关注微信公众号：木木自由，更多产品、运营与数据分析干货以及经验分享今天介绍一种衡量用户运营健康度的模型：FAST 模型，它可以从数量和质量上来衡量用户运营的健康度，通过对人群进行适当的划分，让运营变得更加精细化。其中 F、A 属于新客运营指标，S、T 属于老客运营指标；F、S 是数量指标，A、T 是质量指标。预估可运营人群总量，了解市场规模的总体情况，然后基于当前的缺口，优化未来的营销预算投入，指导市场拓展的方向。
通过多场景、多渠道、多方位的分层运营，进行差异化营销，促使人群的正向流转，提高人群转化率。通过线上线下联动，联合品牌营销，借助平台的场景营销等方式，扩大高价值会员的数量，为后续的会员运营打下良好的基础。通过公域私域相结合，借势促销，激发会员的潜在价值，提高会员活跃度，用数据为会员运营赋能。下面我们以一家品牌零售公司为例，在 FAST 体系的指引下，以「人、货、场」为抓手，更加有效地完成销售目标。再按照 FAST 模型进行细分，虽然 F 和 S 都是潜在的消费人群，但是这两个指标对应的人群有着本质的区别。严格来说，S 是属于 F 的一部分。销售额=（A+I）*新客转化率*首次购买客单价+S*T*复购客单价其中 A 和 I 代表 AIPL 模型的前两个指标，S 和 T 代表 FAST 模型的后两个指标。当我们把数据的颗粒度细分之后，对比分析历史数据的变化趋势，就更容易找到提升点。比如，通过对历史数据的分析发现，T 这个指标的变动比较大，在时间和精力有限的情况下，可以考虑从 T 入手，重点提升高价值会员的活跃度。运用帕累托分析模型，可以把高价值会员筛选出来，对他们的行为特征进行更加细致地分析，找到更加适合的运营策略。
结合RFM 分析模型和聚类分析模型，也能对会员的价值进行评估和分类，并采取相应的营销策略，比如，根据不同类别的人群，发放符合消费需求的优惠券，以便提高会员活跃率，积累更高价值的超级用户。随着互联网人口红利的逐渐消失，业务的增长往往要靠精细化运营来实现。从上面的应用案例可以看出，分析思维模型的应用往往不是孤立的，而是互相配合、交叉验证的关系。对于同一个问题，可能存在着多种不同的解决方案，选择适合的模型和方法，才能对业务问题进行改进，让数据分析在业务中发挥更加重要的作用。
灵活运用分析思维模型，关键在于深刻理解业务的背景，结合业务的实际情况，做出更加明智的决策。
文章来源: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMDgwODcyNA==&mid=2247512249&idx=1&sn=ba647f0769bb2fabfb46add3a1e780d9&chksm=e8af3d42dfd8b454ecee38be6845b6ab092a6e7a692fbf7f9e91d693f2ebbcb9752f869c364b#rd
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