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在日常的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，你是否遇到過(guò)如下場(chǎng)景：一款百萬(wàn)級(jí)以上用戶的產(chǎn)品，用戶增長(zhǎng)漸慢，預(yù)算花費(fèi)、人力精力有限，該如何精細(xì)化的管理，使得運(yùn)營(yíng)資源高效分配？又比如在電商營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中，優(yōu)惠券有很多種：紅包、滿減卷、限時(shí)卷，積分卷等，該如何發(fā)放優(yōu)惠券才能使得收益最大化？

當(dāng)面臨上述問(wèn)題時(shí)，我們可以根據(jù)各個(gè)層次用戶群體的不同，有目的的制定出更有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)策略——精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，也叫用戶分層。今天我們就來(lái)說(shuō)說(shuō)如何利用用戶分層來(lái)提高運(yùn)營(yíng)效率？

在說(shuō)用戶分層前，我們來(lái)說(shuō)說(shuō)用戶運(yùn)營(yíng)，用戶運(yùn)營(yíng)是指通過(guò)各種手段來(lái)引導(dǎo)用戶，做我們想要他做的事。如果你是電商產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)，最需要做的事就是讓用戶付費(fèi)購(gòu)買(mǎi)商品，如果你是社區(qū)產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)，最需要做的事就是讓用戶貢獻(xiàn)和傳播內(nèi)容。

用戶運(yùn)營(yíng)也稱(chēng)為最大化提升用戶價(jià)值。

用戶價(jià)值=有效用戶量*平均單體用戶價(jià)值

營(yíng)銷(xiāo)、推廣、增長(zhǎng)主要解決如何提升用戶總量的問(wèn)題，針對(duì)性運(yùn)營(yíng)則是去解決單體用戶價(jià)值的問(wèn)題，因?yàn)橥粋€(gè)用戶對(duì)產(chǎn)品的使用深度不一樣，感受和需求就不一樣。用戶分層就是根據(jù)用戶不同的消費(fèi)傾向與消費(fèi)偏好，針對(duì)性地提供營(yíng)銷(xiāo)和服務(wù)，最大化用戶價(jià)值。

在用戶運(yùn)營(yíng)體系中，有一個(gè)經(jīng)典的框架叫作AARRR模型。它包括5個(gè)階段：獲客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商業(yè)變現(xiàn)(Revenue)、自傳播(Referral)。它被做為公司關(guān)注的五個(gè)最重要的指標(biāo)，因?yàn)檫@些指標(biāo)有效地衡量了產(chǎn)品的增長(zhǎng)，同時(shí)又簡(jiǎn)單且可操作。

然而，AARRR模型中用戶從活躍到轉(zhuǎn)化絕不是兩個(gè)簡(jiǎn)單的階段。這期間，用戶一定是動(dòng)態(tài)演進(jìn)的。首先，用戶群體的狀態(tài)會(huì)不斷變化。以電商為例，他們會(huì)注冊(cè)，下載，使用產(chǎn)品，會(huì)推薦，評(píng)價(jià)，購(gòu)買(mǎi)以及付費(fèi)，也會(huì)注銷(xiāo)、卸載和流失；其次，核心目標(biāo)不是一蹴而就的，用戶要經(jīng)歷一些列的過(guò)程；最后也不是所有的用戶都按照我們?cè)O(shè)想完成步驟，各步驟會(huì)呈現(xiàn)漏斗狀的轉(zhuǎn)化。

正因?yàn)橐陨咸攸c(diǎn)，我們不能僅僅關(guān)注用戶當(dāng)前的狀態(tài)屬性，更需要關(guān)注用戶為什么會(huì)從某種狀態(tài)A升級(jí)到狀態(tài)C，需要給予用戶哪些“臺(tái)階”供他踩。以及接下來(lái)用戶在平臺(tái)的行為會(huì)發(fā)生哪種變化趨勢(shì)。而伴隨著用戶狀態(tài)的升級(jí)/倒退一定有蛛絲馬跡（用戶行為軌跡）可以追尋。在具體的執(zhí)行過(guò)程中，我們通常是界定了某一類(lèi)用戶群的狀態(tài)，去尋找處于這類(lèi)狀態(tài)當(dāng)中的用戶，然后有的放矢的運(yùn)營(yíng)，這種精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)方式也就是用戶分層。

