用戶分層

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　　用戶分層是根據不同用戶的行為特征劃分成不同的用戶群，進而制定不同的產品運營策略來滿足差異化運營的需求，從而充分發揮每個層級用戶的價值，達成產品目標。在實際的應用中，用戶分層主要表現在兩方面：

　　1、可以幫助產品經理和運營快速定位問題，找到後續可以根據問題做功能優化；

　　2、提升產品用戶效益，針對不同的用戶合理分配有效的資源。

　　做用戶分層前有幾個必要條件：

　　1、產品模塊有一定的用戶量，如果用戶量樣本不足會導致劃分的顆粒度太粗。效果也會大打折扣；

　　2、產品模塊需要在一定周期內收集用戶行為習慣。看看用戶在這個產品模塊操作了什麼；

　　3、產品模塊一定要做埋點。不做埋點，啥都分析不了，重點模塊一定要做全量埋點（也就是用戶每一步操作都埋下）。

　　第一步：明確產品業務目標。

　　做用戶分層的目的就為了給產品解決什麼問題，達到什麼效果。最後輸出的產品方案都是根據不同用戶的劃分來制定的，最終都是要服務於產品目標，目標是否達到作為衡量用戶分層方案是否有效。 明晰產品目標之前，需要瞭解清楚項目歷史背景和現狀，防止方向出現問題。

　　第二步：拆分用戶行為軌跡。

　　在梳理產品功能路徑時，一定有一條理想的路徑。同樣達到產品目標的過程中，一定需要整理出用戶的理想行為。通過第一期的任務積分模塊，在一周的時間周期中，梳理出用戶行為軌跡，看用戶每一步怎麼走的。

　　第三步：找到分歧用戶群。

　　根據第二步做的用戶操作埋點，聚焦到數據出現異常的地方，通過業務流程和數據分析，看看這些異常能否進行優化，並且可以達到產品目標。 在任務積分模塊中，首先整理新老用戶進入模塊數據，再看用戶是否通過做對應的任務是否產生了積分，接著看產生了積分的用戶是否領取了積分，最後看領取了積分的用戶是否產生了消費。

　　第四步：劃分用戶層級。

　　（1）定義用戶層

　　通過上述的數據，產品經理和運營需要拆分幾類用戶群體，接著為這幾類用戶群體貼上“用戶標簽”。

　　（2）量化指標分層

　　當定義清楚用戶群後，可以通過數據定量的方式來制定分層標準。量化一定是一個長期行為，不斷地攝取數據會使得用戶分層結果更精細。在任務積分模塊中，在特征或分歧中的高活躍低產生、高產生低領取和高餘額無消費等，這些都是定性描述，根據不同的產品可以制定不同的標準。

　　第五步：制定產品策略。

　　經過第四步的定義用戶層和量化指標分層兩個維度已經確認了用戶層級，這才只是開始。有了用戶層級的劃分，後續制定優化策略才是最重要的。這是產品精細化設計的過程。需要單獨來看每個用戶層級，基於此層級的用戶痛點來做產品優化策略。

　　第六步：驗證產品策略方案。

　　產品策略落地後，一定要去驗證該策略是否有效，是否已經達到預期效果。看看每個層級的用戶行為數據是否有所提升，設定的兩個產品目標（用戶活躍度和用戶復購率）數據是否提升。後續再可以通過不同的產品策略做進一步的優化。

　　1、全面瞭解用戶

　　之所以要做用戶分層，首當其衝的目的就是為了更好的瞭解自己的用戶。 就像老師只有知道學生的興趣愛好、考試成績才能知道怎麼對學生進行教育和培養。 而從商家/平臺的角度來說，只有對用戶的喜好、消費、習慣等清晰的瞭解，才知道如何做針對性的服務。

　　2、差異化服務

　　根據每個人的情況量身推送他可能喜歡的商品和內容，這樣才能提到服務的準確性，提升用戶的體驗，也容易促成交易。當然，對於絕大多數平臺來說，沒有那麼多數據和用戶的支撐，想做到千人千面很難。但是我們依然可以對用戶進行差異化的服務，比如你通過數據發現平臺的用戶特別喜歡食品相關的商品，那你就可以在首頁設置一個食品的專區，方便這些用戶瀏覽。再如你發現這些用戶特別喜歡在晚上的8點之後購買食品，那你就可以設置一個”超值晚8點“或者叫”深夜食堂”的特價頻道做促銷。

　　3、重點維護

　　絕大多數行業都符合28定律，從客戶價值的角度來說，20%的用戶貢獻了80%的收益，所以當我們對於自己的客戶價值分析之後，要對那些有潛力的、長期貢獻的客戶做好一對一的尊享服務。

　　在服務行業，無差別的服務是基礎服務，但對於重點客戶還要進行定製化，重點維護。 總的來說，之所以要做用戶分層，我覺得用精細化運營這個詞更合適，而不一籠統的運營。

　　因為每個行業、每個商家對於用戶的關註角度不同，所以我們在進行用戶分層的時候，也有很多篩選的條件。基於這些維度，能讓我們對於用戶的畫像瞭解的更清晰。

　　1、時長

　　用戶每天使用你的產品花多少時間，重度用戶為什麼喜歡，輕度用戶為什麼不喜歡？

　　2、金額

　　用戶在你這裡每個月、每年消費多少錢，為什麼消費這麼多？還有哪些用戶沒有消費。

　　3、商品

　　用戶經常購買哪些商品，其他商品為什麼不買?它又在哪裡買？

　　4、忠誠

　　使用你產品超過一年、兩年甚至更長時間的用戶有多少？

　　5、等級

　　不同等級的用戶有多少，最近是否有新增，什麼方法能提升？

　　6、頻次

　　用戶每天使用你的產品幾次，分別間隔多久

　　7、功能

　　用戶經常使用哪一個功能，它的使用路徑和功能是否可以優化。

　　8、裂變

　　有多少用戶參與了分享，又為你帶來了多少新客戶，新客戶的消費情況如何?

　　9、信息

　　用戶個人的基礎信息，比如性別、年齡、區域、職業這些也是一些輔助篩選的條件。

　　10、私域

　　這是村長基於當下的用戶運營，認為最重要的一條的，那就是有多少用戶是你的微信好友？

　　1、—維用戶分層模型

　　一維用戶分層模型，基於一個最核心的維度進行用戶分層，以一個維度去設計整個用戶分層對應的口徑。

　　核心即是關鍵事件，圍繞關鍵事件我們一般可以將用戶分為五個層次。一維用戶分層模型也大多成金字塔、漏斗、或者紡錐體形狀。在一維用戶分層模型里，用戶從一層到另一層流動的過程一般都是線性的。從潛在用戶、到新用戶、到活躍用戶、然後到成熟用戶、再到衰退用戶，是線性變化的過程。

　　但有時會出現一種情況，經過一段時間的數據監測，會發現有一些用戶中間沒有經歷過激活用戶階段，直接迅速從新用戶跳轉到成熟用戶階段。這時候就需要我們重新審視用戶分層的口徑是否合適。

　　2、二維用戶分層模型

　　二維用戶分層模型基於兩個核心維度進行用戶分層，最常用的就是四象限模型。相比一維用戶分層模型，二維用戶分層模型有一個優勢。即分層後的用戶會落到不同的象 限里，我們就能非常清晰地知道整個運營的重點，即把其他象限的用戶往高維度的兩個方向遷移。

　　3、三維用戶分層模型

　　三維用戶分層模型基於三個核心維度進行用戶分層。相比一維、二維用戶分層模型都更複雜一些，最常見就是RFM模型。