本文源于一次领导的发问，如何提升我们增值业务在市场上单用户的ARPU值?相信很多从业者也遇到过类似的问题，笔者鉴于现行业竞争激烈，更多考虑新增市场，而不是存量厮杀，所以本文过滤了一些方法论，从用户场景的角度给大家创造出一些新的方法。

用户使用场景

最初我们做运营的时候，对运营的理解是策划一个活动，或价格折扣，或大转盘抽奖，再配置热点剧集，在国庆，新年等时间节点推送给现网用户，事前预热，事中监测，事后总结，浏览多少?触发多少?转化多少，留存多少?等等分析积累。关注重点是从运营工作者的角度出发(注意这里没有考虑用户感受)，本质是活动思维，这是运营的1.0能力。后来，我们理解为需要给产品打造一套用户成长体系，不同等级的用户配置不同的权益，让用户按照我们设计好的成长路线进行升级(让用户花钱、花时间或者两者都花，学习互联网游戏的很多模式)，甚至为用户定制终身价值这样的概念来思考产品和用户的关系，这是运营思维，是运营的2.0能力。现在，我们对整个用户运营有了更加精益的思考，添加了用户流失管理、产品生命周期管理、用户行为分析、画像分析、甚至半自动化的智能推荐等等，这些更加精益化的运营工作考验的是我们运营人的内功，是用户思维，是运营的3.0能力。可以看出，随着用户运营1.0到3.0我们的运营人越来越思考用户本身而不是根据自己对产品的偏好(这是进步的表现)。

时至今日，在用户运营3.0的基础上，我们又添加了场景思维，提出“场景运营”的概念。我们认为仅仅对用户进行分析依旧是不足的，因为用户不可能独立进行收视行为，一定是在一定场景中发生，如果我们可以迎合甚至创造场景，那么就可以提出更加有效方法提升我们的服务和收益，所以我们去理解电视大屏的各种收视场景，各种组群用户是在什么样的环境下使用产品，其情绪状态是什么样的(高兴，悲伤，甚至孤独等等)?场景运营就好比你给一个女朋友买了很多漂亮的晚礼服，但今晚去哪种宴会穿哪套总得选择吧，如果随便选择那可能会出错。这就是调研产品使用场景的重要性。

添加场景思维

现在我们实现“用户+场景”的分析，针对“用户”我们从技术层面收集字段使用户行为标签化，从而能够建立完善的用户画像帮助我们了解某群组用户的特征;针对“场景”我们从营销层面了解用户在什么场景下会使用、购买，复订等等?分析动机和理由;运营层面我们针对“场景”迎合甚至创造，达到我们的目的。

创造达人-“钢铁侠”马斯克

接下来我们谈谈什么是“场景”?著名产品经理梁宁曾说，“场”是时间和空间的概念，“景”是情景和互动。当用户在某个时间停留在某个空间时，要有情景和互动让用户的情绪触发。简单来说，有点儿像我们小学生写作文，需要有时间，地点，人物，起因，经过，结果，现在变成了谁(一个人还是多个人)，哪个时间，哪个地点，因为什么原因打开电视，做了哪些选择，订购了哪个节目并开始收看(环节还是很多的)。你看，用户的需求就是来源于使用场景。那我们应该怎样利用场景帮助运营经理分析需求，挖掘新机会或者新功能，找到改进的能力点，又怎样基于场景提高现有用户的ARUP值呢?

提高单用户ARUP值

为了方便理解，我们先举两个例子再来谈我们的大屏运营。

第一个例子是笔者根据一个并不起眼的应用产品-个人网盘的研究，其场景分析过程堪称典范。个人网盘产品从诞生之初就作为文件存储、备份功能为广大用户提供服务。网盘的商业模式就是根据用户使用场景，创造矛盾，解决困境，从而实现可持续发展的经典范例。

个人网盘

产品经理通过对角色和需求梳理出部分典型用户的使用场景：学生党、上班族、收藏家以及其他。学生党的需求主要是学习资料整理、存储、共享，他们需要快速且方便的上传存储学习资料，安全存储照片等个人信息，同时能够分享个人学习资料，转存其他同学分享的资料。上班族的需求类似学生党。收藏家主要收藏管理私人数据，方便上传大量内容实现智能分类，对存储安全和容量要求较高。一般用户需求主要是释放手机存储空间、存储管理日常数据、重要文件加密备份等等。在了解了这些场景的需求以后，想让用户付费轻而易举。比如某上班族发现一套高价值的JAVA语言学习视频教程，需要大容量存储并且着急使用，如果此时自己的网盘没有足够的容量和速度传输，怎么办?花钱购买。某用户喜欢收集优质电影，但自己硬盘已经放不下，怎么办?花钱购买。所以，设置上传，下载的流量上限值可以使学生党，上班族因为“着急”而买单，设置存储容量上限针对收藏家用户，可以使其扩容并买单。因此我们可以总结出，让用户付费的并不是某个功能，而是当下“着急”和“偏好”的使用场景。

