今天若米知识就给我们广大朋友来聊聊电商平台用户运营,以下关于观点希望能帮助到您找到想要的答案。
传统电商私域化的六个运营原则
优质回答以下是传统电商私域化的六个运营原则：
关注客户需求：了解客户需求，挖掘潜在商机，实现定制化营销；
精细化运营：将客户细分，针对不同客户群体制定个性化方案；
数据驱动：运用大数据分析，实时洞察客户行为，及时调整营销策略；
构建信任感：通过高质量的服务和优质的产品赢得客户信任，提升复购率；
社交传播：利用社交网络、KOL和口碑营销，打造品牌效应；
拓展合作伙伴：积极寻求与其他行业的合作，拓宽销售渠道，增加收入来源。
电子商务运营模式是什么？
优质回答电子商务运营模式指的是在网络环境和大数据环境中，基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式，主要包括B2B、B2C、O2O等，可以从多个角度建立不同的分类框架，具体的类型如下：
1、B2C，即Business to Consumer，企业与消费者之间的电子商务。
2、B2B，即Business to Business，企业与企业之间的电子商务。
3、C2C， 即Consumer to Consumer，消费者与消费者之间的电子商务。C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台，使卖方可以主动提供商品上网拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价。
4、O2O，即Online To Offline，线下商务与互联网之间的电子商务。线下服务可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。这种模式最重要的特点是：推广效果可查，每笔交易可跟踪。
5、BoB，即Business-Operator-Business，意指供应方（Business）与采购方（Business）之间通过运营者（Operator）达成产品或服务交易的一种新型电子商务模式。
6、B2Q，通过在采购环节中引入第三方工程师技术服务人员，提供售前验厂验货、售后安装调试维修等服务。
用户运营——6大用户分析增长模型
优质回答用户运营是现代互联网重要的运营手段之一，而用户研究是用户运营设计流程中的第一步。它是一种理解用户，将他们的目标、需求与商业宗旨相匹配的理想方法，能够帮助企业定义产品的目标用户群。在用户研究过程中，数据的使用及挖掘是非常重要的。今天我们就来聊一下，有哪些通用的用户分析方法？如何分析你的用户？围绕七大用户分析方法论/模型，展开分享几个比较常见的用户运营实际案例。
一、用户运营——六大用户分析方法论
1、行为事件分析：用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。用来分析判断，特定的某些行为数据及挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
2、用户行为路径分析：指用户在网站或APP中的访问行为路径分析。指导运营明确用户现存路径，优化用户行为，结合业务场景需求进行前端布局调整。
3、点击分析：是重要的数据分析模型之一。其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，包括：元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。
4、用户健康度分析：是基于用户行为数据综合考虑的核心指标，体现产品的运营情况，为产品的发展进行预警。
5、用户画像分析：是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。
