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如何了解你的用戶?從精細(xì)化用戶分層分群開始
2021-09-24 09:59:50


在用戶數(shù)量較低時,粗曠式運(yùn)營也許能夠滿足日常的運(yùn)營需求。 

但隨著產(chǎn)品規(guī)模快速擴(kuò)張,面對越來越多的用戶,越來越多元的用戶需求與用戶場景,體系化的運(yùn)營策略成了提高工作效率與效果的重要利器。在具體的用戶運(yùn)營開展前,體系化運(yùn)營的前提就是建立用戶運(yùn)營的數(shù)據(jù)指標(biāo)。 

在搭建用戶運(yùn)營體系時,應(yīng)按照以下步驟進(jìn)行: 

  • 針對不同階段目標(biāo),制定相應(yīng)用戶分群分層模型與指標(biāo)(如ARGO模型、RFM模型應(yīng)用);

  • 通過數(shù)據(jù)分析制定相應(yīng)運(yùn)營策略,包括運(yùn)營周期、推送方式;

  • 制定數(shù)據(jù)效果的評判標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行策略迭代。 

首先,我們先來了解一下什么是用戶精細(xì)分層分群。

顧名思義,就是進(jìn)行用戶分層并標(biāo)記各種標(biāo)簽。一千個讀者就有一千個哈姆雷特,同樣是使用產(chǎn)品,但用戶使用產(chǎn)品的理由、滿足的需求間存在各種不同的差異。也許A用戶看中了品牌情懷,B用戶看中了產(chǎn)品性價比高,C用戶看中了產(chǎn)品的服務(wù)好。

如果不進(jìn)行用戶分群分層,又怎么針對用戶的不同需求提供服務(wù)呢?

因此,在用戶運(yùn)營的過程中,用戶分群分層的作用很明顯,它幫助我們把用戶分成各個層級和群體,然后我們根據(jù)各個層級和群體的不同,制定出更精準(zhǔn)、更有針對性的運(yùn)營策略。在這里有幾個概念需要明確,即「用戶畫像」、「用戶分層」、「用戶分群」,為了保持概念的準(zhǔn)確性,在此我們進(jìn)行簡單解釋。


用戶畫像

一般包含用戶的人本屬性,如身份特征、行為特征、消費(fèi)特征、心理特征、興趣愛好、渠道屬性。具體內(nèi)容如下:

用戶分層

一般來說,我們結(jié)合用戶在產(chǎn)品上所處狀態(tài)作為用戶分層的依據(jù),比如我們最常見的RFM模型,依托于用戶最近一次購買時間、消費(fèi)頻次以及消費(fèi)金額,通過衡量用戶價值與用戶創(chuàng)利能力,對用戶進(jìn)行分層。 

比如,我們結(jié)合RFM模型,把用戶劃分為8個群體,從高消費(fèi)頻次、高消費(fèi)額、最近消費(fèi)過的重要價值用戶,到低消費(fèi)頻次、低消費(fèi)額、很久未消費(fèi)的一般挽留用戶。

RFM模型

這里解釋一下RFM模型的構(gòu)成: 

  • Recency:最近一次消費(fèi),即用戶距離當(dāng)前最后一次消費(fèi)的時間。最近一次消費(fèi)的時間距今越短,對我們來說更有價值,更可能有效地去觸達(dá)他們。 

  • Frequency:消費(fèi)頻次,用戶在一段時間內(nèi),在產(chǎn)品內(nèi)的消費(fèi)頻次。 

  • Monetary:消費(fèi)金額,即用戶的價值貢獻(xiàn)。

基于這三個維度,我們將每個維度劃分為高、中、低三種情況,并構(gòu)建出完整的用戶價值象限。

通過上面的RFM模型,我們可以更加直觀的把用戶劃分為8個不同層級。如果能夠找出產(chǎn)品內(nèi)用戶隸屬于以上8類中的哪一類,就可以針對性的制定運(yùn)營策略。 