首先，當(dāng)產(chǎn)品用戶規(guī)模較小的時(shí)候，運(yùn)營(yíng)人員可以通過(guò)感情化的手段來(lái)維護(hù)這批用戶，但隨著用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大，運(yùn)營(yíng)人員的精力和時(shí)間有限，這時(shí)就需要進(jìn)行用戶分層，以提高運(yùn)營(yíng)效率。

其次，一個(gè)產(chǎn)品隨著用戶基數(shù)的增長(zhǎng)，用戶開(kāi)始呈現(xiàn)出屬性差別（比如性別，地域，年齡等），即使同一屬性用戶也有著不同的產(chǎn)品行為習(xí)慣，運(yùn)營(yíng)人員這時(shí)就不能采取“一刀切”運(yùn)營(yíng)手段來(lái)運(yùn)營(yíng)，而是要需要根據(jù)不同人群針對(duì)性運(yùn)營(yíng)，滿足差異化的用戶需求。

最后，用戶分層還可以幫助運(yùn)營(yíng)人員更好地梳理用戶所處的流程狀態(tài)，進(jìn)而可以針對(duì)不同狀態(tài)的用戶，制定不同的運(yùn)營(yíng)策略。同時(shí)通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，使得運(yùn)營(yíng)產(chǎn)品化，形成標(biāo)準(zhǔn)化的“人群-策略-觸達(dá)-反饋-優(yōu)化”，使得運(yùn)營(yíng)資源高效化，把每一份投入產(chǎn)出控制在最合理的有效區(qū)間。

我們將從三個(gè)方向來(lái)詳細(xì)說(shuō)說(shuō)如何做用戶分層：用戶劃分、用戶策略制定、策略觸達(dá)。

1.用戶劃分

用戶劃分沒(méi)有固定的方式，只能根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)和業(yè)務(wù)流程設(shè)立因地制宜的體系，不過(guò)它有一個(gè)中心思想：根據(jù)核心業(yè)務(wù)流程進(jìn)行劃分。用戶分層展開(kāi)來(lái)講，有三個(gè)步驟，分別是：界定核心業(yè)務(wù)指標(biāo)；用戶分層維度劃分；建立用戶分層標(biāo)準(zhǔn)。

（1）界定核心業(yè)務(wù)指標(biāo)

首先，界定核心業(yè)務(wù)指標(biāo)能夠幫助我們從紛繁的數(shù)據(jù)指標(biāo)中找到影響核心目標(biāo)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)和因素，指導(dǎo)接下來(lái)的用戶分層維度劃分。

從業(yè)務(wù)維度上，目前的主流產(chǎn)品可劃分為流量型業(yè)務(wù)和收入型業(yè)務(wù)。流量型業(yè)務(wù)更關(guān)注用戶活躍度（活躍用戶數(shù)、活躍天數(shù)、活躍時(shí)長(zhǎng)），收入型業(yè)務(wù)更關(guān)注付費(fèi)收入（轉(zhuǎn)化漏斗，復(fù)購(gòu)率，ARPU 值），當(dāng)然兩者的前提都是用戶規(guī)模。

ARPU 值更多是考慮到成本和溢價(jià)等因素，運(yùn)營(yíng)人員的操作空間不大，付費(fèi)轉(zhuǎn)化率則需要我們通過(guò)對(duì)轉(zhuǎn)化漏斗的運(yùn)用，用戶規(guī)模則又涉及到開(kāi)源節(jié)流兩個(gè)方面，以上兩者數(shù)據(jù)結(jié)果都需要對(duì)用戶以及行為步步細(xì)分。

（2）用戶分層維度劃分

我們可以從用戶畫(huà)像、用戶行為、用戶生命周期等幾個(gè)方向來(lái)進(jìn)行用戶分層。

用戶畫(huà)像：指用戶的基礎(chǔ)客觀屬性，比如性別、年齡、地域、職業(yè)等。畫(huà)像建立的核心是為用戶群體打“標(biāo)簽”，一個(gè)標(biāo)簽通常是認(rèn)為規(guī)定的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)。這一維度告訴了我們他是誰(shuí)。

用戶行為：指用戶使用行為流程，如下載、注冊(cè)登錄、點(diǎn)擊瀏覽、購(gòu)買(mǎi)下單、評(píng)價(jià)分享等。這一維度告訴了我們他在做什么。