6、漏斗模型分析：本质是分解和量化，指从最开始（获取用户）到最终转化成购买整个流程的转化变现形式及转化率，以数据指标进行量化，最终达到提升整体购买转化率的目的。
二、方法论具体类型分析
1、行为事件分析
行为事件分析法主要用于研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录用户行为及业务过程，如：用户注册、用户登录、浏览商品详情页、下单、退款等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。
行为事件分析法一般经过三大环节：事件定义、多维度下钻分析、解释与结论。
（1）事件定义
事件定义包括定义所关注的事件及事件窗口的长度，这也是事件分析法最为核心和关键的步骤。事件的定义遵循5W1H原则：Who、When、Where、What、Why、How。
5W1H事件定义方式：
某平台的所有注册用户在X月X日使用优惠券下单购买的单数是多少？这是一个完整的事件定义，一般数据人员需要记录的对应字段有：时间、商品名称、商品是否使用优惠券、下单数、购买数量、购买金额等。这里我们可以分析到：
（Where）某平台（Who）所有注册用户（When）在X月X日（Why）优惠券活动（How）使用优惠券（What）下单购买的单数
我们都有接触过各种数据报表，如：Path、Session等，“访问次数”、“浏览深度”、“使用时长”、“停留时长”、“跳出率”、“页面退出率”等指标，都需引入Session才能分析。因此，创建和管理Session是事件定义的关键步骤。
这里需要了解“Session”的概念，Session一般翻译为时域。在计算机专业术语中，Session是指一个终端用户与交互系统进行通信的时间间隔，通常指从注册进入系统到注销退出系统之间所经过的时间。具体到Web中的Session指的就是用户在浏览某个网站时，从进入网站到关闭浏览器所经过的这段时间，也就是用户浏览这个网站所花费的时间。因此从上述的定义中我们可以看到，Session实际上是一个特定的时间概念。
（2）多维度下钻分析
最为高效的行为事件分析要支持任意下钻分析和精细化条件筛选。当行为事件分析合理配置，追踪事件和属性时，可以激发出事件分析的强大潜能，为企业回答关于变化趋势、维度对比等等各种细分问题。“筛选条件”例如：“地理位置”、“时间”、“广告系列媒介”、“操作系统”、“渠道来源”等。当进行细分筛查时，才可以更好地精细化定位问题来源。
（3）解释与结论
解释与结论即所谓的出分析报告阶段。对分析结果进行合理的理论解释，判断数据分析结果是否与预期相符，如果相悖，则应该针对不足的部分进行再分析与实证。
行为事件分析案例解说
运营小明在日常运营某平台的过程中发现，某天的UV值突然翻倍异常标高，需要快速定位：是异常流量还是虚假流量？我们可以先按照5W法则拆解事件，可以发现实际上我们是要找出Why和HOW，也就是为什么流量飙升的理由。
（Where）某平台（Who）所有用户（When）某天（Why）？（How）？（What）UV值异常翻倍
2、用户行为路径分析
用户路径的定义，就是用户在网站或APP中的访问行为路径。特指某一页面（URL）的用户来源（用户是从哪些场景来到这个页面）？用户去向（进入这个页面后又去往哪些场景）？用户浏览路径、及用户是否转化等。用户行为路径分析是指导运营明确用户现存路径，优化用户行为，引导用户，使用户沿着平台设计最有路径前进，结合业务场景需求进行的前端布局和调整。
以电商为例，买家从登录网站／APP到支付成功需要经过首页浏览、搜索商品、加入购物车、提交订单、支付订单等一系列过程。一个新用户和一个老用户在进行购买流程的时候，他们的浏览路径是否有区别？新用户倾向什么路径？老用户倾向什么路径？与其他分析模型配合进行深入分析后，可以快速找到用户动机，从而引领用户走向最优路径或者期望中的路径。
用户路径分析案例解说
假设用户进入一个店铺页中选择以下路径：
