很高興今天參加宜信技術團隊的內部分享會。PMCAFF的小汐安利給我找個任務的時候，希望我講產品運營（PO）。今天的產品運營已經深入到每個“社會的神經末梢”。我姑且借用《社會化運營案例》作為內部分享的噱頭，抖點干貨希望能夠給大家一點啟示；一起學習進步。

前言：社會化的營銷陣地在哪里。

關于產品運營或者運營的細節我不講了。出門左拐微信搜索：阿里、運營，兩個詞會有最近關于阿里運營的幾篇文章詳細的闡述了運營的骨架。

然而，阿里也已經開始獲得微信的流量了。雙十一的活動為了在微信中分享甚至換了一個域名。

今天社會化營銷的陣地就是兩個：微信、微博。

為了獲得良好的社會化流量；在和微信掐架后阿里買下了微博，于是微博成了淘寶的“社會化”版本。這是一個悲劇。

運營總是要看結果的。無論你在一個運營團隊中是什么角色，都要能夠通過數據看清這個“霧里看花”的世界。

那數據又是什么？這個是我們自己微信服務號的數據（該號碼為開發測試號碼）：

以下是兩個案例說明運營的細節。

小成本的獲取用戶，正安中醫新品是如何發布的？

一個針對女性經期護理的產品。在微信公眾號上做出了一個奇跡：70%的微信關注用戶購買過他們的產品。他們是如何利用微信這個社會化平臺完成自己的初期用戶獲取的呢？

首先要制定活動的目標以及需要獲得核心用戶數據。

用戶姓名，用戶財務能力，用戶聯系方式，用戶和新品的匹配度（是否長期保健或者就診用戶），在運營上或者是在產品上需要獲取這幾個數據，根據數據做后期產品的修訂，這幾個數據可以通過什么辦法獲得？

第一波活動：轉發“婦科保健”贏神秘禮包，獎品是中醫新品，獲得路徑是微信填表單，快遞送上門。

財務能力數據的獲得：其實是一個相對值，這個相對值從地址獲得。住萬科和住回龍觀的會稍微有一些差距，我們認可住萬科的用戶相對的財務能力要好一點，另一個財務的參考數據是當用戶選擇新品的時候是有品類的，看用戶選擇品類是否選擇了高回報的品類。

用戶的身份和地理位置：轉發贏大獎，這個地理位置的用處是當后面搞活動的時候，可以作為一些參考。

當第一波活動做完的時候獲得了一些數據：

用百度地圖的api做了所有的標點（如下圖），并且標點上面標注了人數，在某個小區或者商業區域的標點，這些商業區域的獲得是從大眾點評和相應其他網站公共認可的商業區域，比如三里屯、國貿地區，還有一些例如萬柳這種商業住宅小區；在這些區域里面我們獲得關注數是n，填表數是x，具體的數值比較敏感所以暫時無法給出，然后還有填表的分布和朋友圈的數據統計。

朋友圈的數據統計從哪來？朋友圈分享之后的點擊量，我們通過這個點擊量獲得大概的朋友圈分享，因為微信上面有一個數據是獲得不了的：分享到朋友圈的鏈接的分享值（點擊右上角在彈出菜單里面點擊分享到朋友圈），所以只能在每分享出去的鏈接在后面加一個唯一ID,然后當用戶點擊進來的時候，將唯一id傳給服務器，通過這種方式獲得了分享朋友圈的一個大概比例（不是最準確的），同時也獲取了用戶的個人信息。

通過這次活動我們獲取到了的第一批用戶，這一批用戶分為兩種類型，第一種是關注了我們的微信公眾號的用戶，另外一種是沒有關注我們的微信公眾號但是點擊了我們分享出去的鏈接的用戶，然后拿到他們的地理位置，把快遞發出去了，產生了第二波活動。

第二波活動：活動主題是貼身檢查，呵護健康。獎品是中醫就診半價預約卡，贏取現場體驗。獲取途徑是到店就診。

大家可以思考一下為什么要設置這樣一個獎品？其實半價預約的本質為了獲得用戶的支付信息，就是只要他付費他就是一個真正的有效用戶。第二點是用戶是有真正的痛點的，如果沒有切身痛點的一個用戶在看到一個新應用的時候讓他半價付費，而不是一折呢，為什么是半價付費，其實半價付費的價格相對還是比較高的。他的門店預約幾乎是300-500塊，半價意味著需要150-200塊，這個價格對于一般的普通用戶來講還是比較高的。最開始的時候這個活動為了拿到用戶的財務能力，用戶核心產品的匹配，當他們作為高定價推出活動目的一定是為了獲得有痛點并高品質的用戶，這些用戶后面才能真正成為他們的主力消費群體，所以是半價而不是一折。