用戶生命周期：指在用戶參與度的持續(xù)提升、每個(gè)節(jié)點(diǎn)的持續(xù)轉(zhuǎn)化過(guò)程中，用戶同時(shí)完成了在平臺(tái)內(nèi)價(jià)值的提升和生命周期的一個(gè)完整周期，分為引入期、成長(zhǎng)期、成熟期、休眠期、流失期。

常見(jiàn)的用戶分層維度有：

（3）建立用戶分層標(biāo)準(zhǔn)

前面我們已經(jīng)列出了用戶維度，然后我們通過(guò)這些維度去建立用戶分層（群）標(biāo)準(zhǔn)。需要注意的是，用戶分層標(biāo)準(zhǔn)的制定就因產(chǎn)品而異，比如我們按照用戶狀態(tài)一欄活躍度劃分出活躍/非活躍用戶，有的高頻類(lèi)業(yè)務(wù)就是每 3 天啟動(dòng)就算活躍，而有的中低頻消費(fèi)類(lèi)業(yè)務(wù)可能 10 天就算活躍，這時(shí)候如果把活躍度按照 1 天長(zhǎng)度來(lái)切割，加上用戶行為拆分，結(jié)果會(huì)變得復(fù)雜，每個(gè)分層的用戶相對(duì)較少，不適宜檢驗(yàn)策略，也解決不了業(yè)務(wù)需求。

另外，還有一類(lèi)面向兩類(lèi)用戶的產(chǎn)品。既有平臺(tái)的生產(chǎn)者，又是平臺(tái)的消費(fèi)者。這里就會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)不同目標(biāo)，一個(gè)圍繞供給端的生產(chǎn)、一個(gè)圍繞消費(fèi)端的服務(wù)，也就形成了雙向用戶分層。比如知乎：

在這種結(jié)構(gòu)下，它的核心用戶，既有內(nèi)容生產(chǎn)方向的大V，又有消費(fèi)方向的忠實(shí)粉絲，它們代表的是兩類(lèi)運(yùn)營(yíng)策略。內(nèi)容生產(chǎn)方向：早期利用邀請(qǐng)制獲得各行業(yè)的優(yōu)秀人才，通過(guò)運(yùn)營(yíng)人員維系關(guān)系，并且鼓勵(lì)生產(chǎn)內(nèi)容。產(chǎn)品的機(jī)制也會(huì)激勵(lì)大V更好的創(chuàng)作和生產(chǎn)。內(nèi)容消費(fèi)方向：則是找出普通用戶的內(nèi)容興趣，加以引導(dǎo)，培養(yǎng)他們的付費(fèi)習(xí)慣。增加Live、值乎、電子書(shū)的曝光，設(shè)計(jì)各類(lèi)優(yōu)惠券促進(jìn)用戶使用。

這類(lèi)雙金字塔結(jié)構(gòu)，將內(nèi)容生產(chǎn)者和內(nèi)容消費(fèi)者聚合在一起構(gòu)成了整個(gè)平臺(tái)的良性循環(huán)：大V創(chuàng)作內(nèi)容，吸引普通人，普通人為內(nèi)容付費(fèi)，大V獲得收益。雙金字塔結(jié)構(gòu)的用戶分層并不少見(jiàn)。以我們熟知的電子商務(wù)為例，即有買(mǎi)家，也有賣(mài)家。買(mǎi)家的運(yùn)營(yíng)方式已經(jīng)耳熟能詳，賣(mài)家呢？開(kāi)店教程、賣(mài)家大學(xué)、店鋪裝修、曝光位展示、店鋪后臺(tái)、各類(lèi)輔助產(chǎn)品…運(yùn)營(yíng)同樣需要幫助賣(mài)家成長(zhǎng)，于是賣(mài)家也可以劃分成普通賣(mài)家、高級(jí)賣(mài)家、大客戶、超級(jí)金主這些等級(jí)。

O2O也是雙層結(jié)構(gòu)。online是用戶，offline則是各類(lèi)線下或者服務(wù)實(shí)體，只是這些賣(mài)家更多是銷(xiāo)售地推和市場(chǎng)人員維護(hù)，但我們一樣可以使用分層的思想去運(yùn)營(yíng)。其他還有視頻直播的網(wǎng)紅和群眾，微博的大V和草根，招聘APP的企業(yè)和員工等等。

2.用戶策略制定

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(jí)，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(dǎo)

普通用戶：固化用戶的使用習(xí)慣，加深用戶產(chǎn)品使用頻率，激發(fā)活躍度

活躍用戶：大盤(pán)性營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，會(huì)員權(quán)益引導(dǎo)，長(zhǎng)時(shí)限會(huì)員包

