用户运营的传统数据驱动方式与AIGC驱动方式

一、用户运营的传统数据驱动方式 

目标： 

基于内容画像、内容播放质量数据、用户画像、用户行为数据构建相关体系或者模型，进行多场景、多链路内容/用户洞察与数据分析，以运营转化为目标、以数据为决策基础、体系/模型为运营动作驱动。 

计划： 

1. 数据 

（1）埋点 

推动公司技术团队，提升端内外各运营场景的埋点的完整性、实时性，确保运营效果及时查询、运营动作及时可调整；推动埋点数据的可用性，如浏览、点击、付费等关键埋点能为运营目标服务；除了提升埋点的完整性和实时性，还需要对埋点数据进行清洗和分析，以确保数据的准确性和可用性。同时，还需要建立数据仓库和数据平台，以便于数据的存储、管理和分析。 

数据仓库和数据平台需要支持多种数据源的接入和数据的实时处理，以满足不同场景下的数据需求。 

（2）用户画像 

联合大数据部门，驱动公司产品、第三方数据融合（涉及隐私计算），建立丰富的用户画像体系，为后续模型、算法的准确性提供基础；用户画像是指对用户的基本信息、兴趣爱好、行为习惯等方面进行分析和描述，以便于更好地了解用户需求和行为。 

建立丰富的用户画像体系需要从多个维度进行数据融合和分析，包括用户行为数据、社交数据、地理位置数据等。同时，还需要考虑隐私保护和数据安全等问题。 

（3）数据实时可视化 

对接可视化系统，做到效果数据实时可视化跟踪、业务数据表报可视化呈现。可视化系统是指通过图表、报表等方式将数据可视化展示，以便于更好地理解和分析数据。可视化系统需要支持实时数据跟踪和业务数据报表的生成，以便于及时了解运营效果和业务状况。同时，还需要支持多种数据源的接入和数据的实时处理，以满足不同场景下的数据需求。 

2. 内容 

（1）建立内容多级质量流量池体系 

内容多级质量流量池体系是指根据内容的质量和热度等指标，将内容分为多个级别，并将不同级别的内容分配到不同的流量池中，以便于更好地管理和优化内容。内容多级质量流量池体系需要考虑以下几个方面： 

①依据内容长期（年）、中期（月）、短期（周）的完播率、转化率、端内外热度等数据，建立多级质量流量池体系，根据不同的指标将内容分为不同的级别，并将不同级别的内容分配到不同的流量池中； 

②对于低质量的内容，及时下线或者整改，以提高内容的质量和用户体验； 

③对于高质量的内容，加大曝光和推荐力度，以提高内容的热度和用户留存率； ④定期更新流量池中的内容，以保证内容的新鲜度和质量。 

（2）丰富完善内容画像体系，并严格按照内容画像体系，完善内容标签 

内容画像是指对内容的基本信息、特征、质量等方面进行分析和描述，以便于更好地了解内容的特点和用户需求。建立丰富的内容画像体系需要从多个维度进行数据融合和分析，包括内容质量数据、用户反馈数据、社交数据等。同时，还需要严格按照内容画像体系，完善内容标签，以便于更好地管理和推荐内容。内容标签是指对内容进行分类和标记，以便于更好地进行推荐和管理。完善内容标签需要考虑以下几个方面： 

①建立标签体系，对内容进行分类和标记，以便于更好地进行推荐和管理； 

②对标签进行维护和更新，以保证标签的准确性和完整性； 

③对标签进行分析和挖掘，以便于更好地了解用户需求和行为。 

3. 产品场景 

（1）产品场景多级质量体系 

产品场景多级质量体系是指根据产品场景的质量和热度等指标，将产品场景分为多个级别，并将不同级别的产品场景分配到不同的流量池中，以便于更好地管理和优化产品场景。产品场景多级质量体系需要考虑以下几个方面 

①类似于内容多级质量流量池体系，建立产品场景多级质量体系，推动公司产品团队及时下线或者整改不达标的场景，驱动好场景、新场景得到更多的曝光，提升转化； 

②建议场景灰度测试机制，任何新场景上线、旧场景新能力上线，都需进行灰度测试，确保超过系统大盘或者原有数据，方可提升进一步扩大灰度乃至全量上线； 

③未接入个性化能力的场景，尽早接入个性化策略或者推荐算法，确保场景的用户个性化体验。 

（2）端内外场景联动、引流 

端内外场景联动、引流是指通过不同的场景之间的关联推荐，以提高用户引流、留存效果。 

①端内，音乐、视频、阅读等场景进行关联推荐，提升端内用户留存时长； 

②端外，其它业务场景，对端内的音乐、视频、阅读进行关联推荐，引流、拉新。 

③对不同场景之间的关联推荐进行数据分析和优化，以提高推荐效果和用户体验。 

4. 模型 

（1）基于AARRR的全链路用户路径分析 

联合技术部门建立漏斗分析模型、沉默用户促活模型、潜客模型、留存归因模型、待付费转化模型、流失客群模型，确保对于用户的拉新、激活、留存、付费、传播的每一步前置和后置运营决策，都有据可依，且基于数据科学的手段去决策动作。 

