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用戶分層是精準化運營的重要方式

精準營銷 發表時間:2018/4/27 5:51:45??作者:zxin??

精準營銷 發表時間:2018/4/27 5:51:45??作者:zxin??

各個層級的用戶都有其不同的特點,通過用戶分層我們可以有目的的制定出更精準、更有針對性的運營策略,避免浪費,使運營資源高效化。

 

所謂的分層就像我們社會階層一樣,比如按社會經濟地位劃分,可分為普通大眾、中產、精英、富豪。


只不過用戶分層沒那么復雜,用戶分層是進行用戶高效管理的一種方式,即對用戶群組進行劃分,通常用來描述用戶在產品上所處的狀態上。


用戶分層并不是什么神秘復雜的東西,其實不管是上市公司,還是創業公司,甚至大眾微商、實體店鋪,都有運用到用戶分層管理。


最簡單的就是VIP會員卡,還有電商社群,某些商家會把消費滿5萬的用戶拉到一個微信群,把消費小白建立另外一個群,而在不同群之間,發不同的優惠券。


用戶分層的作用顯而易見,根據各個層次用戶群體的不同,我們可以有目的的制定出更精準、更有針對性的運營策略,避免浪費。


簡而言之,就是運營資源高效化。


用戶分層是精準化運營的重要方式,也是建立用戶模型的一部分。


一、用戶分層方法步驟


1.對用戶進行定性,創建特征用戶群體


對用戶分層,首先我們需要對用戶進行定性。所謂的定性就是了解用戶做了什么,然后創建細分的用戶群體。通俗的說,就是建立群體標簽。


以電商平臺為例:用戶分層一般呈金字塔形,上下層之間呈遞進依賴關系。

 

電商用戶分層


這是一個理想的用戶行為,事實上新用戶到付費用戶之間,用戶量是不斷流失的。


用戶分層并沒有一個統一的標準,我們大致可以把所有產品的用戶分層為:潛在用戶(游客)、普通用戶、活躍用戶、核心用戶。


這就是對用戶的一個簡單定性。更為細致復雜的用戶分層方法,可以套用經典的RFM用戶模型。


2.對具體用戶按標準分層,進行聚類


對于具體某個用戶,當然不能按照主觀感受去定性的。我們可以通過條件判斷劃分出來,然后進行特征聚類。


通常互聯網產品關注的是用戶的點擊量、使用時長、使用頻率、產品貢獻率、忠誠度等指標,我們就可以通過這些維度去建立用戶分層標準。


以互聯網金融產品為例:

 

互聯網金融產品用戶分層


例:


訪客,即在10天內至少啟動1次應用,且至少回訪1次,則標記為訪客;否則標記為流失訪客。


分檔之后,進行聚類分析。這部分需要較強的數據分析能力,這里只討論分層方法,不討論具體的數據分析。


用戶分層步驟很簡單,最難的是該如何設定分層標準。建議初級運營人員都看一下《網站分析實戰 如何以數據驅動決策,提升網站價值》這本書,了解運營人員應該關注哪些數據。


二、雙向用戶分層


而產品不同,其分層方式也不一樣。下面要介紹一種常見的用戶分層方式——雙向用戶分層。


實際中很多產品的用戶并不是面向單方向用戶的,例如:對于電商平臺,用戶是兩方向的,to B 和 to C,面向商戶和面向C端用戶,兩者的用戶行為狀態是不一致的,這就需要進行雙向用戶分層。


這類雙向用戶的平臺非常多,我們常用的百度、微博、知乎、今日頭條、抖音等都屬于這一類。一般是規模化的巨頭。


這類平臺的特點是擁有海量的用戶,用戶可以成為消費者也可以成為服務者。在不同的角色中,用戶所處于的層次也不同。

 

知乎用戶分層


三、用戶分層在運營工作中的作用


雖然我們前面說了用戶分層是為了高效、精準化運營,但具體運用是什么樣的呢?下面以示例來說明。


1.對不同級別用戶提供不同的資源傾斜


現在,很多產品都設有等級制度,比如QQ等級、微博等級、貼吧等級等,不同等級的用戶可獲得不同的權限。這是一種自動的用戶分級,不需運營人員處理,自動獲得資源傾斜。


以貼吧為例,用戶簽到可以贏得升級經驗,發帖留言也能獲得經驗,有些大的貼吧,往往還有設置發帖留言門檻,入吧達到一定時長或等級才能參與進來。


除此之外,還有隱性的資源傾斜,比如微博將明星大V和中小草根用戶區分開來,給優質用戶更多流量支持和運營扶持,包括更多的曝光量、分發量,或者金錢、物質、榮譽激勵(舉辦線上線下的微博活動、人物評選等)。


這部分就是運營人員所需做的工作了。


2.為不同級別的用戶推送不同的內容


初級運營最容易犯的錯誤就是:一條PUSH走天下。


記得筆者在之前公司做線下活動時,為了召集更多的用戶來參加,經常會短信推送活動通知到所有注冊用戶。事實上,這種廣撒網的方式,經常讓我有這樣的錯覺:我是不是發了一個“假的推送”。


實際上,小型的線下活動沙龍,本地用戶更有參加的意愿,外地用戶則因參加成本過高,大都不會來。


活動主題也很重要,是分享會,還是路演活動。分享會則有更多愿意學習的普通群眾來,路演活動更多做投資的專業人士參加。


對于資訊類、電商類產品也是如此,對于活躍用戶可以多加推送;對于不活躍用戶,則要適量,不然容易導致用戶反感,進而流失。


現在的大數據推薦,也是根據建立的用戶模型來的推送的。比如說A瀏覽了更多的娛樂類新聞,且停留的時間較長,就會推送更多的娛樂類新聞到A。


當然這是機器要做的事了,而運營人員要做的事是設定優化規則,做靈活性更強的工作。


本文主要目的也是為了讓更多初級運營有區別對待用戶意識,從不同用戶需求出發,設計更多激勵方式,促進用戶增長、留存、活躍。


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