解构O2O运营中的核心：用户活跃

传统线上电商想要销售额的方法就是要提高黄金公式里面的各种指标：

销售额=访客数×转化率×客单价

只有访客数、转化率、客单价三者的综合乘积提高了，销售额才能提高。从公式上看，访客数是销售额的基础。

我们把访客数再精准定义下：活跃用户数——

销售额=活跃用户数×转化率×客单价

这也是为什么所有平台把活跃用户数作为核心指标，并采取有效的运营手段来保障活跃率保持某数值或提升到某数值。如此，我们需要对活跃用户数进行拆解分析。

一、用户活跃

先看下活跃用户与活跃的定义：

从上述定义上看，提升活跃用户量主要2个途径：增加新用户量，维持老用户的活跃。我们看下APP端的用户活跃。

1. 新用户

私域-用户分享/活动邀请：老用户直接分享或有激励的活动分享，比如分享邀请送积分、卡券等。尤其激励类的分享行为，容易接入一些薅羊毛、僵尸用户，需要重点监控：

私域-自然到店/B端用户分享：用户直接进店后扫码注册成为新用户，二维码会有4类：

1. 品牌码，带有门店信息；
2. 顾问码，带有门店信息；
3. 顾问展示的活动码，带有顾问信息；
4. 门店活动码，带有门店信息。B端用户（如：顾问）分享的内容或活动信息中都会有顾问信息，以方便追溯和统计。

有一点需要特别说明：数据回溯依赖于数据结构设计，渠道、活动、投放是分离的，不能混在一起、这会让数据混乱的。这是最近发现几个产品或项目中普遍存在的问题。未来会在线索、用户、渠道相关的分享中说明。

生态-合作导入：在用户的一些消费场景中，为品牌导入新用户。如商场消费满200元得车企试驾体验优惠券，如试驾体验后下订、可抵扣500元，通过此方式来获取高意向的新用户。

2. 用户活跃

如果是O2O类业务，如汽车、房产、教育、美妆等行业，以上关于『活跃』定义就不适用了，因为有线下场景。需要接入线下触点数据，或通过B端用户上 用户行为数据。

我们先回顾下线上场景主要的用户行为：

说明：车控、座舱为汽车行业特有。

但在O2O业务中，用户从了解、吸引、问询、行动、拥护的全链路上线上与线下融合的非常多，比如用户『短信』接收到试驾活动信息、『小程序』上 名参加试驾体验活动、线下『门店』接待后试驾体验，并『APP』上评价、分享，获得积分和体验优惠券。如此，整个用户行为如下图：

面对这样的互动链路，如果仅记录线上行为，对用户活跃的定义、衡量是不完整的。尤其高单价商品或服务（乘用车/商用车/工程机械/农机/房产/家装/教育/医美），线下体验的重要性也远高于线上。

二、如何提升用户活跃？

不同行业、不同企业、不同业务阶段的用户活跃的发力点不同，核心在于关键目标达成或转化路径的设计，以及相对应的激励政策的制定。比如：

内容运营：某车企2019年提出的1760计划，引导PGC参与、C端用户共创、输出高质量视频内容，打起一波品牌声音、为下一轮的转化蓄势。

促活策略优化

无论针对新用户的激励任务、日常激励还是特定激励，都会有超出或未达预期的，需要定期复盘（2周左右），分析新用户、老用户的活跃数据，并通过运营手段和产品优化来提升。比如：

新用户在新手期活跃度不高：

运营侧：

1. 消息推送/专题内容/banner引导等方向进行改善+产品侧优化
2. 上线监测
3. 是否有改善
4. 未改善、调整策略继续……

整体活跃度不高：

内容侧分析：

1）内容质量不高（点赞、评论、收藏、分享等用户参与量较低）

1. 内容质量提升（加大兴趣话题、高质量输出）
2. 谁来输出、激励谁？

2）内容数量不足（内容列表页的用户量远大于内容详情页浏览的用户量）

1. 内容数量输出提升
2. 谁来输出、激励谁？
3. 上线监测
4. 是否有改善
5. 未改善、调整策略继续
6. ……

上述中对用户行为的监测、活跃分析，源于统一的用户行为数据，需要结构化的思考、落地，未来有机会分享用户触点与埋点。

题图来自Unsplash，基于CC0协议