指南|快速搭建指标体系指南( 二 ) 业务|用户|Growin

其次，企业需要关注分层运营的需求和场景，建立分层会员体系支持运营需求。最后是实现自动化的管理与分发，提升个性化推荐的效率和效果。
2.1 全局统一运营阶段
全局统一运营是搭建指标体系的第一阶段。在这个阶段，企业的核心在于识别用户：我们的用户是谁？从何而来？有无转化阻碍？
为了达到这个目的， GrowingIO 抽取出了三个最关键的场景：

打通渠道数据，找到最优投放渠道
监管首页分发，优化用户引导
串联访问数据与业务支付数据，获取真实转化率

通过数据打通数据，我们可以获得两个业务场景的应用效果。
第一个场景是准确识别渠道质量。获取不同渠道的获客质量和获客能力，是市场投放与外部引流中最关注的环节，因此需要建立合适的指标衡量不同渠道产生的用户效果。

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上图展示了不同广告来源的流量效果。橙色框代表着各个广告渠道获得的流量；蓝色框用于衡量用户访问行为，使用跳出率、人均浏览页数和人均访问时长三个指标；黄色框用于衡量业务效果，涵盖浏览详情页、加购成功、购买成功三个用户行为。
打通渠道数据、访问数据、业务支付数据后，我们就能得到各个渠道的用户转化率，识别出高质量的广告渠道。
从上图可知，仅从用户量而言， B 是一个较小的流量渠道，如果只看访问数据，它的整体跳出率低，人均访问质量非常高， B 是访问效果较好的渠道。
结合业务效果指标分析，就会发现 B 渠道的购买转化率非常低，只有 0.01% 。像 B 渠道是交互效果强但真实购买转化效果差的渠道，就是业务部门常说的异常渠道，需要重点关注，把握渠道流量，提升转化效果。

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还原平台转化地图，识别转化痛点，是打通数据后的第二个应用场景。
分享一个客户案例。上图展示了一套电商平台从来源引导到访问，再到高价值行为、支付的标准流程图。
通过打通全局数据，我们可以清晰地描绘出该电商小程序用户来源的渠道构成、整体访问情况，包含从首页、搜索再到高价值支付行为的全流程用户数据，挖掘可优化的用户转化环节。
在全流程监控用户行为后，我们发现了客户产品设计中的最大问题——加购流程过于复杂。与首页列表或产品列表页直接加购的设计不同，该电商小程序要求用户必须进入产品详情页面才能完成加购。
通过还原数据行为，我们佐证了该电商小程序中过于复杂加购设置对用户转化率的负向影响。
基于该流失转化率，我们为客户提出了优化意见：缩短转化路径。即通过首页或产品页的加购引导，使用户点击小程序后可直接跳转至高转化率的产品列表页，变相提升小程序的付费转化率。
在该案例中， GrowingIO 通过埋点流量分发环节，帮助客户识别最优渠道、提供产品优化思路，使该电商平台支付转化率提升 20%以上。
2.2 会员分层运营
在完成数据积累后，就进入到会员分层运营的阶段。会员分层运营指向多样的场景：比如基础的用户运营、会员运营，再到定向的活动推送、弹窗曝光……
在用户运营上， GrowingIO 通过细分用户生命周期，划分出不同类型、不同状态的用户，针对性设置差异化提升指标，匹配精细化运营策略。

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举个例子：对于新客而言，复购转化是其阶段目标。可进一步拆解成复购率、次月留存率，通过保证留存来提升用户复购。
对于新客而言，运营策略应集中于新客优惠福利。通过识别处于新客阶段的用户，使用定向推荐红包、满减优惠等策略，进行精细化运营，提高用户复购及次月留存。

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分享一个内容平台的案例帮助大家理解会员分层运营。这个案例的目标是希望通过派发免费会员权益，引导新用户完成付费转化，实现平台付费和留存率的提高。
为了提高新用户付费和留存率，我们在用户领取会员权益后，设计分阶段转化率测试，识别影响用户付费转化的关键因素。在测试设计的过程中，需要特别关注以下两个问题：
第一，识别用户行为。在进行分阶路径设计时，需要明确的是我们到底要对什么样的用户进行测试——是领取过会员卡的用户还是没有领卡的用户？
显然，测试的对象为领过会员权益卡的用户。因此我们需要判断平台上的用户行为属性，这就依赖于用户行为数据的采集。
第二，判断兴趣标签。在找到领取会员卡的用户群后，需要根据采集到的行为数据构建用户兴趣标签。