興趣用戶：精細(xì)化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，持續(xù)性點(diǎn)對(duì)點(diǎn)刺激，會(huì)員身份認(rèn)同感塑造

付費(fèi)用戶：用戶權(quán)益體系構(gòu)建，尊享福利社，維持當(dāng)前狀態(tài)并做好流失預(yù)警

由于受到資源的限制，當(dāng)我們只能投入有限資源的時(shí)候，往往會(huì)傾斜核心群體，只有核心群體能貢獻(xiàn)最大的價(jià)值。

在用戶生命周期的分層策略模型中，一般優(yōu)先級(jí)的高低依次是存量用戶>高潛用戶>預(yù)流失用戶>流失用戶。如此，抓住核心才能快速將數(shù)據(jù)指標(biāo)拉回大盤(pán)。

3.策略觸達(dá)

最后一步，便是策略觸達(dá)，策略觸達(dá)可以簡(jiǎn)單分為消息觸達(dá)和權(quán)益觸達(dá)。首先說(shuō)消息觸達(dá)，消息觸達(dá)可以簡(jiǎn)單分為站外消息觸達(dá)和站內(nèi)消息觸達(dá)。站外觸達(dá)：比如 EDM、短信、PUSH、公眾號(hào)、微博等等；站內(nèi)觸達(dá)：各類(lèi)站內(nèi)推廣位

大的公司一般都會(huì)把消息觸達(dá)做成自動(dòng)化觸發(fā)的系統(tǒng)平臺(tái)，產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)人員只需要把策略制定出來(lái)交給開(kāi)發(fā)去實(shí)現(xiàn)策略產(chǎn)品后臺(tái)，用戶某種行為狀態(tài)下就會(huì)自動(dòng)引發(fā)消息的觸達(dá)推送。然后輔助性做一些重要的人工運(yùn)營(yíng)。

另一類(lèi)就是權(quán)益觸達(dá)，即按照用戶成長(zhǎng)體系的權(quán)益分發(fā)。比如微博，QQ、視頻網(wǎng)站的會(huì)員等級(jí)等，不同等級(jí)的用戶可獲得不同的權(quán)益。這是一種由運(yùn)營(yíng)策略導(dǎo)向產(chǎn)品自動(dòng)化用戶分級(jí)，用戶達(dá)到相應(yīng)級(jí)別即可獲得資源傾斜。

以 QQ 為例，用戶在線掛時(shí)長(zhǎng)可以獲得成長(zhǎng)值對(duì)應(yīng)的太陽(yáng)，產(chǎn)生自豪感的同時(shí)又能獲得對(duì)應(yīng)成長(zhǎng)值的 QQ 權(quán)益。再比如知乎，知乎把大 V 和普通用戶區(qū)分開(kāi)來(lái)，給優(yōu)質(zhì)用戶更多流量支持和運(yùn)營(yíng)扶持，包括更多的曝光量、分發(fā)量或者物質(zhì)，榮譽(yù)激勵(lì)等等，核心是拴住這部分高價(jià)值用戶。

用戶分層是上下結(jié)構(gòu)，可是用戶群體并不能以這種結(jié)構(gòu)完全概括。我們前面以“付費(fèi)”劃出了付費(fèi)用戶層，但這部分群體也有差異，有用戶一擲千金，有用戶高頻購(gòu)買(mǎi)，有用戶曾經(jīng)購(gòu)買(mǎi)但是現(xiàn)在不買(mǎi)了，這該怎么細(xì)分？如果繼續(xù)增加層數(shù)，條件會(huì)變得復(fù)雜，也不利于運(yùn)營(yíng)策略的制定和執(zhí)行。于是我們使用水平結(jié)構(gòu)的用戶分群，將同一個(gè)分層內(nèi)的群體繼續(xù)切分，滿足更高的精細(xì)化需要。

用戶分群可以理解為是對(duì)用戶分層的補(bǔ)充，當(dāng)你在用戶層級(jí)上不能再做用戶細(xì)分時(shí)，可以考慮將同一個(gè)分層內(nèi)的群體繼續(xù)切分，滿足更高的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)需要。

