运营｜5步数智与心智增长法
The following article comes from AI逆潮增长 Author 路转粉Line
因为不增长，所以增长迫在眉睫！
中国移动互联网QuestMobile报告，BAT用户均超10亿，用户、时长总盘子双停滞，短视频成最大赢家 ，国内移动互联网在社交、视频、电商、理财、出行等几个领域，行业用户规模均已突破5亿；不过，总体的用户、时长也都到了顶峰，2019年至今，活跃用户仅增长了200万，人均单日时长仅增加了18分钟 。总体看，BAT三系用户都已经突破10亿，BATT(头条)四系占据了全网70%用户时长，存量争夺已经成了新常态，用户端，下沉市场成了唯一高增长突破口，应用端，短视频时长增长占比60%以上，成了唯一赢家！
那么怎么增长呢？大数据AI在增长中能起到哪些作用呢？本文讲一一道来。
首先，节日已经数不过来了，不要再造节日了。
我们先大致看下全年产品运营的大手笔投入巨资广告的节日，已有如下图：
人们也有疲惫的时候，整那么多节日，阿里的都过不过来，还要过别的？靠打造节日搞增长看来有点乏善可陈。所以不建议再造节日。
第二，裂变，5环内人的需求贵里面挑性价比，5环外人的需求便宜里面挑质量。
裂变特别适用于贪小便宜的用户群。换句话说，拼多多靠裂变是因为他找对了人群，找的是四五线城市和乡镇。所以裂变要做用户群分。
用户群分是指，在买保时捷的群体里分享的是蒂芙尼的爱情故事，在买拼夕夕的群体里分享的是拼夕夕的质量。
在裂变过程中，产品运营不妨领悟一下5环内外用户的心智：
5环内的需求是在“好的里面找性价比高的”，5环外的需求是“在便宜的里面找质量好的”。
你想想，拼多多给你发个活动，说给一百个人转这个链接，让大家来帮你砍价，可以获得一个50块钱的产品，5环内的你会干吗？明显不会。因为你的人脉比50块钱值钱，你转发的时间比50块钱值钱。所以裂变其实在你这种人群这里是行不通的。但是如果他是一个5环外的人这件事就成了。
做好用户画像和用户分层。对于5环内的头腰部客户，如何去深入挖掘这类用户的需求，增加使用深度更重要。例如，你需要的是高品质不费时间的产品服务。所以应该给你的是每日优鲜版京东plus，它同时也是一个会员体系。对于贪小便宜的人可以使用裂变。
第三，找出爆款，做内容和渠道的爆款营销，唯有爆款才好拉新。
例如每日优鲜等零售平台，今年夏天在微博上推的“19块钱三盒小龙虾”活动的拉新效果更好。
第四，用爆款代替红包，可以用红包，但红包不是抓手，至少在一线不是。
拿笔者自己举例，不会因为塞给你一个5块钱的红包就去买东西，明显不会。所以现在的app如果主要客群在一二线城市，应该更多的去追求：当用户有这个需求时第一时间想到爆款。
第五，做细分领域的电商，可多参考新美大的三板斧
先介绍一下新美大的三板斧，
即：（1）清晰的店铺定位，（2）具有吸引力的产品和（3）评价闭环。
做电商不论哪种电商包含平台级电商、垂直细分领域电商、新零售电商、社交电商还是短视频电商等都要把用户评价要做起来。
在一线城市商铺里的饭店，除非已经是连锁了的店（即被大家共识）不然这个饭店必须明确自己的菜系，否则很难活下去。所以在一线城市，店要开宗明义、产品要吸引人、评价做闭环。比如你开个店，取名叫“白桦林”信不信肯定转化差，因为用户都不知道你是做川菜还是做本帮菜的。所以做细分领域的电商一定要学三板斧。
小结以上5步，三板斧讲求的是用清晰的用户画像推荐精准的商品，帮助用户快速决策下单，从而做到提高客单价的存量增长。爆款用产品的吸引力配合用户画像来拉新用户，实现增量增长。
时下做下沉市场，做社交电商，做新零售，做大数据赋能零售，不仅刚需且属热门。电商是汇集了AI大数据的几乎所有元素，包含数据汇集、数据治理、数据可视化应用等需要用到云计算、算法模型等内容。
下面我们举个每日优先新零售的产品例子。先看下商品详情页：
看完以上两张原图，相信从心智上判断，用户很难有购物的欲望。从用户心智推理，以及我们在朋友圈经常能见到晒烘焙的糕点图，进一步修改上面两张图。
用户心智促修改步骤：
1、以美名带动佐料，强化圈1中的杨枝甘露，用杨枝甘露等做法来推荐消费者买柚子，即用杨枝甘露临门一脚让客户下单柚子；
2、圈2的推荐内容太粗暴，这种推荐仅限于用户犹豫不决购买哪种柚子的情况，但是推荐不止是为了这个功能，这里推荐真实的目的是增加客单价。
3、圈3的内容从用户心智分析，建议直接删除。
用数智促修改步骤：
现在无论是做下沉市场，无论是做存量用户还是做增量用户，都得讲究科学，即用数字化和智能化的手段实现快速可持续的增长。继续以上面的例子为例：
步骤一，汇集用户画像生成数据集
1、找到正确的“人” ，例如喜欢柚子的人的性别、年龄层次、消费水平、职业等；
2、找到正确的“人”，兴趣标签，购物、教育、音影、游戏、金融理财等；
3、找到正确的“人”，定制化标签，定制标签A、定制标签B等；
4、找到正确的“场景”，行为标签，近期活跃的应用，近期去过的场景；
5、找到正确的“场景”，场景标签，机场、商圈、电影院、景区、自定义场景等
步骤二、数据治理
1、选择适合的宽表
2、选择适合的数据库
步骤三、算法模型
1、从业务功能角度看，用聚类找出对同类货有共同偏好的同类用户；
2、用关联规则类算法挖掘出应该推荐的商品，以智能大数据算法计算上图圈2应该推荐的内容；
步骤四、应用不同的数据集测试算法模型的准确性
1、测试
2、收集数据反馈，改进算法模型
当用户记不住再造的节日、当红包裂变劳民伤财且拉新低效的时候，我们产品运营技术是不是更应该关注爆款、产品用户群体的心智定位，用大数据用户画像等技术搭建更细更落地的运营？
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