用户运营是整个运营工作中最核心的一部分，所有的运营都与用户有关，而用户则是影响你工作结果最重要的导向。产品、内容和流量都是以用户为基石的，而把用户运营放到最后讲也意味着它最重要。

下面就跟我一起来了解一下， 用户运营该怎样通过数据思维实现体量几何级增长的。

用户运营的主要工作是维护用户的关系，把用户始终死死地锁在自己的流量池中。维护用户，手段有很多，但是对于产品来讲，尤其是互联网产品来讲，留存是一个相当重要的数据。

去分析留存数据，我们一般会用到组群分析法，这个划重点。组群分析法通俗一点来讲就是以相同特征的人群划分为一维度，对该群体一定时间范围内的行为去做分析。

举个简单的例子，如果我们现在运营的是一个小程序，行业是外卖。

那么我们分析用户留存的时候首先要划分用户的年龄、所在城市、和消费习惯。如，我们的主要用户为23-26岁，二线城市，均单价25元左右的群体，那么我们需要进一步对用户的使用习惯进行分析。

有如下数据维度进行进一步的留存分析：

用户的使用时间、用户的使用频率、不同时间段后用户的留存率

根据各个运营涉及的产品不同，用户的使用频率划分也不同，如果产品是高频使用的，那么则需要缩短用户使用频率这一维度。而拿到这些数据后，就可以以数据为导向去做精细化的运营。

比如用户在使用产品的过程中，评论、购买、转发分享等行为，都需要尽可能的拆分出来，并做同比和环比的统计，对其行为建立相应的行为指数。

这样划分的好处是，我们能在用户基础信息之上，更进一步的划分用户的类别，将用户定义为业务端的ABCD类用户，以用户的活跃指数做标签化和分组化。

如果一个用户是C类用户，那么我们需要多做运营活动，以优惠的方式及或者类用户。如果是针对D类用户，则需要刺激用户的活跃，培养用户的使用习惯，以推广为主。

无论搭建互联网产品，还是运营线下产品，一定要保证在拿到数据后ABCD类用户的划分是合理的，不然即使现在产品处于高活跃期，如果D类用户比例过高，很有可能在很短的时间内转向为低活跃。

讲到用户运营这一板块，运营的数据思维基本上就要告一段落了，想实现指数级增长，仅靠纸上谈兵还相距甚远，希望各位能在实操中多总结经验。如有问题，也可以多在社区发文，欢迎交流~