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如何完成用戶分層?教你4個方法 | 成都傳媒

時間:2019-11-13

 

當一款互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶量比較大的時候,一般都會對用戶進行分層,以便更好的根據(jù)用戶特征精細化運營。本文作者介紹了4種用戶分層的方法,供大家參考和學習。

為什么幾乎所有的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,當用戶量比較大的時候,都會進行用戶分層?

主要是因為,用戶量大的時候,千人千面的個性化需求和普適的運營策略的矛盾就會成為當前產(chǎn)品的主要矛盾。用戶特征的差異導致了用戶個性化訴求,也催生了精細化運營的需求。

一談到用戶分層,大家的腦海中可能會浮現(xiàn)出這些詞匯:核心用戶,種子用戶,氪金用戶,白嫖用戶,活躍用戶,流失用戶,內(nèi)容創(chuàng)作用戶及內(nèi)容消費用戶。

例如,抖音的用戶,就可以粗略劃分為內(nèi)容創(chuàng)作者和內(nèi)容消費者,當然這兩者還可以繼續(xù)細分。

產(chǎn)品最核心的利益訴求是盈利,這個利不管是金錢還是流量,都需要進行用戶分層,對不同層級的用戶采用不同的運營策略,進行精細化運營,才能達到運營資源的最大化利用和產(chǎn)品效益的最大化。

用戶分層的本質(zhì)是一種以用戶特征、用戶行為等為中心對用戶進行細分的精細化運營的手段。

下面來分別介紹下4種常見的用戶分層的方法。

一、用戶價值區(qū)隔分層

用戶價值區(qū)隔分層,又分為兩個維度:第一,依靠用戶生命周期定義對用戶進行價值區(qū)隔;第二,依靠用戶關(guān)鍵行為對用戶進行價值區(qū)隔。

用戶生命周期定義必然與用戶價值成長路徑有關(guān)。不同類型的產(chǎn)品有不同的價值成長路徑。按照產(chǎn)品是否付費及產(chǎn)品的使用頻率,可以將不同產(chǎn)品的價值成長路徑劃分為四個象限:

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用戶生命周期模型大家應(yīng)該都不陌生,一般用戶的生命周期會分為5個階段,當然不是說每個用戶都會經(jīng)歷完整的生命周期,這只是一個一般模型。

(1)導入期:用戶注冊后,剛剛上手,對產(chǎn)品還不熟悉,對產(chǎn)品能帶來什么價值也還不熟悉。在數(shù)據(jù)上的定義是,剛剛注冊,尚未體驗核心功能流程(核心功能流程需要事先定義并埋點做統(tǒng)計)

(2)成長期:對產(chǎn)品有了一定的了解,對產(chǎn)品提供的用戶價值比較認可,已經(jīng)建立起了初步的使用習慣,會定期使用產(chǎn)品。在數(shù)據(jù)上的定義是,已經(jīng)體驗過核心功能流程,使用頻率和使用時長大于或等于定義的最小閾值,例如,每周登錄三次,每次使用時長10分鐘。

(3)成熟期:對產(chǎn)品已經(jīng)形成了高度的使用依賴和習慣,使用頻率和使用時長顯著高,能夠貢獻較高的價值。數(shù)據(jù)上的定位為,使用頻率,使用時長大于或等于某個閾值(根據(jù)產(chǎn)品來定),或者付費頻率和價值達到一定閾值

(4)休眠期:曾經(jīng)是成熟期用戶,但是現(xiàn)在已經(jīng)不再訪問或使用產(chǎn)品,或者訪問頻次越來越低。數(shù)據(jù)上的定義為,超過10天(具體情況具體分析)未使用產(chǎn)品。

(5)流失期:已經(jīng)長時間不登錄產(chǎn)品,甚至已經(jīng)卸載產(chǎn)品的用戶。數(shù)據(jù)上的定義為,超過30天(自定義)未使用產(chǎn)品的用戶。

另一種,用戶價值區(qū)隔分層的方法是根據(jù)用戶的關(guān)鍵行為來進行劃分。最典型且常用的方法是RFM方法。RFM分別代表用戶三種關(guān)鍵行為:

  1. R(Recency),距離最近一次交易
  2. F(Frequency),交易頻次
  3. M(Monetary),交易金額

通過RFM方法可以將用戶分成8大類型

(圖片不太高清,湊合著看哈)

我們需要對每個用戶分析他的RFM值,然后確定用戶的類型。使用RFM方法進行分層主要分為以下步驟:

抓取數(shù)據(jù),只需要定好RFM三個維度的抓取原則,然后麻煩開發(fā)小哥或者數(shù)據(jù)分析師小姐姐就可以了。

定義RFM三個維度的中值,一般有三個常見的方法:

  1. 所有數(shù)據(jù)的平均值或中值
  2. 基于一個業(yè)務(wù)節(jié)點的重要值,例如投資理財類的R值,一般是1個月,因為發(fā)工資才有錢投資
  3. 以二八法則進行推算,80%的用戶集中在低頻低金額區(qū)間,20%的用戶集中在高頻高金額區(qū)間
  4. Means聚類算法,這個如果數(shù)據(jù)分析師小姐姐懂得話,就最好了

后面如何進行數(shù)據(jù)分析的方法,在這里就不細說了,在網(wǎng)上有很多教大家使用RFM的文章。

RFM方法的核心邏輯是找出影響用戶價值高低的關(guān)鍵行為,然后進行交叉分析和用戶劃分。所以RFM模型并不一定就是上述的含義,在不同領(lǐng)域可以是不同的定義。例如:

