如何用 FAST 模型进行精细化运营？-技术圈

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：

① Fertility 可运营人群总量

② Advancing 人群转化率

③ Superiority 高价值会员总量

④ Thriving 会员活跃率

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。

① Fertility 可运营人群总量

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。

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。

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。

参考：《数据运营》