今天來聊聊用戶體系這件事兒。用戶體系的前世今生,這個標題有點大，其實要聊的滿簡單的。

讓我們先將時光拉回到內戰(zhàn)后的美國。南北戰(zhàn)爭結束后美國國內經(jīng)濟凋敝，據(jù)說1793年，美國的一個商人，為消費者設計了一個非常簡單的獎勵體系，消費者完成一次消費，就可以獲得一定數(shù)量的銅板，消費者只要一直在店里消費，就可以不斷累積銅板，當累積到一定數(shù)量之后，就可以在店內兌換禮品。這一做法在19世紀和20世紀被許多其他的商人采用，用來獲取長期的消費客戶。

這可能是已知最早的用戶體系，這個體系，非常簡單粗暴的把用戶分成了三種：

潛客：尚未購買，但可能購買的人群

買家：發(fā)生過購買行為的用戶

常客：經(jīng)常發(fā)生購買行為的用戶

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的用戶體系早期其實并不是真正意義上的存在。因為早期的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只是把用戶分成了注冊用戶和訪客，因為那時候大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都還沒有精細化運營的需求。當時的互聯(lián)網(wǎng)領域，大致可以分為信息類站點和游戲類站點（后來是端游），當大多數(shù)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的盈利是基于流量體量上來之后的廣告收入，那么是否具備用戶體系并不是決定企業(yè)大運營層面失敗或成功的關鍵要素，而是是否有足夠的流量能拿到足夠多的流水或者收入才是企業(yè)能否存活甚至活得夠好的關鍵要素。

那么，什么時候用戶體系開始被重視了呢？

我的看法是增值服務與端游。

早期端游是時間收費，所以，只要玩家玩的時間夠長，他就會比其他人花更多的錢。當盛大開啟了道具收費之后，玩家先用現(xiàn)金充值代幣，再將代幣消耗在游戲內，這時候，原先的時長決定老用戶的粘著程度，變成了充值的額度或消費的額度決定了用戶的粘著程度。同時，增值服務使得原先免費使用產(chǎn)品的用戶開始出現(xiàn)分化，其中一部分由于購買了增值服務，而對產(chǎn)品提供了更多的價值。

于是，傳統(tǒng)行業(yè)本就存在的（航空、信用卡）的會員體系，就開始進入到互聯(lián)網(wǎng)中。

并且，進入的初衷是非常一致的：企業(yè)應該為給予自己更多價值的用戶更多的權益與服務，從而回饋用戶的忠誠，并形成正向循環(huán)。

但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，這套體系也在不停的變化，從關注忠誠到回歸到關注價值本身，推動了現(xiàn)在更加復雜的用戶體系的形成。

用戶體系的前世今生大概就是如此。

用戶的分層激勵

在《從零開始做運營》里，我強調過用戶分層，并且給出了RFM模型，用戶分層其實是大多數(shù)公司都會做的事兒，而為什么分層，其實昨天的內容已經(jīng)講到了，可以看這里： 如何理解「運營反向提出產(chǎn)品建議」？，用戶生命周期是其中一個原因，另一個原因是，對于可以衡量用戶貢獻的公司，把用戶的層次切開，對提供更高直接貢獻的用戶給予更多的獎勵，是必然的選擇。

這也是為什么，今年淘寶推出超級會員，京東修改會員體系條款用京享值去取代原先的會員分級的原因，因為企業(yè)希望把利益給到對自己有直接貢獻的用戶，而不是浪費在以前貢獻現(xiàn)在不貢獻或少貢獻的用戶身上。

可以預料的是，未來會有更多的企業(yè)加入這種玩法。當然，最保險的還是去購買會員服務，譬如亮哥選擇了亞馬遜的Prime會員一樣。

對于交易型公司來說，定義用戶貢獻其實就是簡單粗暴的三個維度：近度、頻度、額度，但對于非交易型的公司，這種做法就很難推進，因為非交易，貢獻值就沒那么容易可以簡單衡量。但是，依然會做。

這時候，你就會看到：

工具型產(chǎn)品選擇了免費版、付費版之外的高級賬戶版本

服務型產(chǎn)品降低成本維持用戶原有的服務使用行為，包括摩拜、ofo轉嫁成本的合作月卡模式

User Referral這種成本可控的獲客方式越來越流行

用戶分層其實沒有定法，是真的沒有人能告訴你要怎么對自己的用戶進行分層，因為每一家的業(yè)務都不一樣，這就很尷尬了。

分層的目標，其實是為了激勵。

激勵高價值用戶持續(xù)提供高價值；

激勵次高價值用戶貢獻更高價值；

清洗無價值用戶節(jié)約資源。

激勵的方法有很多，用戶體系就是其中的集大成者。

因為用戶體系要做的是：

歧視用戶

資源傾斜

激勵干涉

并且是成套路去做的。

構建用戶體系的基本方法

雖然沒有人能告訴你怎么去做自己的用戶分層，但構建用戶體系其實真的還有一些成套路的基本方法，我就簡單說說吧。

Step1：梳理用戶貢獻的表現(xiàn)

第一步，當然是很簡單的去把業(yè)務梳理清楚，明確你的價值用戶，然后在用戶會產(chǎn)生貢獻的點上，都埋下數(shù)據(jù)；接下來就要去歸納用戶行為的貢獻程度了。

譬如，一個內容平臺，很關鍵的，當然是匹配你內容消費者的內容貢獻者是你的有貢獻用戶，那么衡量他們的貢獻，可能就是活躍程度（包含登錄、互動、內容創(chuàng)作的次數(shù)）、內容數(shù)量和內容質量；一個做供需平臺的，最關鍵的，當然是你的供需兩端的活躍度和提供出來的供需總量，這個就要針對自己的業(yè)務去做梳理了。

Step2：定義權益池

要做用戶體系，必然會產(chǎn)生「歧視」，因為你能提供的平臺資源是有限的，所以必然要把更多的資源提供給高貢獻度用戶來交換他們的貢獻。于是，權益池就一定是優(yōu)先要考慮的點，怎么去歸攏資源，怎么去分配這些資源，分配給誰，到什么程度。都是需要去關注的，而且是從一開始就要考慮好，原則上，權益池只能擴充，而不能削減，當然，可以替換。

Step3：劃分等級

用戶一定是要被「歧視」的，如果沒有歧視就沒辦法去劃分不同層次的用戶去做針對性的運營。而用戶的等級劃分一定是要非常慎重的，不管你用什么方法去劃分等級，基于RFM的模型是可以作為參考和調節(jié)的對象。

需要說明的是，無論你建立了什么樣的等級模型，一定要知道，這事兒還沒有完，要繼續(xù)往下走，下面的步驟很關鍵。

Step4：跑數(shù)據(jù)與試運行

模型建好之后，就需要按照真實數(shù)據(jù)去在后臺跑一段時間，建議最短也要跑3個月，跑這么長時間的原因，是為了要看基于用戶的真實動作，用戶會呈現(xiàn)出來的分布狀態(tài)，以及配合這樣的分布狀態(tài)，你的資源成本會變成什么樣子。

可以正式上線的標準很簡單：

確實能做到資源對有貢獻用戶的有層次的傾斜同時成本可控。

大概就是如此，去試試看，再看看要解決什么具體問題吧。