  1. 金融領(lǐng)域,R代表最近一次投資的時間,F(xiàn)代表投資頻率,M代表投資金額;
  2. 直播領(lǐng)域,R代表最近一次觀看直播的時間,F(xiàn)代表觀看頻次,M代表觀看總時長;
  3. 游戲領(lǐng)域,R代表最近一次玩游戲的時間,F(xiàn)代表游戲頻次,M代表游戲時長。還可以定義為,R代表最近一次游戲充值的時間,F(xiàn)代表充值頻率,M代表充值金額。

RFM只是代表一種分層的思維方式,任何產(chǎn)品,我們都可以定義影響用戶的關(guān)鍵行為,然后定義出這些行為的指標,再對這些指標進行交叉分析,來完成對用戶的分層。

二、AARRR模型分層

聽說過增長黑客的同學,對這個模型肯定不陌生。AARRR模型不僅可以用來做增長,也可以用來做用戶分層。

  1. 獲取用戶:下載未注冊,或完成注冊但無進一步行為。這一階段要關(guān)注不同渠道的注冊轉(zhuǎn)化率,優(yōu)化渠道資源投放。
  2. 提高活躍度:已注冊,但是未完成產(chǎn)品的核心流程體驗。這一階段需要加強引導用戶完成核心流程。
  3. 提高留存率:體驗了核心流程,但是持續(xù)留存時長不高。針對留存問題進行分析,然后給出具體的運營策略。
  4. 病毒式傳播:活躍頻次超過一定閾值的用戶。通過工具優(yōu)化,刺激用戶進行傳播
  5. 獲取收入:活躍度和留存時長超過一定閾值的用戶,針對特定用戶,結(jié)合特定的場景加強對于付費的引導

AARRR是一個比較粗略的用戶分層模型,適用于產(chǎn)品比較初級的階段,這個階段用戶量說大不大,說小不小,且公司的數(shù)據(jù)體系可能尚未搭建起來的階段。

三、用戶身份區(qū)隔分層

一說到用戶身份,大家第一時間聯(lián)想到的詞,是不是KOL。在內(nèi)容社區(qū),用戶的身份一般都會至少分為KOL和普通用戶兩種,對于這兩種用戶,運營的策略肯定不同。

只有當產(chǎn)品所在的領(lǐng)域中,用戶的行為特征和訴求差異較大時,使用身份區(qū)隔的方式進行分層就會比較合適。例如,微博,至少就能分為:明星用戶,KOL用戶,活躍用戶和普通用戶。

如何梳理產(chǎn)品的用戶身份區(qū)隔模型?問自己三個問題:

  1. 用戶之間是否存在關(guān)系?
  2. 某類用戶是否會因貢獻的內(nèi)容,稀缺性而產(chǎn)生用戶階層
  3. 用戶之間是否可以在自然狀態(tài)下實現(xiàn)階層的進階。

如果用戶之間不存在關(guān)系,那么不適用身份區(qū)隔分層模型。

如果存在關(guān)系,并且會因為貢獻內(nèi)容或稀缺性產(chǎn)生用戶階層,那么就根據(jù)貢獻度或稀缺性搭建用戶分層模型。

如果不同階層的用戶可以自然進階,那么就根據(jù)進階的階層搭建用戶分層模型。

四、用戶需求區(qū)隔分層

用戶需求區(qū)隔分層,主要分為兩個維度:

  1. 用戶自然屬性,主要依賴用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),包括性別,年齡,職業(yè),收入等;
  2. 用戶個性化需求,主要依賴用戶的行為數(shù)據(jù),個人消費偏好,個人場景偏好。

所以,用戶需求區(qū)隔分層,主要就是通過分析用戶是否在這兩個維度上,用戶的需求有明顯的差異,判斷的方法兩種,經(jīng)驗洞察和數(shù)據(jù)說話。

在具體操作時,可以使用單個維度進行區(qū)分,也可以使用兩個維度進行交叉分析。

選擇一個維度進行區(qū)分,例如,典型的產(chǎn)品美柚,在用戶不同的狀態(tài)下,備孕,懷孕,辣媽,會推送不同的內(nèi)容。例如,婚介類產(chǎn)品,針對不同年齡層次,不同性別的用戶也會進行用戶需求的區(qū)隔分層。

選擇兩個維度進行交叉分析,例如購物類產(chǎn)品,就會根據(jù)用戶的性別,年齡和消費偏好的屬性,給用戶推送不同的產(chǎn)品。

用戶分層的主要目的是為了后面的用戶精細化運營,最終要實現(xiàn)的目標是以最小的運營成本實現(xiàn)產(chǎn)品收益的最大化。

用戶分層的兩大核心:一是不同層級的用戶可以用明確的數(shù)據(jù)標簽,屬性標簽定義出來,這樣才能實現(xiàn)用戶標簽自動化;二是不同層級的用戶運營的策略是有針對性且穩(wěn)定的。

用戶分層常用的4大方法:

  1. 用戶價值區(qū)隔分層,包括用戶生命周期和RFM方法
  2. AARRR模型,適用于產(chǎn)品比較初級的階段,是一種簡單粗略的分層方法
  3. 用戶身份區(qū)隔分層,適用于產(chǎn)品的用戶有聯(lián)系,并且會因為貢獻度或稀缺性而產(chǎn)生明顯的階層區(qū)隔的產(chǎn)品
  4. 用戶需求區(qū)隔分層,簡答的說就是用戶在產(chǎn)品的需求是否會因為用戶特征的不同而不同。

作者:Jarvan

來源:Jarvan

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