第二波活動做完后的數據分析：

這是當時的一個時間比例，大家能看到18:00到19:00的時間用戶最多，意味著上班的人群是主力。12:00到18：00的主力人群是家庭主婦。上午9點的這批人基本上是中老年人，年齡在50歲左右，或者說相對自己能夠主宰時間的企業主、企業高管。這里會有一個蹊蹺的問題，這個產品針對的是痛經的人群，但是為什么會有50歲以上的人群？有的人可能會說可能是父母為了幫助自己家里的孩子，不是的，其實是為他們自己。可以思考一下為什么這批人會做預約，他們消費了什么？再來看12:00-18:00的家庭主婦，基本上可以想象她們應該是上午送完孩子上學，吃完中飯在家里睡過午覺，下午來做的護理；18:00-20:00以后基本上是上班族。

再來看第二個數據：

第一種是郵寄地址和門店地址相對比較遠。

第二種是郵件地址和門店地址幾乎重疊的，意味著我家就在附近；沒有通過時間去的，看他的預約時間，如果預約時間跑到了20:00，這個是要打一個問號的，就是她的家和工作地點不在一個地方，后來他們通過一些訪談大概獲得了一些其他的數據，如果他的預約時間是18:00-19:00或者是12:00-18:00, 意味著這些用戶是中高端的白領人群，然后獲得了地理位置的第二個應用，從中獲得了用戶的財務，用戶信息，匹配度和用戶的購買能力等等數據。

這一波活動做下來，產品的銷量是150%，還有一部分人需要預定。

這兩撥活動做完后，他們對北京痛經人群的一個大概分布有一個基本的了解，同時對于年齡層的分布也有基本的了解，而且還發現了之前從來沒有發現的人群：50歲以上的人群，這部分人群對這件事情極感興趣，可以思考一下為什么？這里暫時不給出答案。

最后總結：

1. 營銷主題要明確，目標要清晰。不能太復雜，關鍵點很簡單，針對目標人群單刀切入，一擊即中。

2. 資源物料準備充分，能夠充分體現和配合主題

3. 活動很重要，分析更重要，通過分析獲得用戶價值體現。

4. 社會化活動要注重，如圖

粘性（回頭客）才是用戶運營的根

這是2008年給飯統網實施的運營方案

為什么國貿地區的下載量最大，中關村消費量最大？

因為國貿地區都是做金融和VC的，女生居多，而中關村IT男高收入人群比較多，晚上要加班，而消費券的下載主力是女生，基本上都是女生下班后找男朋友然后在那邊消費。目前美團的那張圖（如果大家能看到），國貿地區，包括王府井的東方新天地那邊的消費券購買量仍然是非常多的，但是消費不在這兩個地區，最主要的消費地區在三里屯，剩下一個就是中關村，中關村等地區和國貿地區消費比值是1:8，當我們獲得了這些數據的時候，我們的短信推送什么？那個時候我們也搞不清楚需要干什么，后來我們在國貿地區發送了高折扣（2折）的優惠券，如果消費仍然在國貿地區，說明用戶是消費價格敏感型的，這是一批什么樣的人大家可以想象一下。

我們在整個數據結構當中都在做針對不同用戶的數據畫像，我們后面的用戶CRM里面的數據庫是基于用戶畫像做分類的，我們不是基于用戶地理位置特征或者固定特征做分類的。例如根據15~25, 25~35, 35~45這些年齡分類是比較少的。我們規定這樣的用戶是消費敏感型用戶，然后沒有消費的就不做推送了。這批用戶雖然有購買行為，但是他們不是價格敏感型用戶，或者說我們推送的餐廳不是他們長期消費的餐廳。

