运营是根据业务线的目标，采用综合的方法来实现的活动。为了提高效率，引入各种模型和优化方法论，并掌握常规操作的“套路”，即使按照标准步骤进行，也能取得良好的成果。
运营模型多种多样，包括偏理论和偏实践的；分析用户属性与生命周期的，也有经营用户的。根据运营目标，如用户增长、用户活跃、用户留存、用户变现等，每个目标都有特定的方法论。
1、AARRR
AARRR转化漏斗模型是由增长黑客之父Sean Ellis提出的一种科学有效的互联网产品增长方式，它系统地划分了用户生命周期的五个关键阶段：获取用户、激活用户、提高留存、获取收入和传播推荐。
在获取用户（Acquisition）阶段，即AARRR环节的第一步，产品需要引导用户从认知到理解再到成为产品用户。通过多种推广手段，如广告投放、KOL推广、APP应用商店分发和地推等方式，实现新用户的获取，俗称“拉新”。
激活用户（Activation）是用户发现产品价值并反复使用的激励过程。这个阶段旨在确保新用户不仅仅是注册，还要成为活跃用户。通过新手训练营、新手红包和推荐关注等方式，积极推动新用户的激活。
提高留存（Retention）并不仅仅是关注狭义的次日留存，而是关注所有对用户留存有帮助的指标。在获取和激活用户之后，老用户将成为关注重点，需要实施措施以保持他们的活跃。这可能包括建立用户成长体系等措施，使用户长期留存。
获取收入（Revenue）是指通过各种手段将流量转化为现金收益。变现的前提是有足够的流量基础，并采用适当的变现方法。互联网产品的变现模式从免费模式发展为TO C商业模式，包括知识付费和粉丝经济等。
传播推荐（Referral）是通过利用现有用户的社交影响力来获取新用户的方式。用户推荐营销是一种持续性和高效益的增长方式，也是一种可衡量和可扩展的增长模式。产品增长执行的关键指标之一是是否有“好友推荐”功能，而“邀请好友，双方都可以得到XX奖励”，这类话术对大多数人来说已经非常熟悉。
2、AIPLA
在数字世界中，强调AARRR作为用户运营的核心理念。然而，在传统世界，用户运营模型被定义为AIPLA，即Awareness–Interest–Purchase–Loyalty–Advocation（认知-兴趣-购买-忠诚-拥护）。就字面上看，这个模型与AARRR模型并没有本质上的差异。
AIPLA详细描述了传统世界中客户的转化过程，从对产品的认知到最终成为“死忠粉”的整个过程。该模型强调在这一过程中，应用不同的运营策略来满足各个阶段的需求。
这一模型在业界被广泛引用，例如：阿里的品牌数据银行主要逻辑是AIPL（没有A），腾讯数据智库（TDC）也是如此，京东营销360则洞察用户从认知（Aware）、吸引（Appeal）、到行动（Act）、拥护（Advocate）四个阶段。巨量引擎引入的5A（Aware感知、Appeal好奇、Ask询问、Act行动、Advocate拥护）也与此相似，差异不大。
然而，这些模型不仅仅是为了界定用户关系阶段而存在。当前头部互联网平台推出的数据工具更进一步，以科学量化的方式为品牌提供人群资产的实时查看和流转剖析。
这种清晰的量化方法有助于品牌深入了解用户与品牌之间的关系，为制定更具针对性和个性化的用户沟通策略提供支持。因此，这些数据工具催化了品牌与用户之间关系的递进，为建立更紧密联系的关系奠定了基础。
3、MOT
消费者时刻（Moment of Truth，简称MOT）是消费者旅程中一系列关键的“里程碑”节点。在这些时刻中，消费者可能正在搜索特定产品或者分享产品信息给他人，这个概念最初由宝洁提出。
其中，ZMOT（Zero Moment of Truth，原初MOT）是其中一类特别重要的时刻，指的是在某些刺激下，个体初次产生的心理活动，使其意识到有购买某物或服务的需求。而UMOT（Ultimate Moment of Truth）则是购物历程的最终时刻，通常是消费者在使用产品后分享体验的关键时刻。这两者的概念是由谷歌引入的。
总的来说，“关键时刻模型”认为在消费者制定购物决策时存在两个至关重要的时刻。首先，当消费者站在货架前面，面对众多商品需要做出购买决定时，之前接收到的外部媒体广告等信息的刺激会发挥作用，引发第一个关键时刻。
