如何用 FAST 模型进行精细化运营?

林骥

共 1309字,需浏览 3分钟

 · 2022-07-13

你好,我是林骥。


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


1. 模型介绍

FAST 是以下 4 个英文单词的缩写:

Fertility 可运营人群总量
Advancing 人群转化率
Superiority 高价值会员总量
Thriving 会员活跃率

其中 F、A 属于新客运营,S、T 属于老客运营指标;F、S 是数量指标,A、T 是质量指标。



① Fertility 可运营人群总量

预估可运营人群总量,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。

② Advancing 人群转化率

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。

③ Superiority 高价值会员总量

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。

④ Thriving 会员活跃率

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。

2. 应用举例

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。

运用数据分析的细分思维,按照销售额的计算公式:

销售额 = 总消费人数 * 客单价

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。

我们结合之前介绍的 AIPL 模型,可以进一步细分为:

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。

最后的话

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。

相关文章:数据分析学习指南V3.0

参考:《数据运营》
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