如何通过社群运营使项目营收从0增至千万？

如何通过社群运营使项目营收从0增至千万？

社群运营作为运营工作中的一种，对运营者的工作能力要求比较高。本文将以一个完整的社群运营项目，梳理社群运营的玩法，对社群运营感兴趣的童鞋不要错过哦。

在写这篇之前，我搜寻了一些社群文章，比较多集中在各种具体的群内玩法和方案分享上。而这些玩法和方案对社群指标的影响值有多大？是否适用于我的项目？如何判断如何挑选呢？

本文不谈方案，回归运营本质。以数据导向，回顾在具体项目中，社群运营模式搭建背后的思路。（下文出现的数据皆为模拟数据。）

一、项目背景

某平台除了传统的轻型知识付费SKU外，希望拓展领域做教育课程。

产品上线做完内测后，开始投入运营和商业化，我在这个时期进入。搭建并跑通社群转化模式，半年时间依靠社群模式成长为单月千万级营收项目。

二、执行回顾

MVP测试，初步搭建业务路径和运营转化方案（通过社群转化使转化率提升4倍，转化周期缩短1倍）。

数据分析，驱动运营增长。

找出关键行为、典型用户路径、可增长点。通过用户生命周期模型，建立数据化、可监测的社群运营模型。用户量扩大10倍，通过生命周期模型和用户行为数据分析，将转化率指标拆解为5个细分指标，明确细分指标数据和对应策略，使得指标可控可监测，可规模化。用户体量继续增加，做用户细分，匹配对应的运营机制（用户量指数级增长情况下，找到细分方法，划分不同的社群运营策略）。未能完成部分：在用户体量规模化后，根据用户细分标签或行为标签，自动匹配相应运营策略，使运营产品化机制化（能够做但尚未实现的方向）。

优化运营增长模型（全量数据提升逻辑，协同产品、教研等团队，提升总体北极星指标）。

全链路拆解，梳理每一个业务环节，提升优化细分环节数据。通过因子分解形式，拆解指标到足够细后，提升各细分指标。

阶段一：小规模MVP测试，确定业务模式

业务模式探索：

考虑到对于偏重型的教育课程营销，即低频次、高客价产品的转付费，一般营销的方式为多次体验后购买，即用户在首次购买前更需要体验且看重体验感受，所以增加社群作为体验环节促进转化。

业务路径：体验课曝光——报名体验课——加入社群——体验课程——首次付费——学习课程——再次付费。

初步群内运营方案，群内用户路径：加入社群——咨询答疑——体验学习——讲座学习——付费购买。

根据数据反馈，判断可行性：

判断MVP是否可行，两个数据对比维度：

横向比：行业内同类型产品的平均数据对比。

纵向比：本产品历史的社群数据对比，本产品的其他业务模式数据对比。

因为是首次使用社群运营方式，内部没有过往数据，我们选择该产品现有的业务模式数据进行对比，在同样的流量曝光情况下，比较最终订单量。

1）原有业务模式：流量运营

和站内其他SKU一样，通过在APP内进行流量运营转化。

更细节的用户数据，比如跳出率、停留时长、试听情况等参考数据，用来调整优化方向，比如调整课程标题、详情页、用户评价等。

2）测试业务模式：社群训练营模式

在自有平台内，将用户引流到微信社群，进行体验转化。

3）两种业务方案都各有利弊和相应的优化空间

第一种模式拥有更为顺畅的转化路径，但对课程页的直接付费转化能力要求较高；第二种模式降低了用户的决策门槛，但流量损耗更多，需要的运营人力成本更多。

我们实测后核算这两种模式在同样的资源曝光量情况下，最终成交的首购订单量，对比分析新方案的可行性。

下面是两个业务方案的业务数据（本文数据皆为假设）：

数据浮动空间：在收集关键业务数据的同时，也需关注运营相关的过程数据。这是运营在测试周期内可做的优化动作，可定性预估数据提升空间。方案一的CTR/转化率关键数据还可参考公司内其他项目的平均值或最优值，方案二需考虑用户在各个环节跳转的流量损失上限，社群转化率可能会出现的下降幅度。MVP数据结果对比：最终我们得到两个方案在一个周期内的数据结果，方案2的首购订单量是1的两倍，加上浮动空间，2呈现优势，我们初步判断2可行。预测推演：如果有同行经验或做竞品调研，还可多做一步推演。