（1）约40%的客户会点击Banner活动页；
（2）约30%的客户会直接进行商品搜索；
（3）约10%的用户会浏览商品详情页；
（4）约5%的客户啥都不干直接退出店铺；
假设四种路径中，第三种直接浏览商品详情页的用户下单比例最高，超过90%，与其形成鲜明对比的是，尽管第一种“点击Banner活动页”的用户占比高达40%，但是仅5%的用户下单了，说明Banner的内容布局和利益点有着比较糟糕的用户体验，则将此作为首选优化与改进的方向。
优化方案如下：
（1）优化内容质量：素材图片、利益点、承接页动线、承接页商品让利程度等；
（2）压缩banner模块实际面积：比如淘宝的banner基本为千人千面或者商家直通车购买，展示总量大，比较难控制所有内容质量，因此选择更小的尺寸高度来分散用户点击占比，为其它首屏优质业务提供更多的流量；相对的，天猫的banner活动一般为类目排期活动，较少商家购买，因此天猫的banner高度较淘宝会更醒目。
3、点击分析
点击分析在各行业内的数据分析中应用较为广泛，是重要的数据分析模型之一。其中点击图是点击分析方法的效果呈现，在用户行为分析领域，点击分析包括元素被点击的次数、占比、发生点击的用户列表、按钮的当前与历史内容等因素。
点击分析方法主要解决的问题主要有三点：
（1）精准评估用户与产品交互背后的深层关系；
（2）实现产品的跳转路径分析，完成产品页面之间的深层次的关系需求挖掘；
（3）与其他分析模型配合，全面视角探索数据价值，深度感知用户体验，实现科学决策。
点击分析主要用于哪些分析？
（1）官网（2）活动页面（3）首页/产品频道（4）详情页
点击分析通用的两种形式包括：可视化与固定埋点，可视化多用热力图进行呈现，运营可以根据点击密度判断用户的浏览喜好。
热力图形式固定埋点形式
下面对比热力图与固定埋点形式的差异化
热力图VS固定埋点
点击分析模型案例解说
图天猫超市为案例，开发可对每一个前端模块进行埋点，然后上报数据，运营可在数据报表处下载对应数据，数据可包括：PV、UV、下单、GMV等，可针对不同指标进行分析。
假设上图中个人护理icon点击UV占比为67%，是频道内所有icon中最高的一个，那么对于猫超这么一个老用户居多的业务场景来说，老用户对在超市中购买“个人护理”有很强烈的诉求与黏性，可以重点挖掘业务价值。再比如，假设banner模块的日均UV为1w，我们假定这个值是偏低的，并且banner在页面首页的使用面积占比又超过UV及订单的贡献占比，此时可以考虑两种方案：压缩banner尺寸或者提升banner点击率。
从长期监控数据上看，点击分析可以观察页面某位置（业务）的改变对于用户的价值，一般而言，点击UV越高，说明用户的黏性越大。当然点击率还跟所处位置有关，同一页面高度，根据用户视觉习惯，一般左边点击优于右边。
未完待续，用户运营——6大用户分析增长模型（二）
电商运营模式有哪些？
优质回答电子商务都有哪些运营模式？电子商务是以信息网络技术为手段，以商品交换为中心的商务活动；也可理解为在互联网、企业内部网和增值网上以电子交易方式进行交易活动和相关服务的活动，是传统商业活动各环节的电子化、网络化、信息化。
电子商务分为：ABC、B2B、B2C、C2C、B2M、M2C、B2A（即B2G）、C2A（即C2G）、O2O九类电子商务模式等等。现在应用比较广的主要有B2B、B2C、C2C、O2O这四种运营。
（1）B2B模式（B2B = Business to Business）
商家(泛指企业)对商家的电子商务，即企业与企业之间通过互联网进行产品、服务及信息的交换。通俗的说法是指进行电子商务交易的供需双方都是商家(或企业、公司)，她（他）们使用了Internet的技术或各种商务网络平台，完成商务交易的过程。这些过程包括：发布供求信息，订货及确认订货及票据的签发、传送和接收，确定配送方案并监控配送过程等。有时写作B to B，但为了简便干脆用其谐音B2B(2即two)。如阿里巴巴网。
