通过多次营销尝试与数据产品团队 ， 找到一个比较合适的模型建立方式 ， 并逐步建立起一个稳定的运营方案和运营计划 。
每天上班时 ， 运营人员可以将前一天跑出来的标签组合成用户群的营销信息发送出去（push或短信） ， 监督其转化情况 ， 不断迭代 ， 逐步建立起基于用户模型的标准的运营方案和运营计划 。
三、场景化分层策略 基于平台业务可以衍生出若干运营场景 ， 每个场景下需要对不同的用户群进行运营 ， 用户群来自与标签模型及各个用户模型 。
我们在具体运营过程中 ， 运营分为两大类：一类是growth hack ， 另一类是用户精细化运营 。
两类运营细分12大场景 ， 以其中一个运营场景举例：
业务场景：平台某个频道用户复购率较低 ， 频道运营怀疑用户流失严重 ， 希望用户部门帮助监测用户流失情况 ， 并预测现有哪些用户可能会流失？通过流失预警制定相应的挽留策略 。
结合这个业务场景 ， 我们会在标签系统里 ， 筛选出打上xx频道标签的用户 ， 并通过用户流失预警模型来训练流失用户样本 ， 训练方法在上一篇文章《社区o2o用户运营：用洗衣频道实操案例教你如何搭建用户流失预警体系》有讲 ， 通过模型可以将流失用户特征找出来 ， 并计算不同特征用户的流失得分 ， 以流失得分对用户进行分群 。
具体可以组合为低风险流失用户、中风险流失用户、高风险流失用户 。低风险用户群可以保持现状 ， 进行日常推送营销 ， 对于中高风险流失用户群 ， 需要结合用户画像系统和用户偏好分析模型分析来确定触达策略 。
比如：分析得到这个用户群女性比例较大 ， 社区属性为中高端属性 ， 偏好购买进口水果和高端洗衣 ， 这时可以以此来制定挽留策略 ， 向这些用户推送相应的针对女性群体的活动信息即可成功唤醒用户 ， 达到挽留的目的 。
四、用户数据运营策略 数据运营包括核心指标体系和数据分析体系 ， 核心指标体系可以监控用户运营的发展趋势 ， 实时了解用户活跃度、健康度等基本信息 。用户数据分析体系能够帮助运营人员定位问题 ， 并针对问题及时优化产品 。
首先是核心指标体系的搭建 ， 核心指标一定与产品目标紧密结合 。比如：单车类产品目标是获得租车收入 ， 其核心指标应该以付费用户为核心进行搭建 。资讯类产品目标是用户阅读产生流量 ， 其核心指标应该以DAU和浏览深度、时长为核心进行搭建 。
同时 ， 核心指标数据在企业内部不同层级的人员关注点也不一样 ， 领导层级关注的是大盘用户体量、成本、收益；运营层级关注的是用户活跃度、留存度、转化情况；在指标体系产品的搭建中 ， 我们围绕消费用户核心指标从新获客能力、 健康度、偏好度、购买行为四大维度进行构建 。
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