以单月营收来核算，假设每日新增给社群的流量为100人。

首购GMV=新增社群流量100人*30天*首购转化率0.2*首购客单价100元=6W

复购GMV=首购用户600*复购转化率0.2*复购金额2000元=24W

成本=人员成本+流量成本

每月每人能运营用户2000人，假设2人工资成本2W元。

ROI=GMV/成本=（首购GMV6W+复购GMV24W）/（人员成本2W+流量成本3000人*单个社群流量成本x）

结论：单社群新增流量成本 x93元，ROI即可1。93元的获客成本对未来站内和站外用户获取都是可以实现的。

在MVP测试的一个月内，最终确立了社群运营转化形式，实际最终使得转化率提高了4倍，转化周期缩短了2倍，为这个项目的规模化增长带来了契机。

阶段二：初步增长阶段-以数据驱动，搭建用户运营模型

这个阶段开始正式投入运营，同时收集和分析大量数据，寻找可增长点。并围绕用户生命周期模型，建立可衡量的细分指标。

1）数据收集和分析

主要收集3类数据（分析目的）：

用户行为数据——找出用户关键行为（影响关键指标的关键行为）。用户路径数据——用户在产品各环节的使用数据（归纳用户典型路径，找出用户价值提升过程中的一般规律）。用户基础信息——潜在用户画像（①针对异常数据进行基础判断；②一定程度上的用户细分；③区分渠道或判断渠道质量）、付费用户画像（如有共性，可为精准用户的获取和运营提供方向）。

2）找到影响关键指标的关键行为因素

用户进入社群后，影响转化率的用户行为可能有：发言提问、打开学习课程、学完课程、参与群活动、领取优惠券等。

那么结合时间点，用户的每日课程打开率、学完率、每日发言频次、讲座参与率、领券率都是需要密切关注的数据。

以学习情况为例，学习率对免费得到课程，且仅仅只有3-5天学习时间的用户来说，是否能影响购买决策？影响值有多大，是否足够成为关键因素？

后台能拉取到2020年02月02日开班的这批课程里，有200个班级学员，这些学员的课程学习情况数据如下：

表里有用户基本信息，最后打开时间和课程学习情况。每节课里有4个环节，这里面1、2、3、4是指这个学员学到了这个课程里的第几个环节，0就代表一个环节未学。

这个后台数据是按照课程的学习情况来统计的，没有时间维度。就需要在定义的社群运营时间内，拉出这些学员的学习情况，以及付费情况。做交叉对比。

要了解学习率与付费率的关系，用户的基础信息先不看。

数据处理：定义在时间段内，学习过一个课程环节即视为学习过课程，对原数据进行处理，0为一次未学习，1为学习过至少1个环节。得到一个班级的学习率情况。

放大颗粒度，查看多个班级的学习率和付费率，以班级为单位比对学习率和转化率，有正向关系，但关系度有多大并不能明确。

回到表一，我们拉取过去1个月1万个体验课用户的学习情况进行取值。

可以和BI同学协作把数据放入相应模型寻找规律，找到聚合的分类方式。

3节体验课一共12个学习环节，20%的用户完成了1-3个环节学习，付费率为55%，其次是12%的用户完成4-8个环节学习，付费率为75%；更少的8%的用户学习9个环节以上，他们的付费率为80%。如果用户一节课都未学，付费率为6%。

40%学习用户贡献了94%的付费，可以明确用户学习与付费的相关性质。学习4个环节以上的用户，付费率比3个环节内的高，但因为4-8的用户占总数比更小，所以当下运营策略的重点将放在引导用户产生至少一次课程学习。

其次，我们看到比较特殊的数据是，用户学习情况并没有按课程节数，而是1-3、4-8这样区分。结合实际业务情况，课程第4个环节是学生跟读输出环节，大量学习用户在跟读环节流失。

根据运营反馈，流失的原因可能有：

课程试听者是家长，到第四个环节需要跟读就跳出了。跟读句子有一定难度，部分学生难以有耐心和能力完成。

这里产生的几个疑问可做进一步调研，这些原因，也将放在下一步优化范围内。

现在已经知道了学习率的重要性，接下来希望能进一步分析出哪些因素影响学习率。

同样的方法：

从用户基础数据上看，是否有某类年龄段、地区、消费习惯的用户更愿意打开学习；从用户行为数据上看，是否有规律性的用户平均学习时长、用户学习时间分布、用户学习频次等；从用户路径数据上看，用户更愿意在加入社群的第一天打开学习，还是在发放优惠券的当天，或者是最后一天？这些不同节点的用户占比是否有明显不同比例，他们的付费率是否有明显区别等等。

如果无法立马取值，定量分析，那运营怎么办呢？

运营也可以采用定性方法来做初步验证和判断。

我们想知道自己这些用户在哪一天更愿意打开课程，那就增加让用户主动分享学习时间、学习成果的分享环节。

通过打卡激励、作业评分等方法来获得反馈。这时候就能发现，用户在加入社群的第一天学习打卡的人数最多，第二学习人数最少，最后一天又会增加。相应的提高学习率的策略就可以是第一天做新手引导，第二天做留存活动，最后一天给予学习奖励等。

以上仅以学习率举例，其他影响因素也可以同类方式分析，最终找出关键行为。

三、搭建用户生命周期管理模型

社群用户有明显的从加入社群，参与学习到离开社群的随时间推进的过程，故以用户生命周期模型来搭建社群用户运营体系。

在社群MVP时，我们已经能总结出一些可能影响社群转付费的行为有咨询提问、学习课程、参与讲座、领券行为等。

如同上一节分析用户的学习行为与付费的相关度一样，在运营过程中可以通过更具体的用户数据收集和分析来逐渐明确用户定义。

1. 通过用户行为数据的分析，明确用户定义

在上一阶段已经发现，用户只要完成一节课的1个环节，就有较高的付费率，且伴随咨询行为。而完整学完1节课程即4个环节以上，更集中发生在第二天即最后一天，所以定义打开过课程即为激活，完整学习完一节课程的用户即为留存用户，而不要求是2节或3节课程。

