在目前精细化运营的要求下美工兼职网站，用户分群和用户价值提升是对每一个运营人员的要求，对于证券类APP的用户分群有大多数产品通用的角度，也有基于其业务和产品特性的不同之处。

对于用户运营工作来说，基础数据获取是第一步，用户分群是第二步，用户成长则是最关键的第三步。本文通过３种分群方式和３个用户成长模型，简述了第三方证券类用户的运营手段和方法。

第三方证券类APP是指以股票为核心内容，提供新闻资讯、数据查找、行情分析、社区讨论等服务，而又不具备券商资质的证券服务商。

国内比较知名的包括：同花顺、牛股王、自选股、雪球等。整体来看国内的股民用户画像大概是：

25-45岁，生活在1、2、3线城市的男性，受过大学以上教育，拥有稳定的工作和收入来源。

这里简单提一下，第三方证券类APP主要的收入方式：

替券商开户导流，获得开户奖励和佣金分成 销售专业的分析工具，选股决策工具给用户 销售牛人的观点、文章 更全面的数据服务以增值会员的方式销售 对机构的数据服务

在目前精细化运营的要求下，用户分群和用户价值提升是对每一个运营人员的要求，对于证券类APP的用户分群有大多数产品通用的角度，也有基于其业务和产品特性的不同之处。

用户分群的三种方式 1.按用户基础特征分群

最基本的用户属性数据，一般的第三方统计工具都有相关数据内容，例如：性别、年龄、城市、来源渠道、设备品牌型号等，基础特征数据是后续进一步分析的基础。

2.按用户行为特征分群

下载-注册-使用-实名-下单-购买这是一组典型的用户行为路径，根据渠道投放方式不同，有先注册后下载，也有先下载后注册两种。这是基本的AARRR模型，运营要针对不同阶段的用户使用不同的手段以实现更好的转化效果。

新用户：看到我们独特的产品宣传点，由渠道引入。我们希望他们下载注册APP，常用的是新手福利、体验会员等。 活跃用户：希望他们持续活跃，转化购买会员、分析工具等，常用的是：固定用户使用习惯，定制化的自选股新闻，交易信息，引导购买付费服务。 兴趣用户：希望他们完成付费决策，常用的是限时打折、限时体验等促销方式。 付费用户：希望用户到期续费和邀请好友一起来买。常用的是邀请有礼、好友组团打折。

除了基本的AARRR模型来划分用户行为，还有很多角度可以参考，例如一个付费的交易决策功能—智能选股。可根据交互标签的组合：“最近一月”、“点击智能选股”、“点击次数超过3次”、“未申请”等标签，将具有购买智能选股倾向的用户筛选出来，针对群体进行转化。

3.按定制化标签属性分群

用户信息标签化，打标签的标准主要依照用户社会属性、生活习惯、交易行为等。标签是人为规定的高度精炼的特征标识，在给用户打标签时除了依照用户基本信息外，还涉及到用户隐性特征，如潜在需求和交易偏好等。

标签化管理需要有一定的广度和深度，广度是指全面性，包括了基础属性、用户操作行为、用户交易行为、产品特殊向属性，分类的广度可以根据产品特点进行管理。

同时标签化还需要有一定的深度，例如连续10日登录用户，可以打一个“连续10日登录”的标签。这里需要注意的是：证券类产品的独特性，因为有交易日和非交易日，有的用户可能连续一个月的交易日均有登录，但是非交易日从不登录。这时候我们就要区分一个交易日登录情况和自然日登录情况。对于这类非交易日不登录的用户，也可以打特定标签，便于后期的活动激活。

美工包月

通过对用户基础特征数据+用户行为数据+交易数据的标签化管理，就可以刻画出该用户群的整体画像。如果搭建了这套用户标签体系，那么对于后期的拉新、留存、付费转化都会更有针对性，也会提高整体的转化率。

这三种用户分群方法，有区别也有相通之处，平时的工作中，我们可以和开发同事交流搭建相应的数据系统，也可使用第三方分析工具完成绝大部分的数据获取工作，实现精细化运营的关键一步。当我们完成用户分群之后，就可以用群组的角度看待整体的用户结构，下一步的用户价值提升也会更有针对性，运营策略效果也会更好。

用户成长模型的搭建

对于用户运营工作来说，如果基础数据获取是第一步，用户分群是第二步，那么用户成长就是最关键的第三步。

通过三个基础模型的建立来分析用户的成长和升级美工兼职网站，它们分别是：转化漏斗模型、任务分层模型和生命周期模型。

转化漏斗模型是在纵向上，对用户转化的节点进行分析；以此为基础，根据用户在不同转化节点的分布情况，对将用户在平台上所属的生命周期进行定义和划分 任务分层模型是在横向上，对用户在平台上的各种行为进行拆解和分组，按照“核心任务-扩展任务-外延任务”的体系进行划分，以此为基础引导用户在不同层级的任务中迁移和成长 最终，通过对用户转化率的持续优化、用户任务完成行为的持续引导，进而实现对平台各生命周期用户的差异化运营和服务，最终实现平台用户快速和持续的增长。 1.用户转化漏斗模型

用户转化漏斗是分析用户在产品内各种行为的最常用模型，可以根据用户在产品内的路径去建立漏斗，而且也可以利用我们第一部分讲到的用户分群，先对用户分群，其后针对不同群体的用户进行行为路径的漏斗分析。可以针对某一个小功能建立漏斗模型，也可以针对一个大的路径建立漏斗模型。

这里我们以一个选股产品页做一个漏斗分析：常见的是用户注册进来看到选股的页面，进而会看到选股结果的宣传，因为好的结果是吸引他购买的原因，当他认为结果很好之后会去看选股产品到底是如何实现的，如果他对产品感到满意则会去购买这个产品。这个路径基本实现了用户的行为轨迹，但是只看这个不足够分析清楚用户的行为。（如下图左侧）

