運營精細化，可是用戶如何分層運營？

廣義的講，用戶運營是以最大化提升用戶價值為目的。用戶運營要做的事，其實就是持續關注用戶從

接觸 – 認知 – 體驗 – 使用 – 習慣 – 分享 – 上癮

這一系列的過程，并通過各類運營手段提升新增、留存、活躍、付費、分享傳播。

在這其中，有兩個工作模塊我認為構成了用戶運營的核心，一個是用戶分層觸達體系，另一個是用戶成長激勵體系。

比如在營銷系統中，優惠券有很多種：紅包、滿減券、限時券，積分券等，不同的促銷券應該發給誰，怎么發才能收益最大化？

在整個過程中，用戶分層的作用顯而易見，我們根可以據各個層次用戶群體的不同，有目的的制定出更有針對性的運營策略——精細化運營。

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核心操作框架

為了做好這部分的用戶運營，你需要明確的是：用戶從活躍到轉化絕不是兩個簡單的階段，這期間，用戶一定是動態演進的。

也就是我們不能僅僅關注用戶當前的狀態屬性，更需要關注用戶為什么會從某種狀態 A 升級到狀態 C,需要給予用戶哪些“臺階”供他踩。

以及接下來用戶在平臺的行為會發生哪種變化趨勢。而伴隨著用戶狀態的升級/倒退一定有蛛絲馬跡（用戶行為軌跡）可以追尋。

即分層模型是固定的，用戶是流動的。

用戶分層觸達體系大致分為三個方面。一是用戶的劃分，二是用戶策略制定，三是用戶的策略觸達。

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用戶分層

用戶分層展開來講，有三個步驟，分別是：

• 界定核心業務指標

• 用戶分層維度劃分

• 建立用戶分層標準

1、界定核心業務指標

首先，界定核心業務指標能夠幫助我們從紛繁的數據指標中找到影響核心目標的關鍵環節和因素，指導接下來的用戶分層維度劃分。

從業務維度上，目前的主流產品可劃分為流量型業務和收入型業務。流量型業務更關注用戶活躍度（活躍用戶數、活躍天數、活躍時長），收入型業務更關注付費收入（轉化漏斗，復購率，ARPU 值），當然兩者的前提都是用戶規模。

2、用戶分層（群）維度劃分

通俗的說，用戶群體維度劃分就是建立群體標簽。那怎么貼標簽才能夠劃分的詳略得當呢？我把用戶分成了用戶屬性、用戶行為、用戶狀態、用戶偏好四個方面來考量。

用戶屬性：指用戶的基礎客觀屬性。比如性別、年齡、地域、職業等。這一維度告訴了我們他是誰。

用戶行為：指用戶使用行為流程，正如前面提到的下載、注冊登錄、點擊瀏覽、購買下單、評價分享等。這一維度告訴了我們他在做什么。

用戶狀態：指用戶在產品上的當前狀態。比如免費用戶、付費用戶、活躍用戶、等，按活躍度又可以細分為 3 天/ 7 天/ 15 天活躍一次活躍用戶，按付費金額又可以細分為高付費/中付費/低付費用戶群 or 年卡/季卡/月卡用戶。這一維度告訴了我們他在平臺上的狀態。

用戶偏好：指用戶發生行為的關鍵驅動因子。以在線視頻為例，用戶購買影視 VIP 會員，有部分用戶看到喜歡的內容就會開通會員，這部分就屬于內容驅動，而有些對價格比較敏感，只有在折扣促銷的情況下才會購買，這就屬于價格驅動。

有了用戶分層（群）的四象限模型，可以說基本涵蓋了我們要界定的用戶特征。接下來我們按需提取即可。

這里另外補充一個經常被談到的 RFM 模型。RFM 是 Rencency（最近一次消費），Frequency（消費頻率）、Monetary（消費金額）。

它的典型適用對象比如電商類，下面會談到具體的策略舉例。

3、建立用戶分層（群）標準

前面我們已經列出了用戶維度，然后我們通過這些維度去建立用戶分層（群）標準。

以在線視頻用戶分層標準舉例，我們按照“用戶狀態 + 用戶行為 + 用戶偏好”三個指標來提取我們想要的用戶。

非會員用戶：至今未在平臺充值會員的用戶以及充值會員但是斷續目前非會員狀態的用戶。

活躍用戶：近 7 天/ 15 天啟動過應用播放視頻時長超過 30S 的用戶

用戶行為：播放了媒資標簽是古裝的《xxx》,追到了第 11 集（未追到會員可看的 12 集）

上述指標定義的用戶對象是在平臺上活躍（7 天內就有播放），觀看了古裝劇《xxx》,追到了最新免費劇集，會員集沒有看的非會員用戶。

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用戶分層模型建構的四個步驟

用戶分層無定法，需要基于業務模式和用戶運營的實際需求來展開。而通常來說，用戶分層的模型建構主要包括以下幾個步驟：

明確業務需求——所有用戶分層都是在特定業務場景下所做的用戶細分，明確業務需求才能明確對應視角下的目標用戶和業務目標，從而做到有的放矢。

用戶聚類分析——用戶聚類分析，幫助我們勾勒各個分層的用戶畫像，也幫助我們提煉用戶分層所要選取的核心維度。

分層維度拆解——分層維度即業務所依賴的核心指標或鏈路，是支撐起用戶分層模型的核心“骨架”。

分層模型構建——基于選定的業務維度，并結合用戶聚類分析及測試驗證的數據，最終找到關鍵性的數值和節點，從而構建起用戶分層模型。

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怎樣基于用戶分層開展精細化運營

如下圖所示，這是基于用戶生命周期鏈路建構的一維用戶分層模型。通過這個分層模型，我們可將整個用戶生命周期拆分為獲客、升值、留存3個區間段，共包括潛在用戶、新手用戶、成長用戶、成熟用戶、衰退用戶、流失用戶6個用戶層。

