现当下，处在竞争非常激烈状况下的资讯类应用，仅仅只是依靠内容不停堆积这种方式，已经没有办法去留住用户了，而精细化运营以及具备高效连接用户的能力，正变成此破局当中的关键所在。

精细化运营成为必然选择

移动互联网流量红利已然消退，用户的增长速度变得缓慢，资讯平台普遍都面临着用户留存以及活跃度下滑这样的挑战。过去那种粗放的运营模式难以继续维持下去，平台不得不转向以用户作为中心的深度运营 。

这表明运营工作得更细致，更精准，平台要深入领会每个用户的行为习惯，以及内容偏好，并且依据数据来提供个性化服务，借由这样做去提升用户粘性，与平台价值 。

构建一体化数据资产平台

精细运营的根基在于数据，不少APP于数据散布处各渠道，统一分析及应用困难重重，致使决策凭借经验而非事实，构建整合数据平台成首要任务 。

经由对接专业的用户运营平台，APP能够达成多端用户行为数据的自动采集以及打通，这构建起一个统一的用户数据仓库，致使产品、运营等团队能够便利地获取分析所需的数据支持。

多维分析驱动产品与内容优化

有了数据方面的基础之后，紧接着的接下来一步是展开深入的分析，平台必须要能够从多个不同的维度对此展开分析，像用户来源的渠道、内容所具备的类型、用户之间互动的路径等诸多方面，开展灵活的下钻式分析，以此来评估各项运营动作所产生的实际效果 。

譬如，剖析不同渠道让用户产生的长期留存间存在的差异，能够对渠道投放策略予以优化；解析各式各样内容的点击以及完读率，可对内容创作与引入起到指导作用，进而持续不断地优化产品体验以及内容质量。

构建用户标签体系实现精准画像

针对于海量的内容情形，达成“千人千面”那般精准的分发状况是用以提升用户体验的关键所在，此情形依靠的是完备的用户标签体系，可把原始数据转变为针对用户特征以及兴趣呈现的描述。

自动生成的标签体系是基于用户行为数据的，像“科技爱好者”、“深夜阅读用户”这类。这一体系一方面被用于内容推荐，另一方面还为用户分层运营给出了清晰的依据 。

智能推荐与个性化内容分发

赋能推荐系统是用户标签体系的直接应用，系统能够结合用户的实时行为，以及长期兴趣标签，进而预测其可能喜欢的内容，以便实现内容的智能化匹配。

这有效地将信息过载问题予以解决，使得用户能够迅速地发现令自己感兴趣的信息，进而提升阅读效率以及满意度，借此增加用户于平台的停留时间还有活跃度。

闭环的用户触达与效果评估

知晓用户情况之后，要有能切实起效的触及办法。凭借整合消息推送的本事，从事运营工作的人员能够直接针对具备不同标签特性的用户群组去发送具有个性化的通告，像是热点新闻的提示或者兴趣内容的推选。

完成推送之后，系统要能够针对触达效果展开回溯分析，去比较点击人群跟未点击人群的特征差别，持续不断地优化推送策略，从而形成那包含“分析、触达、评估、优化”的完整运营闭环 。

被实践证明能有效提升关键指标的这种方式，比如显著改善新用户活跃与留存。在信息爆炸时代，你手机里哪个资讯APP最懂你，总能推送给你想看的内容呢？