（2）用户分层/分群 

基于自定义规则或者算法，形成用户分层/分群，对不同群体采取精细化运营策略； 

①建立用户分层/分群体系，根据不同的特征和行为将用户进行分类和标记； 

②对不同的用户分层/分群进行分析和挖掘，以便于更好地了解用户需求和行为； 

③对不同的用户分层/分群采取相应的精细化运营策略，以提高用户留存和转化率。 

（3）流量置换合作伙伴模型 

流量置换合作伙伴模型是指通过与合作伙伴进行流量置换，以提高用户留存和转化率。 

①分析合作伙伴的用户特征，以确保待引入用户为目标用户； 

②建立流量置换合作伙伴模型，对流量置换进行管理和优化； 

③采用隐私计算等技术手段，保护用户隐私和数据安全。 

（4）模型及时优化 

基于效果数据，构建类似内容、场景的质量体系，及时驱动规则、算法、模型优化。 

5. 工具 

推动公司技术团队，丰富完善运营/营销系统、工具，支撑活动设计开发页面小时级生成。同时，推动数据可视化系统的完善，提供实时数据监控和分析，支持运营决策； 

各类工具包括包括活动设计、页面生成、推送、短信、数据分析、数据可视化监控系统等。 

二、用户运营的AIGC驱动方式 

目标： 

以AIGC新技术，打造内容原创能力生产平台，为内容原创作者提供内容生产灵感辅助，为不同等级用户提供原创内容生产阶梯式体验，促公域私域社交传播，用户订购付费转化。 计划（以音乐场景为例）： 

1. AI歌曲场景 

基于内外部的AIGC能力，形成作曲、作词、演唱、歌曲图片、歌曲视频的全链路原创音乐能力。 

注：目前业界公司已具备外部词曲唱一体化能力，可依据用户的文字输入，生成歌曲（含有词曲唱一体化能力，如最近大火的AI孙燕姿），对接合作模式可谈 

用户变现逻辑： 

①普通用户每月有3次、会员用户每月有10次（不同等级用户有不同免费次数）免费生成原创音乐的机会，通过新功能促进新用户拉新、老用户留存、流失用户回流； 

②当用户在自身原有免费生成原创音乐次数用完后，可购买更高等级的会员或者购买“加速包”，来提升次数；通常“加速包”的费用比会员的费用低，但也可以设置连续包月，首月费用比“加速包”还低，这样促收入转化； 

③若用户不想花钱，则用户可通过公域或者私域分享小程序，让亲朋好友、粉丝效仿拼多多“砍一刀”，通过病毒裂变的方式，让新老用户进端助力（新老用户助力成效不同、新用户更高），赢得更多次数；这样促新老用户进端转化； 

④当用户不满足仅仅生产歌曲，可提供NTF或者公司平台背书生成原创认证，按次数收费，用户可获取相关证书； 

⑤用户可将其生成音乐放在公司音乐的平台上获得曝光，后续其它用户进行一键三连操作，原创用户依据反馈数据可获得等级分，达到一定等级或者有一定粉丝量的用户，可以获得一定的平台收益，也可以接广告获取收益； 

⑥高等级用户可以制作新单曲、新的数字专辑，粉丝可订购，原创用户和平台可进行分成； 

原创音乐人变现逻辑： 

①普通用户相当于生成50分的原创音乐体验，对于原创音乐人可以提供更细粒度的音乐生成工具，如曲谱生成、曲谱修改、词曲关联度增强、编曲、乐器合成、多音乐风格音乐生成支撑； 

②最终生成的音乐可以导出，但必须形成NTF或者公司平台背书生成原创认证，方便后续追溯、确权； 

③原创音乐人可将歌曲放到公司的平台售卖，粉丝可以买单，平台与原创音乐人分成；原创音乐人也可将歌曲放到其它音乐平台上售卖，但是需要收取一定的歌曲制作费用，而放到公司平台上则制作费免费。 

2. 智能社交场景 

目标：若端内社区社交调性弱，强艺人依赖需要长期的品牌、内容侧去解决，目前基于AIGC对话+数字人的方式，可解决端内社区社交调性弱的问题。 

变现逻辑： 

AIGC对话+数字人听歌陪伴 

选定诸如暖男、萌妹子等各种类型的虚拟人格，用户可以和这个人格聊天，虚拟人格根据特性和你聊天、给你唱歌、与你合唱；可按照使用时长、包月收费； 

AIGC对话+数字人端内交友 

总结：依据用户设置的性格，基于听歌喜好、用户画像，匹配同兴趣用户，进入包厢一起听歌，把AI训练成了80分以上的情商男/女，而普通人情商可能只有60，使用这类AI可以帮助用户沟通破冰，或者当做聊天参谋，为用户提供聊天语句；可按照使用时长、包月收费。天津天迅达科技有限公司在技术创新和科技进步方面以稳定速度逐项发展，带领员工走向更好的服务。

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