（2）B2C模式（B2C = Business to Customer）
B2C模式是我国最早产生的电子商务模式，以8848网上商城正式运营为标志，如今的B2C电子商务网站非常的多，比较大型的有京东商城、哈妹网、当当网等。
（3）C2C模式（C2C = Consumer to Consumer）
C2C同B2B、B2C一样，都是电子商务的几种模式之一。不同的是C2C是用户对用户的模式，C2C商务平台就是通过为买卖双方提供一个在线交易平台，使卖方可以主动提供商品上网拍卖，而买方可以自行选择商品进行竞价。
（4）O2O模式（O2O=Online to Offline）
O2O是近年来新兴起的一种电子商务新商业模式，即将线下商务的机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台。这样线下服务就可以用线上来揽客，消费者可以用线上来筛选服务，还有成交可以在线结算，很快达到规模。该模式最重要的特点是：推广效果可查。
5大用户分层模型，教你轻松建构用户运营体系
优质回答构建用户运营体系，最重要的是建立合理的用户分层模型，而用户分层模型多种多样，不一样的划分规则就能形成不一样的分层模型。除了常见的RFM模型，最常用的还有用户忠诚度和用户生命周期模型。此外，在具体的行业应用中，我们还可能用到以下这几种模型：正态分布模型当用户运营资源非常有限时，我们可以使用正态分布模型。比如二八法则即属于正态分布形式，80%的用户处于价值曲线的平均值附近，而剩下的20%的用户才是主要的利润来源。一般而言，正态分布模型从利润贡献和用户数量两个维度进行建模，大家会发现提供营收最多的客户是极少数。因为运营成本和突发状况造成用户流失，造成亏本的也是少数，大多数利润都集中在一个恒定值附近。基于上述情况，我们就可以分配更多的运营资源，去重点维护高利润用户，同时对于占据大部分公司运营资源，但对提供利润有限的客户进行适当的资源调整。而大多数在恒定值附近的客户则进行标准化服务，节省资源，降低边际成本。
所以，用户体系建立，就是为了方便进行不同的运营策略优化，进而完成最终的业务指标——利润。品类综合偏好模型品类综合偏好对于电商而言，与品类具有紧密关系；而对于内容产品而言，与内容种类紧密相连。现在获取内容或者购买商品渠道愈发多元化，用户对不同品类商品/内容都可能选择不同渠道。品类综合偏好，通过用户搜索、浏览、关注、购买品类商品的次数、频率等行为来计算品类权重，而从对用户进行分层、分群，以便更好的进行用户运用，最终促进用户的购买用户活跃度模型用户活跃度分层在各类网站的用户运营中运用的非常多，通常使用PV、停留时长、发帖数等来划分用户活跃度。对于电商或者新零售来说，最重要的还是购买行为。可以根据用户近期购买频次，按一定的规则划分成新用户、活跃用户、沉睡客户和流失用户，活跃用户可以进一步划分成高、中、低频。购物决策力模型购物决策力是通过用户购买商品的行为来描绘区分用户购物时的决策方式，对用户进行分群分层。用户可划分为购物冲动型、反复犹豫型、理性比较型等等。购物决策类型可以增进客服对用户心理的了解，或提升优惠券的使用情况，从而提高最终购买率，降低退换货率。了解不同购物人群的比例，还可以用于产品设计，根据用户下单前浏览时间、浏览SKU数量、首次浏览到购买时长等特征做聚类，从而实现个性化推荐或者推送相关的用户运营活动。促销敏感模型常见的促销类型有单品折扣促销、满减促销、加购等等，不同用户对于不同的促销方式有着不同偏好。我们可以在获知用户愿意接受的促销方式后，进行定向营销，可以有效避免运营成本浪费，提高相应品类、相应活动的购买转化率。
如果有想要了解的私域运营知识，可以在评论区留言哦。
浅谈用户运营
优质回答01
我对用户运营的理解