第二个关键时刻则发生在用户购物后的个人体验中，当用户拿到商品后，与广告中商家的承诺进行对比。这一时刻被认为是一个“分水岭”，良好的用户体验有助于培养品牌的忠实用户，而糟糕的用户体验不仅可能导致用户流失，还有可能影响整个用户群体。
4、RFM
RFM模型的核心目标在于对所有客户进行价值评估，并据此对客户进行分类。该模型本质上是一个简单的分类系统。
在这个模型中，R（Recency）表示客户最近一次购买的时间距离现在有多远，F（Frequency）表示客户在最近一段时间内购买的次数，而M（Monetary）表示客户在最近一段时间内的购买金额。
原始数据通常包括三个字段：客户ID、购买时间（日期格式）和购买金额。通过使用数据挖掘软件处理这些数据并考虑权重，可以得到RFM得分，从而进行客户细分、客户等级分类以及Customer Level Value得分排序，进而实现数据库营销。
RFM模型主要应用于零售行业，对于其他行业并不一定适用，因为其中的R和F对其他行业可能并不适用。例如，在学历教育领域，F可能永远只有一次。
总体而言，数据分析的最终目的是提出并实施一系列运营和营销策略，以促进企业发展。运营策略的制定包括提高活跃度，增加一般客户和低价值客户的活跃度，将其转化为优质客户；提高留存率，通过与重要挽留客户互动，提高这部分用户的留存率；提高付费率，通过维系重要保持客户和重要发展客户的忠诚度，确保企业稳定收入。
5、CLV
顾客终身价值是指每位购买者在未来可能为公司带来的总收益。研究表明，顾客贡献的利润可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。
并非所有顾客都具有相同的价值，因此，企业若能专注于那些可能带来最大未来利益的客户，将能够实现更佳运营。因此，企业需要明确识别这些客户，而顾客终身价值（CLV）则是对客户未来利润的有效预测，也被称为生命周期价值（LTV）。
CLV考虑了完整的客户生命周期，包括客户获取和客户流失，其计算不仅仅涵盖当前顾客已经产生的价值，还预测了未来的价值。CLV的计算公式多种多样，有些复杂，主要在流失率和影响因素方面有很多考虑，也可能包括投入成本、价值变化率和利率变化等。因此，识别和理解这些关键因素对于准确计算CLV至关重要。
顾客终身价值不是一个单一的维度，而是一个立体的概念，具有三个主要维度。首先是顾客维持时间维度，即通过与顾客建立长期关系，提高顾客维持率，从而获得更高的顾客生涯价值。其次是顾客份额维度，表示企业提供的产品或服务占顾客总消费支出的百分比。最后是顾客范围维度，企业总的顾客生涯价值与其顾客规模直接相关。
因此，企业需要清晰了解现有顾客，并同时关注拓展潜在顾客。这三个维度共同构成了企业在顾客终身价值管理中的全面策略。
6、顾客社交价值模型
在当下的商业环境中，品牌与用户的关系已经不仅仅局限于购物和产品推送，更强调彼此的互动和相互认知。顾客社交活跃度模型被设计用于辨别品牌社交活跃的用户，这部分用户在品牌UGC内容产出和社区活跃度方面发挥着重要作用。
另一方面，顾客影响力模型旨在发现品牌中具有影响力的用户群体。尽管KOL的影响力不可否认，但如果品牌能够在自身用户中培养出这样的人群，将能够发挥巨大的影响力，实现轻松取得更多用户的目标。
7、FAST指标体系
在一段时间内，该指标通过数量和质量两个方面评估了品牌健康度的四个关键指标。
Fertility-AIPL人群总数量指数衡量了曾经达到AIPL状态的消费者的去重总量指数，AIPL状态涵盖了消费者从认知、兴趣、购买到忠诚的整个过程。
Advancing-AIPL人群加深率考察了存在AIPL状态，提升的消费者在AIPL人群中所占比例的指数。这包括从A提升到I、P、L，I提升到P、L以及P提升到L等情况。
Superiority-超级用户人群总量指数衡量了高净值、高价值和高传播力消费者的去重总量指数化后的结果。这些消费者是有意愿与品牌互动的重要群体，如会员。这类人群代表着品牌可以以低成本高效触及或转化的对象，而其与是否已经进行购买无直接相关性。
Thriving-超级用户人群活跃率评估了在超级用户人群中有过活跃行为的人所占比例。这些行为包括在180天内加购、收藏、领取权益或积分以及其他互动。值得注意的是，FAST中的F和AIPL总量是基于消费者历程中各阶段消费者数量计算得出的。
