用户运营体系策略如何建立（附京东超市用户运营体系拆解案例分析和运营指南）

京东超市用户运营体系拆解，围绕提高GMV的总目标，核心用户是18-35岁女性群体

指标拆解：GMV = UV x 购买转化率 x 人均客单价 x 复购频次

GMV的值受4个因素影响，且匹配的运营环节不同，下面展开详细分析。

一、用户拉新

拉新情况会影响UV值，体现在导流的量+裂变的量

小程序引流

主要是京喜小程序的自然流量

公众号引流

主要是京东官方矩阵账号的自然流量，和小程序的流量有重合

推送出去活动海报后，新用户扫码关注后会有自动回复；菜单栏位置增加海报曝光位；推文底部匹配添加微信二维码；置顶留言中匹配曝光对应活动微信，引导添加；小程序的首页最佳曝光位增加微信图文页，尽量引导添加二维码

异业合作

顾名思义，资源置换，选择用户群体相似的其他品牌，比如受众为：一二线高知女性，家庭中的核心决策人，贴合京东超市核心用户，既18-35岁女性群体。这些品牌可以是百果园、幸福西饼，举个例子，百果园x京东超市（水果味的漱口水）不用拘束在微信生态，他们的社群、抖音、微博等其他平台的广告位置都可以考虑进拉新范围.

包裹卡

通常的诱饵是赠品、现金、服务、优惠券等等，组合刚需，回购诱惑，引导加微信

0元礼包，新品体验，积分兑换等等

社交裂变

任务宝裂变

路径：扫码参加活动——公号引导加企业微信好友——添加企业微信后，欢迎语设置为引导转发的话术和物料——邀请好友成功后，对应的服务号推送助力通知提醒

红包裂变

用户领取红包后，引导再开4个红包，邀请好友解锁，被邀请好友接受邀请，完成拉新

1分钱领裂变

用户点击授权，京东收集用户手机号——完成购买——分享这个好事给好友或者添加企业微信，被诱导分享该活动——提醒邀请人可以冲榜拿取其他福利——再次引导加微信或者进群

社群团购裂变

已经在群里的用户，看到相关介绍物料后，由邀请人扫码开启拼团，发布在自己朋友圈或者好友对话框及其他的微信群中，受邀者点击参团，完成购买后可以自己再开团，形成裂变。

短信PUSH

数据库中匹配18-35岁女性群体，可以借助运营商短信代发广告公司，做为触达告知用户的补充手段，通常是会留一个活动地址，在最后的微信留一个可以关注微信公号或者个人企业微信号的二维码。

二、用户转化和留存促活

这个部分和转化率息息相关，主要从新客首单+老客复购+商品力这3个方面做提高

新客首单

对于新用户，完成首单意味着可以拥有比较好的转化和留存，如何降低门槛便是重点。

我们可以使用新人赠送会员卡、优惠券、大礼包的形式，给足物质好处，同时系统匹配好对应的使用教程及引导。

时间OK（刚接触注意力集中），动机充足（有需求准备下单），金钱能力OK（新人礼包减免），加上使用引导顺畅无卡顿，新用户顺利完成首单，完成运营给设定的核心动作。

老客复购（用好私域）

配合之前引流拉新搭建好的社群的运营，会员制度的激励，好物推荐的种草等等

私域的企业微信要搭配人设——RCSC模型

Role 角色

Content 内容

Scene 场景

Characte 性格

比较好使的是福利官的角色，日常卖萌发放优惠，促进用户复购

确定好人设后，还需要根据社群的不同做出差异，比如宠粉群、主题群、活动优先快闪群等等，主要是涉及到6个有：

有利益：让用户感到针对自己的限时限量的特惠

有内容：兴趣话题，比如之前说的漱口水相关的介绍，科普

有分享：寻找群内分享指数比较高的用户或者自己安插水军，与官方福利官互动，分享使用感受，鼓励用户晒相关信息

有主题：比如各种情人节，女生节等等，以此为契机在群里聊起来

有思考：比如牙齿护理，可以一月邀请专家讲一个tips，让用户觉得有成长，结合自身思考改变，为之后运营转化储备认知

有价值：福利折扣的直观物质价值，宠物用品群的同好欣赏的精神价值等等

价格上也根据需要做区分，遵循这个价格体系

商品力

可以在1v1对话中，精准私聊，用户触达，组合之前给用户打的标签

顺便补充一下标签体系，分为事实标签、运营标签、规则标签

可以尝试品类组合关联销售的方式，比如卖半个西瓜附带勺子这样的组合

可以有其他的活动玩法，补贴，比如生鲜满399-200的券，限定某品类商品使用等等

人均客单价

提高人均客单价的方法，比如加XX元可换购XXX；距离上次购买XX已经过了XX天，建议再囤一些；2件9折，3件8折；满减后减免运费；增加高客单价爆品等

复购频次

提高复购频次的手段，支付后给一个红包减免券，下次购物可用；跨品类跨品牌组合包，比如剃须刀和牙刷组合；会员积分兑换制度，用积分激励来锁定用户；用高频带低频，比如高频使用的生活用品带家电组合绑定销售等等

三、简要小结

GMV = UV x 购买转化率 x 人均客单价 x 复购频次

运营策略手段和AARRR模型、GMV模型不是独立匹配，很多环节是耦合在一起的，社群私域的维护，IP人设的打造，长期内容的输出，都离不开数据的驱动，围绕核心目标去开展，才不会盲目追求虚假繁荣，而没有营收。

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