过去几年一直在从事用户运营相关的工作，在工作中积淀了一些运营的方法论，故想借此文章和大家一起探讨。首先明确，本文并不涉及针对某一运营方法的详细实战案例，因为该类教程目前已有很多。这里主要想针对用户运营的底层逻辑与框架系统和大家进行交流。
我对用户运营的理解是，通过合理的资源配置，对用户的行为进行引导与激励，提升平台的用户数量和用户价值。对于双边互联网平台来说，这里的用户不仅指C端用户，也同样适用于B端用户。
说到用户，不得不提AARRR模型。AARRR分别对应一款产品的拉新（Acquisition）、促活（Activation）、留存（Retention）、变现（Revenue）与传播（Refer）。对应到用户运营的工作中，通常包含两大模块：用户拉新和用户促活留存。本文所讲的更多的是关于用户促活与留存的部分。
02
用户运营的分类
简单来说用户运营分成两大类，即小规模的用户运营与大规模的用户运营。小规模的用户运营主要通过运营人员一对多的方式进行，通常适用于数量较少的高价值用户。因为数量足够少，价值足够高，运营人员通过直接沟通的效率更高。而面向大规模的用户运营则需要通过制定规则、建立系统去和用户进行沟通交流，保持用户在平台的良性运转。试想下一个国家为什么要制定颁布各种政策，是为了维持社会的良性运转，持续提升国家的竞争力，对应到互联网平台也是相似的道理。
03
用户运营的底层逻辑
与用户做朋友
用户运营的第一原则永远是站在用户的视角去发现与理解用户的需求，同时要高于用户的视角去分析需求、满足需求。与用户做朋友，与用户沟通交流，才能发现用户需求，进而才有机会更好的满足用户需求。用我党的话说就是要深入到人民群众中去，听取群众的声音。
数据驱动
商业发展到今天，数据的重要性无须多言。在用户运营的整个工作过程中，需要持续的通过数据去监测目标、去发现问题、去验证假设、去辅助决策。除了掌握基础的数据分析技能，运营人员更重要的是能理解数据、解读数据，但同时又要能抽脱于数据，不被数据所欺骗。
分层分类的精细化运营
用户分层分类运营是精细化运营的核心抓手。面对庞大的用户群体，很难通过同一种策略去驱动用户。故需结合资源，对用户进行合适的分层分类，在此基础上制定差异化的策略激励用户行为，并建立路径引导教育用户，实现用户由低价值向高价值成的转化。行为激励与引导教育的差异在于，行为激励是针对用户的某一行为进行引导，使之触发，不一定提升用户的能力。而引导教育侧重提升用户能力，使之具备某种能力而自发的进行某些行为，相对来说，周期更长。当然，用户的长大大多时候是与行为激励相结合的。
运营机制产品化
大规模的用户必然决定了运营人员无法面向每个用户进行一对一的沟通交流，通过将运营机制产品化，可以实现对不同用户的精准触达，以达到对用户行为的引导与激励。很多时候并不是运营人员制定的策略有问题，而是在策略的触达层出现了问题。
04
用户运营体系
用户分层系统
分类是解决问题的有效办法，将问题进行合适的归纳分类，寻找过去同类问题的解决方案，则问题的答案显而易见。针对用户运营而言，分层分类是最基础的工作。分层与分类之间存在细微的差异，分层是一种纵向结构，不同层级之间的用户有递进关系且同一用户不会从属于两个层级。而分类是将用户切分成不同的类型，同一用户可以有不同类型的交叉，我们常说的用户画像，即是对用户贴上各种维度的分类标签，以更好的了解用户。分类也可具有分层的纵向结构特征。
用户分类的目的是将不同特征的用户进行区分，以针对该特征制定差异化的策略。而用户分层的本质是价值分层，将用户划分为低价值与高价值，才能搭建用户的长大路径，实现低价值用户向高价值用户的转化。另外需要强调的是分层分类只是手段，最终目的是为了提升用户规模与用户价值。
常见的用户分层模型
金字塔模型
金字塔模型实则是一种纵向的结构，通过某一用户价值指标，将用户进行划分。从而针对不同层级的用户制定不同的策略，以及建立低价值用户向高价值用户转化的路径。典型案例是内容平台依据创作者粉丝数量进行层级划分，并进行分层运营。
