为什么运营要考虑【场景】？

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闲话休提，就从【如何为一瓶可乐制定营销方案】开始吧：

参考答案见文末

一、 故事从两个推送开始

这两张截图，是2019年3月份我手机上收到的两条推送，您能看出什么有趣的故事吗？

【60分的答案】

1）左边的美团：

推送时间是周六下午5点前，告知我今天晚上要下雨，可能会影响外卖的速度，建议现在就订餐。

2）右边的日历：

推送时间是晚上9点前，为了能够晚上10点前按摩肚子促进消化，那么就要差不多出发，才能在22点前到家。

【90分的答案】

1）左边的美团：

分析了我过往外卖的行为特征和偏好，为了提升外卖的体验，故而在用餐时间前几个小时告知我

2）右边的日历：

分析了我制定这个提醒事项的历史行为，故而在达成时间前告知我应该采取的方案。

【100分的答案】

1）左边的美团：

美团不仅分析我的外卖习惯，还结合了影响外卖的重要因素-天气变化，为了进一步保证外卖的体验，故而提前告知我，更有趣的是，点进这条推送，正是我过往下单的餐厅和外卖推荐。

2）右边的日历：

结合了我当前所处的地理位置，结合按摩肚子的时间和地点，再结合过往我的出行特征和方式，故而给我如此的方案推荐。

故事讲完，有没有被震撼到

二、场景对于运营的价值和意义

如上图所示，信息化的发展所遵循的道路是：

技术 -> 数据 -> 场景。

在这个发展中出现了三个转变：

从技术语言到业务语言

从功能视角到用户视角

从静态服务到动态服务

放三张图诸位就立刻顿悟：

1）何谓从技术语言到业务语言

左边这张图是上世纪大部分洗衣机的标准按钮：洗涤时间和洗涤方式。看似简单明了，但是问题来了：

用户如何知道洗毛衣应该用多长时间，用标准洗涤还是强力洗涤？

用户如何知道1天没洗的衣服和2天没洗的衣服分别要洗多长时间，以及选用什么样的洗涤方式？

这正是技术语言和业务语言天然的代沟，因为需要用户进行二次加工才能使用，门槛不小且不低。

于是，右边这张图是现代洗衣机的标准配置，很明显，不再用时间、强洗、排水、标准等技术化字眼，而是：内衣、棉被、抗菌、轻柔等直击用户场景的字眼。

很自然，内衣、棉被这些场景背后也是设置好的洗衣时长和洗涤方式。只是，用户不需要考虑这些技术层面的语言，只要关心洗什么样的衣服即可。

2）何谓从功能视角到用户视角

左边这张图是过去服务触达用户的方式：被动。用户需要主动寻找所需的服务，并自行判断服务是否符合自己的需求。

右边这张图是目前服务触达用户的方式：主动，即个性化推荐。用户坐享推荐引擎主动推送给用户可能需要的服务。

3）何谓从静态服务到动态服务

过往产品设计完成交由运营后，在一个稳定的版本周期内，其功能和服务不再变化，即用户看到和使用到的均是同一功能和服务，没有对错，只是略显枯燥。

但是在场景中，由于用户随着时间和空间均体现出不同的需求，故而服务本身也是动态变化，例如：

1）网易云音乐：场景推荐

2）Carplay在开车中，任何消息提醒均自动静音

3）周一到周五，以及周末，个人口味均有不同，外卖推送菜单时也均不相同

三、场景的高阶特性

场景的高阶特性我放出三张图，每张图均可展开千余字，故不做赘述。

四、基于场景运营的价值和核心逻辑

汇总提炼下上面的所有拆解，场景化运营的核心价值就是3个词：

精准：满足特定时间和特定空间的特定需求

主动：将服务包装为场景主动触达用户

跨界：场景内可以打包各种异构服务，场景间可以前后连接

为什么？因为：

需求在不同时间不同地点均有不同

人性是懒得，偏爱被服务

需求是复杂的，多样的

五、【可乐】在不同场景下的不同营销方案

所以回到文首的【可乐】，单一功能的可乐在不同场景下也会有不同的营销方案，缘于不同场景下用户的需求均不同。

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作者： 磊叔 来源：磊叔的数据增长实验室（Data-Growth）