需要技术团队通过大数据的分析算法，不断的总结归纳用户特征，从而形成行为画像。做精细化运营光靠运营团队是远远不够的，需要产品、技术、运营有统一的意识。）

当我们为每个人建立起这样一个画像以后，我们就能精准的为每个用户推送不同的内容和服务，从而满足用户不同的需求。

建立用户画像后，我们就要根据用户画像进行精细化运营，我总结了精细化运营分三个过程：

第一步：分群画像，找异同

图注：运营指导模型：AARRR模型

上图是指导我们运营工作的AARRR模型，首先运营的主要工作是拉新、促活和留存，那么我们首先要分析新用户长什么样，活跃用户长什么样，流失用户长什么样，才能更好的来调整产品和服务来满足各个群体的需求，让现存用户更活跃，让流失用户回来，让新用户进来。以我们掌上医讯这个产品为例，我们根据用户使用产品状况把用户进行了分层，如下表所示：

图注：用户群细分规则说明

然后再结合用户画像的数据，最终得到如下一个分群用户的画像数据分析。

图注：用户分群的用户画像分析，行为数据省略

为了更直观的分析，我们可以把不同用户群的画像以及变化通过图形的方式展示出来（有技术能力的团队，最好还是直接开发出一套用户分层分析的数据视图看板出来），限于篇幅就不展示了。

上表还可以按照使用度+基础属性、使用度+行为属性的不同组合再进行细分，更加针对性的描述用户画像。比如，做病例运营的同事可能更关心活跃用户中关心病例的人群有什么特点？比如产品经理可能更关注活跃用户中高年资医生主要使用哪些服务？

根据AARRR模型，运营的最高境界是要做用户的转化，从而获取收入，实现病毒式的传播。所以针对活跃用户，我们还可以根据用户的价值再进行分群，比如普通用户、传播用户、付费用户、B端价值用户等，原理都是一样的。

第二步：分析原因，找对策

当我们的运营人员看到这个表格的时候，大家发现有些地方和之前的感觉完全不对，比如活跃用户的职称分布，我们一直以为主要以年轻的低年资医生为主，但是却发现高年资的医生比例已经超出了行业的人群比例，而且这部分人群更有价值，这部分就可以修订为我们的目标人群。比如我们的目标人群中有肿瘤科，但是在我们的活跃用户里肿瘤科的医生占比却没想象的高，那么会不会和我们的内容比例有关系，和我们推广的渠道有关系，再结合其他数据（比如内容的画像）来找差异。

我们再深入的分析用户群体画像，仅仅基础属性是不够的，我们还要分析用户的行为属性。活跃的用户的行为和流失用户的行为之间有什么差别，什么原因造成的这个差别。活跃的用户和流失的用户在基础属性上相同的用户群体，他们在行为上又有什么差别。