指数模型
指数分层模型适用于决定用户价值的指标较多的情况，往往在4个。指数模型首先需要确定衡量用户价值的指标有哪些，然后对各指标赋予不同的权重，最终计算不同用户的指数值，进而针对不同指数值的用户制定不同的策略。典型的案例是早期今日头条App头条号的指数系统。
常见的用户分类模型
生命周期模型
用户生命周期是依据用户在平台的阶段进行划分，分为引入期、长大期、成熟期、沉默期、流失期五个阶段。分层后需要针对不同阶段的用户建立长大路径，实现引入期、长大期的用户逐步向成熟期迈进。沉默期的用户需要进行唤醒以及建立流失预警机制，提升用户留存。进入流失期的用户则需要进行重新触达与召回。
波士顿矩阵模型
波士顿咨询公司以相对市场占有率为横坐标、销售增长率为纵坐标建立二维直角坐标系，将公司业务分为明星业务、问题业务、金牛业务以及瘦狗业务，并制定相应业务的战略对策。此种分类方法可以借鉴到用户分层中。
RFM模型
RFM模型常用于电商的用户分层中，通过Recency：最近一次购买时间间隔，Frequency：一段时间内的购买频次，Monetary：消费金额三个指标建立三维直角坐标系。每个指标又可以分成2个等级，则用户共被分成8类，进而针对每一类用户制定不同的策略。
说了这么多的模型，始终想强调一点，任何一种模型，都有他的局限性。不能盲目的认为模型是万能的，更不能生搬硬套。在运营的实际过程中，具体选择哪一种分层分类方法，需要结合资源、行业特性等实际情况，需要始终围绕着提升用户规模与价值的目标进行。这里只是提供了一种思路。
用户长大系统
用户长大体系是通过建立用户的长大路径，实现低价值用户向高价值用户的转化，主要服务于用户的活跃与留存指标。常见的用户长大体系包括用户等级系统、会员系统、积分系统。通常这些系统与用户关键行为进行绑定，通过引导用户的行为，提升用户的价值。
等级系统
等级系统目的是为了通过引导用户完成指定行为帮助用户长大，将用户由引入期、长大期逐渐提升至成熟期，反应在数据指标上为提升用户的活跃与留存。等级系统具有以下特征:
等级系统引导用户通过完成指定行为获得经验值，不同经验值对应不同的等级，不同的等级对应不同的权益，且随着等级的提升权益越来越稀缺或珍贵。
用户等级一般不超过15个，因为等级太多会给用户造成难以达成的认知，进而放弃等级提升；
等级一般与经验值相结合，因为用户的关键行为往往包含持续性行为，如每日登陆。而持续性的行为通过与数值进行换算可以更好的减少用户等级。且经验值一般与等级呈幂函数关系，即随着等级的提升，所需要的经验值越来越多。因为资源有限的情况下，优质资源一定是向少量高价值用户倾斜的。
等级往往是不可逆的，因为用户在平台的长大是已有事实，且等级系统的权益相比而言成本不高。
会员系统
会员系统通常是与付费相关联的，其核心目的是为了提升付费用户的价值，也包括付费用户的活跃及留存指标。会员系统大致可以分为两类，一类是与用户的关键行为绑定，其本质是付费用户的长大体系，与等级系统有细微的差异，比较具有代表性的是腾讯视频会员；另一类是不与用户的关键行为绑定，仅提供权益，在电商类平台比较常见，比较具有代表性的是阿里的88VIP。以下针对两种不同类型的会员进行阐述。
1）与用户的关键行为绑定的会员系统-腾讯视频会员
该类会员系统与等级系统相比具有以下差异：会员系统的等级往往是可进可退的。一是因为会员系统的等级权益是按周期进行发放的，且相比等级系统成本更高，二是因为等级的倒退可以对用户形成负向激励。其余特征与等级系统相似。
2）不与用户关键行为绑定的会员系统-阿里88VIP
阿里88VIP只有淘气值在1000及的用户才能以88元/年的价格开通，其本质是对用户进行了一层筛选，将高价值的用户筛选出来，然后以一个看似相对低的会员费以及高价值的权益进行服务。其核心原因有以下几个：
更好的服务可以提升高价值用户的留存；
