引言：

在此前分享的《如何搭建⾼效转化的私域运营体系》中，我们讲到了⼀个⾮常核⼼的知识点，全域营销的三⼤核⼼动⼒——⾼效转化、⾼度数字化、⾼强度饱和式的个性化触达。

全域营销背景下，⽆论是⽤户的激活、留存还是转化、复购，都对销售⼈员在单位时间内能达到的销售强度提出了⽐传统销售模式下更⾼的要求。⾼在哪⾥呢？

1、全域流量，集中管理，许多动作的影响被放⼤，⽐传统销售更强调每个动作都是有意义可衡量的。

2、传统销售基于对⼈的管理在这个模式下是失效的，必须让渡给对数据的管理，否则失去管理的销售过程必然⾛向失控，因此，就需要搭建标签体系，做好⽤户打分，做好用户分层、分组等，这些都是为了能够更快地把更适合的东⻄卖给更容易下单的⼈。

3、拿到全域数据可以更高效地做个性化，⽽个性化就是在不断模仿销冠与客户交流的最佳交互过程，这就不得不借助于⾼强度饱和式触达，而之所以在这⼀点上我们此前做不好，并不是饱和式触不对，⽽是我们做不到精细化。

今天我们再一起聊聊精细化，重新建⽴对精细化的全新认知。

01 真正的精细化究竟是什么？

关于精细化究竟是什么，我们查阅了国内外⼤量资料，发现精细化更像是⼀个精神内核和价值追求，⼤家对于实现精细化的出发点、路径、未来发展以及与其他营销趋势的结合都⽐较模糊。

笔者饶有兴趣地问了ChatGPT和Claude两⼤⼤语⾔模型，想看看综合了全⽹观点后的结论，最后，它们认为精细化主要包括以下⽅⾯：

1、⽤户画像：通过对⽤户的基本信息、⾏为、偏好等数据进⾏分析，构建⽤户画像，了解⽤户需求和⾏为模式，为后续的运营决策提供依据。

2、数据分析：通过对⽤户⾏为数据、营销效果数据等进⾏分析，了解⽤户群体的⾏为特征和喜好，挖掘⽤户需求，制定相应的运营策略。

3、个性化营销：根据⽤户的画像和数据分析结果，制定个性化的营销策略，如针对不同⽤户群体推送不同的内容、优惠券、活动等，以提⾼⽤户留存率和转化率。

4、⽤户沉淀：通过对⽤户的积累、沉淀和培养，建⽴良好的⽤户关系，增强⽤户忠诚度，提⾼⽤户留存率。

5、运营闭环：通过对精细化运营的数据效果进⾏监测和分析，及时调整运营策略，不断优化⽤户体验和运营效果，形成良好的运营闭环。

这些回答，是不是⽐我们认为的精细化的外延要宽泛很多，⼀般情况下，国内的营销/运营⼈员会认为，做好⽤户分层、分组和⼀些个性化，然后披上⼀层追求极致体验的外⾐，基本上就完成了精细化运营。

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显然，仅仅这样是不够的。集合绝⼤多数观点，我们总结了⼀个相对完整的精细化的概念：精细化运营是指根据⽤户的⾏为数据和特征，对⽤户进⾏分析和细分，进⽽制定相应的营销策略，从⽽提⾼⽤户的留存率、转化率等关键指标。

02 如何一步步实现精细化？

接下来，我们⼀起抽丝剥茧，研究⼀下如何⼀步步实现精细化、超越精细化。

⾸先，从我们最熟悉的，也是⼀直没做好的用户细分⼊⼿。许多⼈认为精细化没有⽤或个性化没有⽤，主要原因就是用户细分没有做好。通过⽤户细分，针对特定的⼈群、特定的需求，提供针对性的精细化营销策略。

1、⽤户细分

⽤户细分，第⼀个字——分。需要做好三件事：⽤户分层、⽤户分组、⽤户分群。

• • ⽤户分层：是指根据⽤户的属性、需求、⾏为等特征将⽤户分成不同的群体，从⽽对这些群体进⾏有针对性的营销和服务。
• • ⽤户分组：是指将⽤户按照⼀定的特征或属性进⾏分类，以便更好地了解⽤户的需求和⾏为，并为⽤户提供更加针对性的服务和营销。

通常情况下，⽤户分组是基于⽤户的个⼈信息、⾏为数据、兴趣爱好等因素进⾏分类，以便企业能够更好地了解⽤户的需求和⾏为，为不同⽤户提供不同的产品和服务，并且能够更好地进⾏营销和促销活动。

