用戶運營是運營工作的核心，其他運營工作都圍繞著用戶的拉新、留存、促活、轉化來開展的。而用戶優化是用戶運營中最復雜的環節，如何對用戶運營指標詳細分解，是用戶優化工作的重中之重。
有些新進的運營人員，會很困惑在沒有數據的情況下到底可不可以做運營，答案是可以的。但是如果不去收集整理用戶數據，不對用戶進行細分，不去瞭解用戶的喜好和行為傾向，將無法進行精細化運營，也無法更好地進行下一步決策。
那麼在電商背景下，該如何進行用戶運營？以下，整理瞭詳細的用戶優化指標，也是筆者多年運營的經驗所得，希望對其他用戶運營人員有所啟示。
一、建立用戶標簽
用戶在訪問之前，用戶屬性是用戶運營人員關註的第一步。在後臺系統中，以 UID 細分形式，記錄每個用戶的屬性，並形成用戶畫像。
需要註意的是，在用戶屬性數據錄入過程中，數據信息的標準化問題。例如，地址信息錄入的時候，小區的名稱要按照統一的標準進行錄入，避免後期在數據分析的時候出現誤差。
記錄瞭每個用戶屬性的數據後，形成用戶畫像，在用戶標簽系統（標簽工廠）中運營人員可以查找所需要的用戶信息。如果，用戶標簽與短信中心或呼叫中心進行對接後，用戶運營人員可開展精準營銷工作，針對每個具體的標簽用戶開展針對性運營工作。
在電商體系下，用戶標簽數據可以與流量數據、商品 SKU 數據、交易數據、物流數據等進行交叉分析、因子分析、相關性分析等，形成具有差異性意義的用戶運營分析報告。
二、用戶分群
用戶運營人員進行用戶分群的時候，首先會想到 RFM 模型，根據消費次數（次數）、最後一次消費時間與現在的時間間隔（天數）、消費金額（數值），來細分用戶是初級用戶、成長用戶、還是成熟用戶。具體的 RFM 模型如何建立，網上有很多相關資料，讀者有興趣的可以找來看看。
在這裡，會新增加一些用戶分群思路，以用戶的來源、下單、註冊、重復購買、流失、RFM 消費情況，這六個維度來進行用戶分群。
三、用戶活躍指標
用戶的活躍度是衡量用戶運營的重要指標，其中 DAU、WAU、MAU 是經常用來衡量用戶質量的指標。在電商體系下，不僅有登錄活躍情況、還有每個用戶的活躍天數、還有訪問活躍情況、購買活躍情況、加入購物車活躍情況以及評論的活躍情況等。
四、用戶留存指標
" 留存 " 的概念通常用來分析電商的服務效果，是否能夠留住用戶。用戶留存率越高，意味著用戶使用電商平臺的時間越長，他們能夠為平臺帶來現金流和資本估值也就越高。從用戶導入期開始，所謂導入期就是用戶進入電商平臺，留存一般分為訪問留存、登錄留存和購買留存。通過用戶留存情況能從側面把握渠道質量，比如，付費，粘性，價值量，投入成本等。
公式：留存率 = 新增用戶中登錄用戶數 / 新增用戶數 *100%
五、用戶轉化指標
電商體系下，用戶從瀏覽——訪問——登錄——咨詢——下單——支付，形成漏鬥轉化的。除瞭訪問轉化率、登錄轉化率、咨詢轉化率、下單轉化率和支付轉化率以外，還需要關註用戶的成交量、客單價、付費金額等。
在電商體系下，特別要關註下單 - 支付轉化情況，用於分析活動運營、商品選擇、使用流程中存在的各種問題。
六、新老用戶指標
用戶運營是一個長期漫長的過程，運營人員要對用戶的情況做到心中有數，新老用戶的數量、新老用戶的增長情況、消費金額、復購情況等，需在每次運營報告中有所體現。新老用戶運營的目標就是在保持老用戶數量的穩定增長的前提下，提升新用戶的所占比例。
老用戶一般都是忠誠用戶，有較高的忠誠度和用戶粘度，也是可以給平臺帶來價值的核心群體，而新用戶則意味著電商業務的不斷發展，是業務得以不斷發展地重要前提。所以針對新老用戶的對比分析，行為分析、價值分析等顯得尤為重要。
七、會員用戶指標
從用戶運營的角度，需要建立會員體系，制定會員等級和會員權益，針對會員開展有針對性的的營銷活動和服務。分析會員用戶指標，是為瞭留住更多老用戶，吸引新用戶，提高電商銷量。
一般來說，越是高等級的會員用戶，越是對精神層面的享受更為在意，對價格差異不敏感，越是低等級的會員用戶越是對價格敏感。因此，建立起電商會員體系，可以更好地進行精細化運營。
最後，文章中梳理的用戶運營方法和指標，都隻是參考和借鑒，更多的還是要在實際業務中挑選適合的用戶指標進行分析。用戶運營需要細分指標，但不僅是簡單的指標分解，更需要的是對用戶運營和其他運營活動的整體聯動分析，以及對產品、用戶和平臺的深度思考。