88VIP相当一部分权益为品牌折扣，可以促进消费，提升用户的价值；且很可能该部分折扣权益的成本由品牌方承担，甚至品牌方在折扣的基础上需要额外付费买流量；
88VIP的权益包括阿里体系内外的各个合作方，可以进行流量互导；
88VIP与淘气值强绑定，淘气值本身是用户长大体系，而88VIP则成了淘气值的核心权益，进而提升用户价值。
总的来说，不与用户关键行为绑定的会员系统适合电商类平台，因为用户在电商类平台的价值体现在消费金额上，其会员权益中本身包含的品牌折扣权益可以促进用户消费。换句话说，电商平台的用户关键行为就是购买这一个动作，故不需要与其他行为绑定。而非电商类的平台，其用户价值的提升往往需要用户执行多个关键动作，故其需要设置等级阶梯并与用户的关键行为绑定。
积分系统
这里所说的积分系统实际指产品的货币系统。主要形式为引导用户通过完成指定的行为获得积分，积分可以以一定的比率兑换成现金或其他权益。积分系统需要注意以下事项：
不是所有产品都需要积分系统，一般是因为产品本身对用户的价值不够或吸引力不足，需要通过额外的激励去提升用户的活跃及留存；
不是所有用户都需要积分系统，积分系统主要解决用户的活跃及留存问题，对于一个已经非常活跃或者对积分不敏感的用户来说，积分系统只会对用户造成干扰，导致用户更易流失，如快手的积分系统对我来说就是一种干扰；
积分实际就是货币，货币必然涉及到汇率以及通货膨胀的问题，在设计之初必须严格考虑汇率问题，防止ROI失控；
用户关键行为的选取以及价值换算。用户关键行为通常分为一次性的和持续性的，一次性的行为通常为该行为完成以后对用户留存产生一定的影响，如社交产品里完善了资料的用户更易留存。持续性的行为则需要控制每天的得分上限；同时需要根据行为的难易程度以及重要程度进行合理的价值换算；
积分通常吸引的是敏感的用户，故行为任务的进展需要实时触达用户，形成感知闭环。
常见的用户激励手段
激励是整个用户运营体系的底层，之所以将用户激励称之为底层而不是系统，是因为用户分层以及用户长大最终都会与用户激励相结合。常见的用户激励手段包括排行榜、勋章、称号、酬金、物质权益等。当然，这些都是表层，进一步的挖掘用户激励，可以结合《上瘾》以及《游戏化实战》这两本书的理论来看，后续跟大家进一步讨论。
05
总结
总的来说，C端的用户长大系统对于产品来说不是必须项，因为产品的留存出了问题往往不是通过长大系统能解决的，即使解决了也只是暂时的。B端的用户长大体系往往是必要的，如面向商家的、面向创作者的，因为需要建立长大路径来提升对应B端用户的能力。用户分层系统则无论是面向C端还是B端都是必不可少的。
电商运营数据六大指标是什么？
优质回答构建电商数据分析的基本指标体系，主要分为8个类指标。
1.总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有个大致了解，到底运营的怎么样，是亏是赚。
2.网站流量指标：即对访问你网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行改进，以及对访客的行为进行分析等等。
3.销售转化指标：分析从下单到支付整个过程的数据你提升商品转化率。也可以对一些频繁异常的数据展开分析。
4.客户价值指标：这里主要就是分析客户的价值，可以建立RFM价值模型，找出那些有价值的客户，精准营销等等。
5.商品类指标：主要分析商品的种类，那些商品卖得好，库存情况，以及可以建立关联模型，分析那些商品同时销售的几率比较高，而进行捆绑销售，有点像啤酒喝尿布的故事。
6.市场营销活动指标，主要监控某次活动给电商网站带来的效果，以及监控广告的投放指标。
7.风控类指标：分析卖家评论，以及投诉情况，发现问题，改正问题。
8.市场竞争指标：主要分析市场份额以及网站排名，进一步进行调整。
看完本文，相信你已经对电商平台用户运营有所了解，并知道如何处理它了。如果之后再遇到类似的事情，不妨试试若米知识推荐的方法去处理。