休眠用户同样，我们通过短信push\APP推送、微信推送多个渠道唤醒用户，发现在微信渠道用户的唤醒率是最高的。在微信渠道积累了大量用户后测试发现，一个月内比3个月用户唤醒率更高，同时付费意向度也极高，仅次于在7天周期用户付费率。

2. 制定运营策略

有了明确的用户定义后，即可制定相应策略。

3. 执行运营方案

运营策略是一套机制和规则，每个策略下针对实际情况又会有更具体的运营方案。

举例：在社群运营中留存会比较困难，常见的情况是用户在刚加入社群后非常活跃，但很快随着时间推移打开群的用户越来越少，首购社群也有同样的问题。因为体验转化类社群，我们给出两个策略：

给予连续学习奖励；预告次日讲座，给到用户价值和福利。

以讲座为例，具体的运营方案是：

用户留存策略：社群活动-讲座运营方案：

讲座形式：文字讲座。讲座频次：第三天。讲座对象：有过活跃行为用户（填写表单）、潜水用户。讲座主题：用户痛点角度主题、课程亮点角度主题，用户互动咨询类等等。讲座规则：在第二天提前发放问卷，收集用户问题，如果用户问题收集不到%，则在第三天开始前1小时再次私聊触达；讲座问题提前储备好往期比较有争议性的话题，如互动量小于%，则抛出此类问题进行引导。讲座目标：**%用户参与互动。

如果有心，运营者可以设计几套针对不同对象的、不同主题、不同目的的社群讲座方案。

诸如此类，在什么渠道以什么样的展现形式、频次，吸引什么样的用户参与，达到一个具体目的被称为运营方案策划。

通过多次尝试和优化，发现对用户留存效果最好的讲座是答疑形式，同时总结了能引发用户讨论的10个话题，最终这个讲座方案模板化固定下来，并保证每次8%的用户互动度（侧面统计留存）。

四、社群用户运营模型的数据化

上述生命周期模型的搭建，是自上而下的用户运营的底层逻辑梳理：

明确了用户定义（有哪些行为数据的用户被判定为处于生命周期哪个阶段），可以采用哪些运营策略和对应方案（采取的策略对相应用户数据产生多少程度的影响，优化的运营方案是否提高了数据指标）。

通过多次迭代，最终有了一套在当下最优的运营方案和对应细分指标。

假设在这个团队里，首购社群的转化率为一级关键指标；二级指标即为影响一级指标的核心因素，把用户行为数据指标转变为以群为单位的数据指标。

为达到二级指标，运营人员可以探讨更合适的策略和方案。对管理者来说，监测二级细分指标的完成情况即可预测和把控最终转化率。

阶段三：指数级增长阶段-做用户细分策略

基于前面优秀的ROI表现，产品在主站内拥有了更高更长期的资源曝光，同时也有了更多的市场预算做外部投放。项目进入了新阶段，流量和社群新增用户量呈现指数级增长，但这个时候，连续几周转化率直线下降，原有的运营机制似乎出现了问题。

面对突然的明显数据下滑，提出几个假设：

因为投放渠道、曝光的急速增长，获取到的用户精准度下降；因为用户量急速增加，运营人员人效超负荷，新员工培养时间太短，运营工作没有做到位。

站外的渠道无法做对比评估，先拉取从站内获取的用户的基础数据，和之前用户的基础数据做对比，包括用户年龄段、地域消费情况、活跃情况等，数据结果区别不大。

运营人员的工作效率问题，也做了更多的指。，但老员工同样也未能达标，连续两周的数据都在下降。

几个假设都不成立，或者无明显相关关系，最终回到初创项目时使用的方法：用户访谈和用户调研。

一方面在运营过程中，找比较活跃的用户咨询了解不愿意付费的原因，另一方面在群内根据用户主动咨询的问题找方向，做大量的调研测试。

最终发现，是新用户的认知度下降。

随着曝光增加，更多用户是被更广泛的“启蒙”、“英语”吸引而来，而对课程IP的了解程度、对公司品牌的了解度极低，而我们的运营策略依旧以默认用户有认知基础方案转化。

这个阶段后，社群运营周期做了新一步策略上的调整，运营周期从3天增加到5天，前两天进行增加认知环节宣传，强调品牌和教学理念，后3天再开始涉及转化。

这个方法最后多次在站外渠道获取的用户中使用，在每次新渠道拉取的用户建立对应社群，并在运营周期中间，和运营结束设立调研问卷。

一般从几个方向做细分：该渠道用户的年龄、该渠道用户消费能力、该渠道用户对我们课程的认知度、对体验流程的感观。

年龄段偏高的用户群，增加高级别课程购买入口；认知度较高的用户群增加团购、人拉人等促销玩法等。

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