随着AIGC的发展，逐渐影响到各行各业。那么对于用户运营而言，传统数据驱动方式和AIGC驱动方式有何不同？本文就两者的差异展开分析，希望对你有所启发。

一、用户运营的传统数据驱动方式

目标：

(相关资料图)

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

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。

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