• • ⽤户分群：是将⽤户按照⼀定的特征进⾏划分，以便于企业更好地了解⽤户群体，制定针对不同⽤户群体的营销策略和服务⽅案。

⽤户分层、⽤户分组、⽤户分群都是⽤户分类的⽅式，它们的本质是为了更好地了解⽤户，提⾼⽤户满意度和转化率。

相同点：

• • 都是为了更好地理解⽤户的需求和⾏为。
• • 都需要通过数据分析、⽤户研究等⽅式来实现。

不同点：

• • ⽤户分层：主要根据⽤户的价值、忠诚度等因素进⾏分类，例如⾼价值⽤户、低价值⽤户等，主要⽤于优化⽤户服务、提升⽤户体验等⽅⾯。
• • ⽤户分组：主要根据⽤户属性、⾏为等特征将⽤户进⾏分类，例如地理位置、年龄、性别等，主要⽤于针对不同⽤户群体提供不同的产品或服务。
• • ⽤户分群：主要根据⽤户⾏为进⾏分类，例如⽤户购买⾏为、访问⾏为等，主要⽤于定向营销和个性化推荐等⽅⾯。

应⽤和最佳实践：

• • ⽤户分层：适⽤于各类企业，主要⽤于提升⽤户体验、增加⽤户黏性等方面。最佳实践包括对⽤户进⾏评估、制定合理的服务策略、定期跟进⽤户情况等。
• • ⽤户分组：适⽤于各类企业，主要⽤于产品定位、⽬标市场划分等⽅⾯。最佳实践包括明确分组⽬标、精准选取分组指标、不断优化分组策略等。
• • ⽤户分群：适⽤于电商、社交等互联⽹企业，主要⽤于个性化推荐、精准营销等⽅⾯。最佳实践包括深⼊挖掘⽤户数据、精细刻画⽤户画像、掌握⽤户⾏为特征等。

2、个性化

精细化是个性化的前提条件。而个性化是精细化在体验上的落地，精细化发展到极致的终点就是个性化。

当完成⽤户细分之后，企业可以根据不同⽤户细分群体的需求、偏好、习惯等特点，制定个性化运营策略，以提⾼⽤户的参与度、忠诚度和转化率。以下是⼀些基于⽤户细分的个性化运营的建议：

1. 推送个性化内容：基于不同⽤户细分群体的兴趣和需求，推送相关的⽂章、视频、新闻等内容，以提⾼⽤户的粘性和活跃度。

2. 提供个性化产品和服务：根据不同⽤户细分群体的需求和偏好，推出针对性的产品和服务，满⾜⽤户的个性化需求，提升⽤户的满意度。

3. 设计个性化的活动：基于不同⽤户细分群体的需求和习惯，设计个性化的活动，如打折、赠礼等，吸引⽤户参与，提⾼⽤户转化率。

4. 进⾏个性化的营销推⼴：基于不同⽤户细分群体的特点，采⽤针对性的营销⼿段，如微信营销、社交媒体推⼴等，提⾼⽤户的关注度和参与度。

5. 提供个性化的客户服务：针对不同⽤户细分群体的服务需求和偏好，提供个性化的客户服务，如在线客服、专属顾问等，提升⽤户的体验和忠诚度。

03 全域精细化运营框架

梳理完精细化的两大前提——用户细分和个性化，从精细化的本质和导致精细化运营失败的客观现实出发，我们认为全域精细化客户运营应该搭建如下框架：

1. ⽤户洞察框架，包括⽤户画像在内的⽤户研究体系、贯穿⽤户运营始终的⽤户标签体系和⽤户数据分析体系。

2. 个性化运营框架，包括⽤户分层、⽤户分组、⽤户分群三⼤模块。纵向分层，提⾼效率；横向分组，提⾼质量；横向分群，兼顾规模。

3. 数字体验管理框架，包括⽤户触达体系、数据资产管理体系、内容活动管理体系。

1、用户洞察框架

⼤多数客户都能理解精细化的概念，每次听完分享和讲座都很激动，但是具体落实时就发现，有时候甚⾄连⼀步都迈不出去。究竟问题出在哪里了，⾸先第⼀步可能就没做到位——⽤户分析不到位。