当我们进行更细致的划分时候，我们才能更深刻的了解用户的想法，以其中的选股产品页这个环节，我们以一款量化策略产品为例，可以再细分为5个转化节点。通过更细的颗粒度和节点，才能更好寻找用户的流失点。（如下图右侧）

2.任务分层模型

对于用户而言，在一个平台上所有的行为，美工兼职网站都可以放到“核心任务-扩展任务-外延任务”的框架中进行考核和分析。任务系统是运营切入产品，主动去影响用户，引导其成长升级的关键系统。

第三方证券类APP的用户核心需求是交易赚钱，那么就涉及选股、择时交易、仓位、投后管理。券商核心满足的是用户的交易需求，而第三方证券类APP基本以主打选股和择时为核心点，这也是股民交易的痛点。

如果我们以富途牛牛的积分任务来对照看，存入资金、转入股票、完成第一笔港美股交易就是核心任务，给予最高的1000积分。而被选为牛牛圈精华则属于扩展任务，也有300积分，像阅读新闻则属于外延任务，只有5积分。

那么在我们的日常工作之中，设置活动或者积分系统时候，也应该按照核心任务-扩展任务-外延任务的角度去设计，首先要满足用户的核心需求，进而才能去考虑非主线的任务，就好像游戏中的主线剧情，支线剧情和副本一样。

“模型Ⅰ-用户转化漏斗模型”其实是以平台为中心的用户转化视角，而“模型Ⅱ-用户任务分层模型”则是以用户为中心的需求满足视角。两个模型有同样的转化节点，但模型Ⅰ是扁平的，而模型Ⅱ却是带权重的。

3.用户生命周期模型

经典的生命周期模型，通常分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期，大致可以分为3个区间。

获客区——引入期，通常说的“拉客”，主要运营手段为拉新，主要考核指标为留存率； 升值区——成长期+成熟期，通常说的“接客”，主要运营主段为激活，主要考核指标为增长率和转化率； 留存区——休眠期+流失期，通常说的“留客”，主要运营手段为留存，主要考核指标为为留存率和召回率。

（1）引入期

针对处于不同生命周期的用户进行不同的运营策略，那么对于第三方证券类APP应该如何去定义各个阶段？

在引入期我们的目的是让用户注册、下载APP，主要是在各个渠道投放针对性的落地页，同时在用户下载之后有一个清晰的新手引导，例如推荐一些优质的股票让其添加自选股。在股票类APP添加自选股就是一个魔法数字，添加2-3只自选股的用户留存率会高出很多。

（2）成长期+成熟期

成长期和成熟期，我们以促活和提升用户价值为目的。例如最常用的模拟炒股比赛，对于小白用户既能熟悉市场，又能获得奖励，很好的用户提升形式。

（图1）是360股票的炒股比赛，还有会员福利日，这种视频网站和电商经常做的活动形式，也可以来售卖股票的会员服务。例如股票灯塔的会员售卖就会尝试多种形式去推荐自己的决策系统（图2）。

（3）休眠期+流失期

休眠期和流失期，最重要的就是用户的留存和召回，常用的比如有股价预警，自选股动态，通过push或者短信发给用户，让其来关心自选股状态，拉近和他的关系。还有在年底或者周年庆时候发送情怀类的数据统计，让用户了解自己的交易数据，拉近和平台关系，促使用户再次回归。例如（图3）富途牛牛的5周年纪念活动，通过账单和小游戏来吸引用户回归。

当用户处于不同发展阶段时，用户价值会产生相应的变化。因此，要运用漏斗模型和任务模型，使用户尽可能的向成熟期的方向成长。

4.用户成长的2个层面

通过用户分群和３个成长模型，我们最终希望实现用户的成长，这个成长对于证券类ＡＰＰ用户而言是从金融和互联网两个维度展开的。

（1）从金融层面

从金融层面的升级，用户形成更完善的市场认知、投资逻辑，用户购买的服务从投顾类转变为数据类，用户从听从他人建议交易，变成形成自己的投资逻辑，甚至可以通过自己的交易体系来影响他人。

例如雪球的用户从潜水到发言，到成为大V，到出书或者发行私募；例如果仁、量加的用户从购买他人的量化策略，到自我学习策略使用和因子特点，进而自己制作策略，甚至成为热门策略进行售卖。

用户在金融上的升级，会带来对平台不断提升的忠诚度和知名度，同时也会带来很大的经济价值。

（2）从互联网层面

用户在平台内成熟度的提升，它表现为在基于主线转化漏斗的成长体系上，持续不断地向漏斗的下一个环节迁移和成长。用户在平台上发展生命周期所处的节点，是影响用户在互联网层面成长的背景性因素；同时，用户在主线转化漏斗所处的节点、活跃情况、留存情况等都是影响用户在互联网层面成长的关键性因素。

总体来看，用户的成长过程是在金融和互联网这两个层面上交织进行的，最终都体现为用户在平台上各种各样的交易购买行为。

写到这里，基本搭起了用户分群和用户成长的大轮廓，具体的使用还要结合各自产品的特点、发展阶段和数据情况。

在线上流量越来越贵，产品同质化日趋严重的背景下，精细化运营是一个趋势，而用户分群和用户成长是精细化运营的核心方法。我们运营的最大期望，就是通过种种方法论和实践满足用户的需求，实现用户的成长，同时也实现我们产品的成长。

 本文在用户升级部分的3个模型是借鉴了张德春老师在《基于用户行为的增长逻辑——触动人心的运营策略03》中提到的分析方法，特此表示感谢。

 

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题图来自 unsplash美工兼职网站，基于CC0协议

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