第二个例子是前阵子一家外卖公司开始做打车服务，仔细思考，也是基于一群用户的一种场景形成的新增业务，假如你和朋友在该APP上看见一家新开的餐厅，在知道定位具体位置后，就要考虑怎么去(注意新增需求产生了)，此时打车就成为部分用户的优先选项之一。手机APP上预订餐厅-打车去餐厅–就餐-打车回家形成一套闭环。在这里，前期APP解决用户需求是吃什么，现在又添加了怎么去，打车功能就为用户在吃饭场景下的新需求提供了一个一站式的解决方案。因此，打车业务是在此外卖APP业务上的价值延伸，此功能的上线为公司增加了新的收入增长点，提高了现有存量用户的ARUP值。这就是一个产品的高频场景带动低频场景的案例，发现顾客某些关联需求，借此销售关联的服务，扩张公司的新业务或者新服务。所以，从场景出发，大到可能发展成一个新产品，小到可以是一个小小的增值模块。

当然，现实中我们不是所有场景都是值得考虑的，我们需要识别真场景抛弃伪需求，真场景一般普遍存在、频率较高、拥有明确痛点。一个真实场景一定是普遍存在的，而不是转瞬即逝的场景。比如你每天都要上班，那么上班的场景普遍存在，而且频次高，每天上下班至少两趟，而对交通工具的选择上是自驾还是叫车，这些基于场景的高频需求成就了网上打车平台。而我们常常碰到另一种需求-伪需求，有时候我们自以为这个需求确实存在，可在现实情况中，它却彻彻底底是个伪需求，可有可无，比较明显的伪需求如上门按摩。许多创业者以为：按摩服务是个大市场，而在实际服务场景中，很难找到一个合适的场所，往往会出现监管不到位，需求不稳定，频次极低，延迟太长等等困难。用户在按摩的选择上，存在很大的主观选择，随时需要也可以一段时间都不需要，上门按摩时间由于路途也存在不确定性，但APP为了培养用户“上门按摩”的习惯，只能靠低价补贴。请记住，依靠补贴的市场，是很难培养出用户的忠诚度的，因为它不是刚需。

按摩还是SPA馆更合适

看过上面两个例子的分析，是不是我们对“用户+场景”有一定的理解了，接下来我们谈谈电视大屏的应用场景。首先，我们不应该局限于大屏用户就是收看电视节目的思维里，而应该将其想象为一个消费场景，这背后有四种客群：我们分为单身用户，二人世界，亲子世界和多代同堂(这都是确定性的事情，这里笔者多说一句，大屏行业有很多确定性的数据和事实，笔者经常发展很多运营新人还在反复讨论，着实没有必要)。经过统计分析：单身用户场景下，综艺节目往往占据主流;世界场景下，收看电影的例超过了电视剧和综艺;亲时光场景下，卡通动漫占最高，除此之外，童教育类节的选择占也有显著提升;多代同堂场景下，电视剧是绝对选，但由于有童一起收看，选择动漫卡通的例较单独陪伴母收看时有所上升，但比亲子时光较少。

虽然定义家庭用户比定义单一用户要复杂的多，但是通过以上比较确定的数据分析，我们依然能看出明显的用户偏好，针对这些偏好，我们可以定义现阶段收看用户背后的人群是什么样的，从而及时进行推荐，甚至设计套餐来迎合核心用户偏好。

另外，明白了用户场景我们还可以避免一些坑，比如我们一线运营人员每周会花费大量时间对推荐位进行分析更新，但这种投入是否值得?通过数据我们发现用户已经习惯的触发排行榜一直都是搜索，片库，积分兑换等位置，国外也做过这方面的研究，发现人们对于疑似广告位的推荐位会直接跳过，人们通过眼动仪查看用户查看大屏用户的注意点，发现固定位置很少有人看过，这种情况被称为“banner盲点”，这也验证了数据的真实性。这也说明用户在不断地被广告轰炸之后，慢慢学会了快速辨别哪些是推荐位，从而直接避开。这种情况我们大家都不陌生，就好像小时候看电视剧时，一到广告时间就会去吃点儿东西之类的，而不是傻傻地等在电视机前看广告。反正广告时间是固定的三分钟，我何不做点别的事呢。这种硬广告效果越来越差，营销人员一直在探索新的营销方式。所以，我们发现花费最大时间精力的部分缺失用户较不关注的部分，这时需要改变推荐策略，场景化营销恰好可以帮助我们，我们来看看网易云音乐的场景营销是怎么做的?

通过场景分类歌曲

夜晚场景

网易云音乐专门设计场景分类，包括清晨，夜晚，学习，工作等，根据用户场景进行歌曲分类，给当场的用户提供精准服务。

我们在回归标题初心：如何通过用户场景让大屏AURP值翻倍?我们首先认为主流环境下电视大屏是一种精神上的消遣场景(这里的主流就排除了教育这种严肃认真需要监督的产品空间，而重点依旧是影视和少儿产品)，让人从现实的压力中得到释放(主流非全部);其次大屏观众是一个人，二人世界，亲子三口，多世同堂。

基于上述两个条件，我们对场景运营提出以下新分类：

根据用户客观状态我们可以分为：周末，夜间，重点假日，重大事件，重大人物，寒暑假等进行收视节目推荐。

根据用户情绪状态分为：放松，治愈，一个人，快乐，浪漫等进行收视节目推荐。

根据用户特征打造专属私人影院，二人世界，亲子收看，多人收看进行收视节目推荐。

新应用：大屏购物，大屏直播，大屏VR产品，大屏点外卖，大屏健身，大屏直播带货等产品延伸。

总之，大屏运营者千万不要去和互联网比拼头部内容，这是根本问题且永远无法解决，但我们能够另辟蹊径，通过创新运营方法和添加新功能，为用户提供增加丰富实用的消费场景，提高大屏营收，增加用户粘性这就可以。作者| 史上