比如某用戶最近一次消費(fèi)時間距今比較久遠(yuǎn),沒有再消費(fèi)了,但是累計(jì)消費(fèi)金額和消費(fèi)頻次都很高,說明這個用戶曾經(jīng)很有運(yùn)營價值(屬于 “重要保持客戶”),我們不希望流失。所以,運(yùn)營人員就需要專門針對這類型用戶,設(shè)計(jì)召回用戶運(yùn)營策略,這也是RFM模型的核心價值。 

在劃分完不同層級后,最困難的事情在于如何制定每個值的高、中、低評判標(biāo)準(zhǔn)。一般而言,在結(jié)合實(shí)際場景需求的同時,我們可以通過散點(diǎn)圖進(jìn)行大致的區(qū)分。

通過散點(diǎn)圖,我們可以比較直觀的看清用戶分布情況。進(jìn)行確定評判標(biāo)準(zhǔn)時,盡可能的將密集部分劃分在一起,促使用戶群體的行為共性更大。與此同時,需要我們在實(shí)際運(yùn)營過程中進(jìn)行不斷調(diào)整。如果面臨超大規(guī)模的數(shù)據(jù)時,如果能通過聚類分析等手段,可以得到更加科學(xué)精準(zhǔn)的結(jié)果,從而幫助我們進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)制定。

用戶分群

相較于用戶分層,用戶分群更加聚焦于用戶行為表現(xiàn),比如易觀方舟推出的智能用戶運(yùn)營ARGO成長模型。例如,高消費(fèi)頻次+低消費(fèi)額、低消費(fèi)頻次+ 高消費(fèi)額,這兩類用戶可能都是某種意義上的高消費(fèi)用戶,但行為特征會存在很大差異,所對應(yīng)的運(yùn)營策略也不一樣。 

其實(shí)也可以這么理解,用戶分群是用戶分層的進(jìn)一步精細(xì)化劃分。ARGO成長模型的相關(guān)指標(biāo)有著明顯的遞進(jìn)關(guān)系,而RFM模型則相互獨(dú)立。 

解釋清楚上述關(guān)鍵詞,那么我們繼續(xù)講下用戶精細(xì)分層分群。 

因?yàn)椴煌袠I(yè)中,用戶分層分群可能是多樣性的,用戶分層分群在產(chǎn)品發(fā)展的不同階段也有不同的變化,且用戶分層分群需要定性與定量。因此我們可以遵循下面這兩個原則,幫助我們更好地完成用戶分層分群:

(1)精細(xì)分層分群,遵循 MECE 原則

在進(jìn)行用戶精細(xì)分層分群的過程中,我們遵循由麥肯錫提出的MECE分析法(即“相互獨(dú)立,完全窮盡”,也就是對于一個重大的議題能夠做到不重疊、不遺漏的分類,而且能夠借此有效把握問題的核心,并成為有效解決問題的方法)。

這不僅僅是幫助用戶運(yùn)營找到所有影響預(yù)期目標(biāo)的關(guān)鍵因素,并找到所有可能的解決辦法,而且有助于對用戶、問題或解決方案進(jìn)行排序、分析,并從中找到令人滿意的解決方案。

即在確立主要目標(biāo)的基礎(chǔ)上,再逐個往下層分解,直至所有的細(xì)分目標(biāo)都找到,通過對目標(biāo)的層層分解,分析出用戶的關(guān)鍵行為與目標(biāo)間的關(guān)聯(lián)。 

(2)明確階段目標(biāo),讓分層分群更簡單 

正如用戶有生命周期一樣,產(chǎn)品與用戶運(yùn)營也有著明顯階段性的目標(biāo)和策略。產(chǎn)品所處的生命周期階段不同,對用戶運(yùn)營的要求也不盡相同。

-END-


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3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
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    2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
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4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
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    2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
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    6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
    7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。


5. 不實(shí)信息,主要表現(xiàn)為:
    1)可能存在事實(shí)性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
    2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治病;
    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標(biāo)題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲;
    3)使用夸張標(biāo)題,內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報(bào)兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度,對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。


三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富,本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的,將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議,可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)

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