一、O2O用户运营面临的挑战

用户运营这一项目后，与团队主要思考项目的难点在于：O2O用户产品运营体系如何搭建？

说起增长，一般思维是引流渠道的运营，包括各应用商城的ASO优化及付费推广，以及新媒体渠道、地推等，这种思维是以CAC为核心，最大化的将CAC优化到最低并寻找到最优渠道的引流模式。

然而，随着流量红利的消失，越来越多的企业在渠道运营方面发现：无论建立多么正确的渠道体系，但在执行过程中，以用户新增注册量KPI为导向的运营策略导致线上来的用户留存率始终无法提升，CAC居高不下，很多产品在随着一段时间的增长爆发后便陷入增长黑洞，增长随之停滞不前。

二、关键指标：新用户首单转化率和次月回购率

然而，我们在增长体系的搭建过程中发现：社区o2o的运营新增注册这个指标并不是最重要的，最重要的两个指标是——新用户首单转化率和次月回购率。

新用户由门店引导注册，是否下首单以及次月回购是影响这个用户能否留在平台的重要因素。前期追求盲目的注册用户量增长，反而给平台带来庞大的僵尸用户或者一次性消费用户，并不利于平台整体用户的健康度。

三、传统用户分析与兴趣预测标签

传统用户分析是基于用户历史行为，看用户购买了什么就为用户推什么，但发现效果并不理想。原因就是：单看用户历史行为并不能指导业务，历史行为存在滞后性，除了一些高频商品外，用户购买后需求已经满足了，再为用户推送这类商品信息反而是扰民行为。

这个时候就需要用到一类标签，那就是兴趣预测标签，兴趣预测不单单看用户历史行为了，还要综合平台商品的相似度、时间衰减因子等维度，为用户贴上XX品类、商品的标签。然后以标签为用户分群，并策划相应的商品活动，再为分群用户推送活动信息，经过一段时间标签模型的优化后，我们发现滞销商品的动销率明显提升。

四、用户精细化运营的核心

这就是用户精细化运营的精髓所在——即标签一定要建立在业务场景之上，不要追求一大堆看似很丰富但没用的标签。

然而用户喜欢看书这个标签确实是没用的，因为运营不知道用户喜欢看的是文学类的还是经济类的，就没办法策划针对性的活动。

五、用户数据运营的重要性

用户数据运营也是用户运营中很重要的一块。通过分析用户数据，我们可以更深入地了解用户需求，从而为用户提供更精准的服务。

在O2O企业用户运营过程中，精准触达与高效互动是关键。通过分析关键指标，运用兴趣预测标签和用户数据运营，我们可以提升用户留存与转化率，实现平台的持续增长。

欢迎用实际体验验证观点，让我们共同探索O2O企业用户运营的新篇章。

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