RFM模型就是客戶管理中的經(jīng)典方法，它用以衡量消費(fèi)用戶的價(jià)值和創(chuàng)利能力，是一個(gè)典型的用戶分群。它依托收費(fèi)的三個(gè)核心指標(biāo)：最近一次消費(fèi)時(shí)間（Recency）、消費(fèi)頻率（Frequency）和消費(fèi)金額（Monetary）。

消費(fèi)金額Monetary：衡量用戶讀企業(yè)利潤(rùn)的貢獻(xiàn)，消費(fèi)金額越高的用戶，價(jià)值也就越高。

消費(fèi)頻率Frequency：衡量用戶的忠誠(chéng)度，是用戶在限定的期間內(nèi)購(gòu)買(mǎi)的次數(shù)，最常購(gòu)買(mǎi)的用戶，忠誠(chéng)度也越高。

最近一次消費(fèi)時(shí)間Recency：衡量用戶的流失，消費(fèi)時(shí)間越接近當(dāng)前的用戶，越容易維系與其的關(guān)系。1年前消費(fèi)的用戶價(jià)值肯定不如一個(gè)月才消費(fèi)的用戶。

比如重要價(jià)值客戶：消費(fèi)金額和消費(fèi)頻次高，最近消費(fèi)時(shí)間較近，這是核心用戶，需要重點(diǎn)維系；

重要保持客戶：消費(fèi)頻次和金額都很高，但最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)，說(shuō)明這是個(gè)一段時(shí)間沒(méi)來(lái)的忠誠(chéng)客戶，可以通過(guò)短信、push或者EDM等形式主動(dòng)和他保持聯(lián)系。

通過(guò)前面，我們可以了解到RFM模型是通過(guò)最近一次消費(fèi)、消費(fèi)頻率、消費(fèi)金額這3個(gè)維度來(lái)構(gòu)建消費(fèi)模型，它主要適用具有多次復(fù)購(gòu)需求的產(chǎn)品。

但如果我們現(xiàn)在面對(duì)的是微博，今日頭條，抖音這類(lèi)產(chǎn)品，付費(fèi)不再是劃分用戶群的指標(biāo)，這種情況下我們可以將R、F、M這三個(gè)維度替換為最近一次打開(kāi)、打開(kāi)次數(shù)、使用時(shí)長(zhǎng)這三個(gè)新的維度，來(lái)構(gòu)建一個(gè)用戶活躍度模型。

然后我們就可以根據(jù)這張表格有針對(duì)性的完成運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，以抖音為例。

當(dāng)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)以提升抖音用戶活躍度為主時(shí)，我們可以給重點(diǎn)發(fā)展用戶和重點(diǎn)促活用戶發(fā)送用戶喜好的push，可以是用戶關(guān)注的抖音號(hào)或者最近大火的挑戰(zhàn)；當(dāng)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)以拉新用戶為主時(shí)，我們可以向重點(diǎn)核心用戶和重點(diǎn)發(fā)展用戶發(fā)起活動(dòng)（可以是老用戶邀請(qǐng)新用戶獲得某某獎(jiǎng)品或榮譽(yù)等激勵(lì)）。

所以，我們完全可以利用RFM模型建立不同的分群策略。

1.用戶分層會(huì)隨著產(chǎn)品發(fā)展的不同階段產(chǎn)生不同的變化，小產(chǎn)品小用戶量的切入點(diǎn)是先粗放后精細(xì)，而大產(chǎn)品大用戶量的工作重點(diǎn)是更精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)。

2.用戶分層，分層維度沒(méi)有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，你以拿 AARRR 用戶增長(zhǎng)路徑為分層邏輯，也可以按照業(yè)務(wù)核心流程為分層邏輯。

3.用戶分群，它是對(duì)每一層級(jí)用戶的橫向再細(xì)分，可以從消費(fèi)金額、消費(fèi)品類(lèi)、用戶城市、用戶性別等維度分群。

4.RFM 用戶價(jià)值分群模型，它是一種立體式分群思維，R、F、M 可以按照實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整，社區(qū)產(chǎn)品的M可以被替換成發(fā)帖量。

第 189 篇 數(shù)據(jù)分析展示就用DataHunter

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*參考文章：《讀懂用戶運(yùn)營(yíng)體系：用戶分層和分群》《想做好用戶運(yùn)營(yíng)？這3個(gè)用戶分層、分群方法必須掌握！》《用戶增長(zhǎng)分析——用戶分群分析》《如何從0到1精細(xì)化做用戶運(yùn)營(yíng)？|用戶分層篇【連載】》