根據用戶分層，我們先要明確各人群的總體運營目標，再制訂和落地對應的運營策略/項目，逐步構建系統化的運營體系；

同時在此過程中根據潛在新用戶、留存老用戶、流失用戶3大類人群控制好成本補貼的力度和投產比，這就是一個粗略的基于用戶分層的精細化運營“作戰地圖”。

需要說明的是，上圖中的具體策略和成本控制方案僅供參考，實際業務中需根據平臺模式和用戶屬性進行變換。

讓我們用個例子來說明一下：

A公司最近業務同比去年有所下滑，為了提高公司的營收，需要做一個大促的活動，你作為本次活動的主要推動者，應該怎么做呢？

首先我們需要分析下滑的原因：是因為新用戶減少？還是老用戶流失？還是復購率有下降？

這些數據怎么得出呢？是需要根據過往的數據分析來看的。比如去年5月份，新用戶的消費是多少金額，平均多少金額，男女占比以及新用戶購買力占整個月的百分比。

再往上倒騰，可以看不同類別的用戶訪問時間、訪問深度及重要頁面的停留時長等。可能有的人會說這些數據目前公司沒有歷史數據?送你一個大寫的What

像用戶的消費數據都是會有記錄的，只要把你想要的數據類型告訴技術同學，他們會幫助你整理出來。剩下的梳理工作，就要靠你自己啦?

本次業務下滑的可能性，我們假如是：

• 新用戶并沒有減少，但是新用戶轉化少了?

• 老用戶最近流失嚴重?

• 復購率下降?

• ……

等某一個或者是某幾個問題，接下來我們再深挖：（同志們挖啊，這口井里有水）

• 新用戶為什么轉化少了？是因為對產品不了解？或者對產品有興趣但現在不需要？

• 老用戶為什么流失嚴重？是產品體驗不好？購買過一次再沒有復購行為？

• 復購率為什么會下降？用戶復購了，但產品買的少，客單價低？用戶以前買過很多，突然就不來了？

發現了么，這些阻礙用戶產生下一步動作的問題，才是我們要分層的核心前提。沒有這些問題，分層是沒有意義的。

在案例的開始講了，我們本次活動的目的“為了提高公司的營收，做一個大促的活動”，所以本次需要做的是找到可以快速撬動的用戶。

好了，按上圖，我們找到了可以快速提高營收的目標用戶的畫像，就可以采取相應的行動了。

當然了，在行動之前一定要核算投入產出比。活動結束之后，且記復盤、復盤、復盤。

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策略制定

在完成了用戶群體劃分之后，就是策略制定，不同的用戶層級，采取的手段不同。

新用戶：常用的策略是新手福利，新用戶引導；

普通用戶：固化用戶的使用習慣，加深用戶產品使用頻率，激發活躍度

活躍用戶：大盤性營銷活動，會員權益引導，長時限會員包

興趣用戶：精細化營銷活動，持續性點對點刺激，會員身份認同感塑造

付費用戶：用戶權益體系構建，尊享福利社，維持當前狀態并做好流失預警

再以剛剛的 RFM 模型為例，假設以（1,0）分別表示用戶價值的（高，低），那么

重要價值客戶（111）：最近消費時間近，消費頻次和消費金額都很高，重點維護對象，適當的核心用戶組織建設是必要的，權益分發、定期的獎勵福利等；

重要保持客戶（011）：最近消費時間較遠，但消費頻次和金額都很高，說明這是個一段時間沒來的忠實客戶，定期的 EDM、PUSH、私信、短信，主動和用戶保持聯系和互動；

重要發展客戶（101）：最近消費時間較近，消費金額高，但頻次不高，屬于忠誠度不高用戶。著力讓用戶在平臺上活躍，優化產品和服務，幫助用戶定期消費權益。

重要挽留客戶（001）：最近消費時間較遠，消費頻次不高，消費金額高，屬于重點預流失用戶，提前做好預流失預警和策略觸達。

由于受到資源的限制，當我們只能投入有限資源的時候，往往會傾斜核心群體，只有核心群體能貢獻最大的價值。

在用戶生命周期的分層策略模型中，一般優先級的高低依次是存量用戶>高潛用戶>預流失用戶>流失用戶。

如此，抓住核心才能快速將數據指標拉回大盤。

結語

除了三大類用戶分層模型之外，是否還有更高維度的分層模型呢？答案是肯定的，但用戶分層并不是越細越好。

總體來看，隨著維度數量的增加，用戶分層模型的內部結構也越加復雜，而通常來說復雜度與效率成反比關系。

因此我們需把握好人群精細化和業務效率的平衡，因地制宜結合實際業務場景選擇最適宜的分層模型。

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