零售金融用戶運(yùn)營的關(guān)鍵策略與模型

《零售金融用戶運(yùn)營的關(guān)鍵策略與模型》
姚瑞軍
【課程背景】
近幾年興起的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，紛紛布局互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)。它們根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)構(gòu)建了
業(yè)務(wù)生態(tài)圈，從生態(tài)圈外圍向金融業(yè)不斷侵蝕，逐步將金融植入各類生活場景中，并利
用技術(shù)優(yōu)勢簡化金融服務(wù)的環(huán)節(jié)，提高金融服務(wù)的效率，進(jìn)而搶占大量的用戶和流量。
經(jīng)過過去幾年的積累和爆發(fā)式發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)巨頭在新用戶獲取渠道、用戶群體和流量規(guī)
模方面占據(jù)了絕對優(yōu)勢。借助手機(jī)App的高度覆蓋，大數(shù)據(jù)存儲、交互、挖掘等技術(shù)的普
遍應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)的普及，很多原來傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)不愿意或
者無法向其提供服務(wù)的普通消費(fèi)者通過互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，享受到了金融服務(wù)。
究其本質(zhì)：一方面，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，讓人和人之間的連接、機(jī)構(gòu)和機(jī)構(gòu)之間的連接以
及人和機(jī)構(gòu)之間的連接變得更加實(shí)時(shí)與有效，信息能夠更加順暢地從金融機(jī)構(gòu)觸達(dá)普通
消費(fèi)者；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)能夠最大程度地記錄和留存人們在網(wǎng)絡(luò)上的行為。這些被記
錄下來的用戶行為，最終都會以大數(shù)據(jù)的形式（包括結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的）進(jìn)行存儲
。
通過對這些大數(shù)據(jù)的挖掘、分析和理解，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)οM(fèi)者有更加全面、
深度的認(rèn)知，這就解決了在傳統(tǒng)經(jīng)營模式下金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者之間信息不對稱的問題。
所以我們看到，如今傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)紛紛開始“觸網(wǎng)”。它們中有的設(shè)立網(wǎng)絡(luò)銀行部，有
的設(shè)立電子銀行部，還有的直接與互聯(lián)網(wǎng)巨頭合作，共同進(jìn)行新用戶獲取、風(fēng)險(xiǎn)控制和
用戶經(jīng)營。這些創(chuàng)新和合作，逐漸催化形成了新的金融工具和金融業(yè)態(tài)。隨著傳統(tǒng)金融
機(jī)構(gòu)的“舒適圈”被徹底打破，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)要想在大數(shù)據(jù)時(shí)代保持足夠的競爭力，就必
須在立足本源的同時(shí)，積極擁抱互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對零售服務(wù)進(jìn)行升級。通過擴(kuò)大場景的縱
深度，覆蓋盡可能多的長尾小微用戶。數(shù)字科技在這個過程中，將助力金融機(jī)構(gòu)更好地
維護(hù)用戶關(guān)系，有效改善用戶體驗(yàn)，更好地適應(yīng)用戶需求更加即時(shí)性、多元化、專業(yè)化
的趨勢，不斷推動傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化、智能化與生態(tài)化的轉(zhuǎn)型升級。
對于所有服務(wù)C端用戶的零售金融業(yè)務(wù)來說，它的基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者就
是金融機(jī)構(gòu)所服務(wù)的消費(fèi)者，因此零售金融經(jīng)營的核心是人。
哪家金融機(jī)構(gòu)能更加準(zhǔn)確地把握自己的用戶，哪家機(jī)構(gòu)就能掌握克敵制勝的秘訣，至
少能在競爭中拔得頭籌。會詳細(xì)介紹用戶運(yùn)營常見模型、數(shù)據(jù)分析常見方法、用戶調(diào)研
的方法（ 包括潛在用戶挖掘、用戶增長、用戶促活、用戶留存及
用戶調(diào)研和服務(wù)），還會詳細(xì)闡述大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)驅(qū)動在“了解你的用戶”過程中的價(jià)值和
應(yīng)用。

【課程收益】
學(xué)習(xí)用戶運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析的8種常見模型
學(xué)習(xí)用戶運(yùn)營的底層邏輯
掌握用戶類運(yùn)營的3-5中常用模型；
掌握用戶調(diào)研和用戶訪談方法
了解金融數(shù)字化的最新案例

【課程特色】干貨，實(shí)戰(zhàn)，解決問題，戰(zhàn)略咨詢的方法論集錦，邏輯清晰，解決實(shí)際問
題

【課程對象】
零售金融的管理人員，業(yè)務(wù)人員

【課程時(shí)間】6-12小時(shí)

