用户增长，近些年真的是很热。

一方面，伴随着互联网红利消失，用户增长愈发困难，使得公司不得不专门投入精力进行精细化的用户增长另一方面，《增长黑客》的火爆，也将用户增长的理念极大的普及。

目前关于用户增长，从用户生命周期上有多种划分的模型，比如AARRR：拉新、激活、留存、变现、传播。而从具体业务投放流程上，可以按照4E的方法论来执行。之前的文章《用户精细化运营》也有所提及。具体可以参考下图：

这里提出了4E的概念：

E1（Evolve）：开发营销策略。这个环节主要是结合用户洞察，进行营销策略的创建。比如4A模型、AIPL模型等。

E2（Execute）：执行营销计划

E3（Evaluate）：衡量营销效果。这是本篇文章围绕的主题。即如何衡量投放后的营销表现。

E4（Enhance）：改进营销举措

以上就是关于用户营销的整体链路介绍。

二、营销效果衡量

从4E的方法论中，我们应该可以理解关于营销效果衡量，在用户增长环节中所处的位置，是重要一环。那具体而言，都有哪些方面的内容呢？

常见营销效果的呈现，大多会集中在投放相关的数据指标。比如：展示曝光数、点击数、订单、消费金额等内容。比如下图京准通相关的呈现：

这是比较常规的营销效果的衡量，也是营销效果的基础数据、必不可少的。

但是在用户增长困难的大背景下，仅仅看这些基础指标，是远远不够的。比如，一个常见的场景：人群的再营销（即对一群人进行多次营销触达，提升转化）。如果仅仅是按照上面的数据呈现，营销人员是很难将已触达过的人群筛选出来，进行转化效果分析。更别提对于不同营销次数的人群进行精细化运营了（因为营销触达次数不同的人，转化效率是明显不同的）。

因此，对于营销效果的分析呈现，需要有更多的改进以及提升，才能适应目前用户增长的需要。

我们可以看一下阿里妈妈营销策略中心关于营销效果衡量与分析：

由于没有阿里的投放账号，只能借助阿里妈妈的介绍页管窥蠡测了。但从为数不多的关键词中，我们还是看出了不少的信息量：的消费者流转效率、成本、消费者资产规模、积累成本的可视化分析，并用于优化下一次投放。

对，这里和目前市场上大多数营销效果分析产品重要的一个区别：增加了[人群]的视角，并且对人群进行了细分。

关于人群层面的具体阐述，我们看下面的内容。

三、营销人群的概念

我们对上面提到的人群，定义为[营销人群]，即有过营销触达的人群。

我们先来看下面的产品架构图。

这张图比较全面的阐述了在整体营销效果衡量中，各个产品环节之间的逻辑关系，以及营销人群所处的核心枢纽作用。

现有的逻辑下，我们的效果分析都是基于一次次的投放、推广计划进行的效果分析，并没有按照人的角度去体现。而在上面的产品框架中，我们增加了一个重要的模块：[营销人群]。

有了这个模块后，一切都不一样了。

首先，投放人员可以将所有营销过的人群在该模块进行积累，这是一个不断蓄水的过程。以前，投放过的人就投放过了，并没有沉淀下来，现在可以不断的累积。

其次，该模块对营销人群进行了很好的整体数据呈现，可以观测不同营销人群的转化路径，因此可以更有针对性的进行二次营销触达。同时，我们将营销人群按照不同的触达次数进行分层，更有效的看到效果的表现。

有了[营销人群]这个营销效果衡量的利器，简直是投放人员、用户增长人员的福音。

关于用户增长系统中，营销人群在营销效果评估模块的分享，就介绍这些。

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