我們還同時用不同的餐廳類型做過測試，后來2011年的時候黃土地在那邊開業，那時飯統網已經沒有了，但是拿出來飯統網一批數據，有人給他們了。后來他們找到我說這批數據我是從飯統網拿到的但是不知道該怎么用，后面一系列的標注，那些標注都是特定的。我們標注的F、A都不是你們看到的具體的值，所有數據庫里的數據，除了用戶基礎數據之外標注的所有的特征我們全部用的符號，為的是我們的DBA導出來之后把數據賣掉。所有的符號掌握在運營和產品經理手里，技術團隊沒人知道符號的含義。產品團隊做了所有的業務策略，這就是他們為什么找到我的原因。根據黃土地的這批數據，我們在國貿地區推送了一批嘗試了一把，數據有效到什么程度：黃土地排隊。我們能很清晰的知道用戶的消費特征以及餐廳的選擇特征，所以這里提倡一個詞：洗用戶；洗用戶不是把用戶去掉，而是做用戶基于你的產品的畫像，基于你的產品的特征的用戶分類，所以我們在大營銷上拿到的用戶其實都是沒有辦法直接拿來用的，即便是同類的用戶。我不知道你們的業務上會不會買一些流量的數據，這些數據怎么洗，你們可以自己再想想辦法。

對用戶做不同類型的信息發布的時候，他們的敏感程度是不同的，根據他們的不同的敏感程度和消費的結構做組合，做完組合后你就能真正拿到屬于自己的用戶；

另外一個推送，推送中關村地區高達8.5折，這個是一個高折扣，消費的是強消費能力的優質用戶，要繼續做推送，甚至這樣一批用戶我們拿出來單獨給他們做優惠券，這些優惠券帶補貼的。08年的時候還沒有人做補貼優惠，當時大眾點評剛剛要進北京而且在北京建立銷售團隊，所以飯統網針對這樣一個情況做了針對高端群體帶補貼的優惠活動。當時如果一頓飯如果我們給他們五折的話餐廳給我們七折，所以有兩折的補貼。如果這些用戶沒有消費，那么他們屬于價格敏感型群體，因為高折扣。

這個時候我們在餐廳上是有選擇的，通過洗用戶，通過短信群發用戶到用戶消費的反饋，這個反饋后面有個產品叫路路通，還有另外一個產品后面給飯統網做完了的叫訂餐通，訂餐通沒有上。路路通上完之后這是通過路路通拿回來的反饋數據。

最后做完用戶畫像是這樣子的

獲得了一批這樣的用戶特征，比如說“大愛水果“這一批用戶特征我們在庫里面存的就是符號，有些符號是兩個，比如說FF。比如說F和FF是什么關系，很多人可能認為FF是F的加強，對不起，FF和F沒有任何關系，我們只是在產品結構和運營結構上做混淆。因為技術團隊能夠拿到所有的底層數據，所以運營團隊和產品團隊對數據做了混淆，我不知道這是否是團隊之間的一些協定或者什么別的。在一個運營至上的產品團隊里面，對于很多的運營數據在技術這邊是做了技術混淆的。

考慮一個這樣的案例，比如說韓國料理，用戶做了促銷的消費，這個消費券是下面的代金券。有人是否能通過這樣的一個組合發現之前沒有發現過的問題？可以想一下，如果這個用戶選擇了韓國料理下面的泰客餐廳，選擇通過優惠券做支付，這樣的一個用戶是一個什么樣子？

如果用戶是分享型用戶，他是低消費的用戶，這樣的用戶如何做服務，這是運營后面要考慮的問題。對運營完了之后獲得用戶數據之后我們要對用戶做貼身服務的，而且要和競爭對手做肉搏的。所有的肉搏都體現在我們后面的這些服務場合，針對不同的類型用戶做什么樣的服務。

剛才我們說，我們通過運營獲得了數據，在產品團隊里的運營（PO）更主要的職責是拿到這些數據，并對用戶做出用戶畫像，誰在后面做貼身肉搏呢，是運營團隊和市場團隊來做這件事情。所以整個數據是給他們做業務支撐的，如果你的用戶數據和畫像是不清晰的，或者在前期給他們的溝通上做出來的整個業務邏輯是有問題的，就是配對，不同的配對是有問題的，然后對配對的選擇就會出現差錯，那么他們的真正的運營指導就會出現差錯。

總結：

1. 我們在茫茫人海中找到符合我們特征的id，把利益最大化。這個時候最重要的是知道用戶是誰，我們做產品和運營的時候經常會講用戶是誰，用戶畫像是什么樣的，否則我們沒辦法用加減乘除去獲得用戶的特征。

2. 互動活動讓用戶感覺公平透明；

最后一句：運營是一個企業的靈魂；產品是一個企業的根基！

注意：本文為PMcaff會員原創，轉載請標注來源PMcaff產品經理社區

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的一位互联网老兵分享，社会化运营案例解析（宜信内部干货）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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