【課程大綱】
一、什么是用戶運(yùn)營？
1.用戶至上，一種全新的金融數(shù)字化定位模式
1）用戶真正成了上帝
2）用戶運(yùn)營 的重要性
2.用戶運(yùn)營應(yīng)達(dá)到的三種效果
1）搭建完整的用戶體系
2）引導(dǎo)用戶產(chǎn)生優(yōu)質(zhì)UGC
3）提高產(chǎn)品附加值
3.用戶運(yùn)營與數(shù)據(jù)分析的一體化
.二、常見的用戶運(yùn)營的模型有哪些？
1、AARRR漏斗模型
2、RARRA模型新漏斗
3、帕累托分層模型
4、金字塔分層模型
5、RFM用戶分析模型
6、單用戶價(jià)值模型
7、用戶生命周期（LTV/ARPU/ARPPU）模型
8、用戶盈利能力模型
三、怎樣做用戶數(shù)據(jù)的分析？
1. 搜集用戶數(shù)據(jù)
1）數(shù)據(jù) 收集 的 方法
2）關(guān)于用戶數(shù)據(jù)的三點(diǎn)補(bǔ)充
2. 用戶行為分析
1）學(xué)會分析用戶行為數(shù)據(jù)
2）監(jiān)控用戶行為，維護(hù)品牌聲譽(yù)
3）用戶分類及對應(yīng)運(yùn)營方法
3. 用戶調(diào)研的相關(guān)要點(diǎn)
1）在談用戶時(shí)究竟在談什么
2）快速劃分用戶的方法
3）用戶需求的采集、提煉與驗(yàn)證
四、如何運(yùn)營冷啟動期的種子用戶
1. 產(chǎn)品冷啟動難題
2. 找到最初的種子用戶
3. 種子用戶運(yùn)營要點(diǎn)
1）大量溝通，及時(shí)處理反饋
2）超預(yù)期才有口碑
3）線下同樣建立強(qiáng)鏈接
4. 種子期要重點(diǎn)關(guān)注的三項(xiàng)指標(biāo)
1）網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)密度
2）內(nèi)容增加度
3）訪問頻度
五、拉新：如何把規(guī)模做起來？
1．常見的用戶拉新方式
1）用戶運(yùn)營三要素：拉新、留存、促活
2）新用戶注冊流程要最簡化
3）常見的12種拉新方式
2．5W+1H，六個新手引導(dǎo)策略
3. 突出五種殺傷力最強(qiáng)的新手特權(quán)
六、留存：如何提高轉(zhuǎn)化率？
1．用戶轉(zhuǎn)化常見問題
1）有關(guān)用戶轉(zhuǎn)化的三個常見誤區(qū)
2）提升用戶轉(zhuǎn)化率四部曲
2. 用戶分級
1)用戶結(jié)構(gòu)的四個層級
2)用戶運(yùn)營中的“二八法則”
3. 用戶留存
1)用戶留存率的正確計(jì)算方式
2)用戶留存數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)
3)不同層級用戶的留存方法
七、促活：如何提升用戶活躍度？
1．什么是活躍用戶？
1）活躍用戶與留存用戶之間的關(guān)系
2) 活躍用戶界定準(zhǔn)則
2 提升用戶活躍度的方法
1）提升用戶活躍度的六個手段
2）用戶周期的三個階段及相應(yīng)促活方式
3. 搭建完善的用戶成長體系
1）用戶分級成長體系
2）用戶積分商城體系
3）定期/非定期發(fā)放用戶優(yōu)惠券
4）用戶套餐折扣滿減
5）用戶評價(jià)成長體系
4.如何做好活躍用戶的數(shù)據(jù)分析？
1）常用促活數(shù)據(jù)分析技巧
2）日留存數(shù)據(jù)
3）評論的價(jià)值
七、四種常見的用戶運(yùn)營落地形式
1.社區(qū)運(yùn)營
1）社區(qū)out了嗎？
2）垂直領(lǐng)域社區(qū)依舊堅(jiān)挺
3）小米社區(qū)：為“發(fā)燒”而生的“米粉”聚集地
2．新媒體運(yùn)營
1）服務(wù)號與訂閱號該如何選擇
2）各大新媒體平臺的優(yōu)缺點(diǎn)
3.社群運(yùn)營
1）用戶圈層與社群化運(yùn)營
2)如何維護(hù)社群熱度?
3)如何避免被用戶屏蔽
4)能把新品發(fā)布會開成“春晚”的錘友會
4.活動運(yùn)營
1)線上活動，提升活躍度與參與感
2)線下活動，提升產(chǎn)品口碑
3)新世相打造“逃離北上廣”IP

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