用户分层与精细化运营

01 冬天还在继续

互联网下半场，红利消失，科技公司优化、裁员消息铺天盖地，资本市场降温，没有足够多拿到钱的创业公司去吸收这些被“优化”员工，他们将进入市场继续搅动不安的雇佣关系。外部环境变化会快速传递给每一个互联网企业及员工，跟不上节奏的员工和公司，会被无情的抛弃。这是商业规律，企业和个人要学会精打细算，精细化运营，提高决策、行动正确率，提高价值创造的效率，以安全越冬乃至逆市上升。

02 为什么要做用户分层

硅谷有句名言，keep growing，fuck everything，红利期用户和营收增长是最重要的，增长可以掩盖各种问题，诸如管理、成本、营销等，一旦潮水退去，增速放缓，每一个环节都将浮出水面被严格清算，计算投入产出比。广撒网的方式往往会将无效、低效的营销方式付诸实施，导致营销成本过高。无差别的运营模式分散了资源的作用范围，造成经营成本高，收入增长乏力。企业要在激烈的竞争中获得营收，取得有利的市场地位，需要精细化经营、精准服务好每个用户。公司获取用户后，通过用户分层的方式，低成本的满足多样化的用户需求，为每一个用户创造足够多的价值，最终提高用户LTV。

03 用户分层的关键要素

用户分层并不是一个新鲜概念，用户分层的效果好坏，关键要素是选择分割用户群体的属性，如收入、性别等。用户分割的属性通常由一个或多个属性，或由多个属性通过一套算法得出的一个属性集组成。

• 单个属性：百度广告，销售团队按照行业进行客户分层
• 多个属性：美团外卖按照距离、价格、品类分层用户推送营销信息
• 属性集：支付宝按照用户等级（根据交易、理财等行为计算分值）提供差异服务

用户分层常常与用户画像出双入对，选择用户画像中的一个或多个参数对用户进行分割，那么，如何选择用户属性呢？

• 明确分层目标
  用户分层的目标是什么？促活、交易转化、还是拉新？接下来要做的是基于目标，选择与目标相关性高的属性参与分层。
• 判断分层属性能否产生差异化策略
  选取的属性形成的分层，企业可对不同层次的用户提供差异化用户策略。如电商对用户客单价分层可推送不同价格商品，如使用用户英语水平分层，无法生成差异化经营策略。

04 用户分层的常用模型

RFM模型

R（Recency）：最近消费时间

F（Frequency）：一段时间内的消费频次

M（Monetary）：对应这段时间内的消费金额

RFM模型

RFM是典型的多个用户属性对用户进行的模型，其选择属性选择了画像中的消费属性，因此，此策略常常应用于销售、营销策略的制定。

如每个维度分3层，将生成333=81个用户类型，针对不同用户类型相应的用户运营策略。

以每个属性分2层举例：

RFM模型策略示例

AARRR模型

Acquisition：获取用户

Activation：提高活跃度

Retention：提高留存率

Revenue：获取收入

Refer：自传播

AARRR模型是基于“用户状态/价值”单一属性对用户分层的经典模型，显然，这一属性与增长、获客、促销高度相关，往往在这些场景下应用。

用户行为分层

通俗易懂，不多解释。适用于电商、工具产品运营等

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用户生命周期分层模型

引入期/新手期
成长期
成熟期
休眠期/衰退期
流失期

基于用户生命周期分层制定运营策略举例：

05 总结

以上是常用的用户运营、产品分析、数据分析分层思路，不过我可以肯定它不能解决所有业务问题，具体问题具体分析，需要在实践中找到合适的用户分层方法，这需要有一定的业务认知水平，辅以基于两个关键要素进行识别和判断：分层目标，是否可产生差异化策略。多加尝试，一定可以找的那个合适的分层“刀片”，找到用户和营收增长的钥匙。