精细化运营的逻辑起点，在于对⽤户洞察（⽤户分析）的精细化上。

⽤户分析，究竟是在分析什么？⽤户分析，最本质的任务就是要⽆限接近⽤户在具体购买决策过程中的影响因⼦的真实状态，并将整个决策过程进⾏解构，从⽽能够找到针对性的推动⽤户更快完成购买。用户分析核心包含⽤户需求洞察、⽤户偏好捕捉两个方面。

当⽤户需求分析的基础打好之后，才应该开始关注每⼀个可能会影响需求被满⾜的因⼦。这些因⼦总结起来，可以概括为两⼤⽅向——⽤户⾏为和⽤户习惯——也可以统称为⽤户偏好。

⽤户⾏为：通过对⽤户的点击、浏览、搜索、购买等⾏为进⾏分析，可以了解⽤户的喜好、偏好和购买意向，从⽽为企业提供精准的产品推荐和服务。

⽤户习惯：通过对⽤户的使⽤习惯和使⽤场景进⾏分析，可以了解⽤户的⾏为规律和消费习惯，从⽽更好地设计和推出相关产品和服务。

需要注意的是，在这个环节，数字的绝对值的高低，并不具有决定性的意义。这要求企业具有⼀定的技术能⼒和数据处理能⼒，并且有战略定⼒，愿意投⼊⼤量的时间和精⼒。此外，⽤户分析体系，与⽤户标签体系是息息相关的，深入了解用户标签体系可戳历史文章《用户标签全面解读》。

2、个性化运营框架

迈过⽤户分析的坎，没有淹没在数据的海洋⾥和看似有⽤的报表⾥的⼩伙伴，接下来的灵魂拷问就是——然后呢？对⽤户进⾏深⼊洞察是精细化运营的逻辑起点，那么接下来是否能够制定针对性的策略才是最重要。

针对性的营销策略，就是狭义上我们讲的精细化运营的内核。

如果说⽤户洞察是想到，那么个性化营销就是做到，想到和做到之间的这道坎并不是所有公司都能迈得过去，即便企业已经对⽤户数据进⾏了深⼊分析，但是没有正确地做好⽤户细分，就会让它变成⼀个⽆休⽌的筛选游戏。造成这个现象的本源在于⼤家对于⽤户细分、精细化、个性化这些概念的理解和相互关系的基本认识是模糊的甚⾄是错误。  

3、数字体验管理框架

如何交付个性化？最后一个环节，你要落地你的体验。没有落地的策略不是策略，没有被体验的体验不是体验。

经过三年疫情之后，⽤户体验逐渐从以前的线上体验和线下体验、⽹站体验和移动体验区分的表述体系转变为融合体验，是互联⽹体验的2.0版本，用户对数字化的体验的需求越来越⾼，企业需要借助数字化技术来提供⼀致性、个性化的数字体验，以满⾜⽤户需求，提⾼⽤户满意度和忠诚度。

这个全域体验的趋势呼唤⼀个全新的营销⼯具——DXP 是 Digital Experience Platform（数字化体验平台）的缩写。DXP通常是⼀个集成了多种数字化⼯具和技术的平台，它包括内容管理、电商渠道、数据分析、个性化推荐、营销⾃动化等功能，可以帮助企业在多个数字化领域中实现协同⼯作，提升数字体验的质量。

• • ⼀体化平台：DXP提供了多种数字化⼯具和技术，可以在⼀个平台上实现多个数字化领域的协 同⼯作，如内容管理、电⼦商务、数据分析、个性化推荐等。
• • 多渠道⽀持：DXP可以⽀持多种数字化渠道，如⽹站、移动应⽤、社交媒体等，实现多渠道⼀致性的数字体验。
• • 个性化体验：DXP可以通过数据分析和个性化推荐技术，根据⽤户的需求和偏好，提供个性化的数字体验，从⽽提⾼⽤户满意度和忠诚度。
• • 开放性：DXP可以集成第三⽅应⽤程序接⼝（API），实现与其他系统的数据交换和集成，扩展平台功能和灵活性。

目前市面上满足以上大部分功能的平台比如LinkFlow CDP，感兴趣的小伙伴可扫码联系文末售前专家详细了解。

结语

鉴于全域是建⽴在⼏个⼤的私域的基础上去实现，我们可以将符合互联⽹精神的DXP作为⼀个理论和终极⽬标，我们认可类似系统对于提⾼营销效率和效果的必然性，那么当下我们需要在这种融合、全域的思路下，去做好我们可以做好的事情: 数据处理与洞察能⼒；全⾯、实时、个性化的⽤户触达体系；全⽤户旅程管理体系。