如何基於用户分層構建運營策略？3種模型+1個思路
開啓智能用户運營（CEM）
在用户分層的過程中，用户分層的結構層次可能會根據不同的活動、不同的場景、不同的行業等發生變化。
穩步發展趨勢的倒狀漏斗是我們最常見的用户分層結構，即從潛在用户到衰退用户逐漸往下遞減。
穩步發展趨勢的用户分層結構
但在交易類業務中，如果把激活用户定義為用户進行首單消費，那麼我們會期望中間激活的過程儘可能縮短。因為我們希望用户進行首單消費後能儘快產生復購，進入到成熟用户，使整個業務更加成熟和健康。
這種中部激活用户儘可能少、上部潛在用户儘可能多、底部沉澱下來的成熟用户儘可能多，類似沙漏的結構，可以稱之為上癮趨勢。
上癮趨勢的用户分層結構
但我們在運營過程中，由於一些策略失誤、或者產品本身定位失誤、或者用户畫像出現問題時，隨着時間的演進可能由一個正常的漏斗，變成錐形或者紡錘體的結構。也就是新用户越來越少，中部只進行首單消費的用户越來越多，但復購用户越來越少，衰退用户越來越多。
這可能是因為我們進行的某些活動，吸引到了許多薅羊毛的客户進來。在薅羊毛成功了一次再無下次薅羊毛的機會後，就與我們再也沒有關係了。這種用户分層的結構可以稱之為羊毛黨趨勢。
羊毛黨趨勢的用户分層結構
通過以上三種用户分層結構的舉例，是想告訴大家在用户分層時，我們需要既把握局部，也要關注整體的變化。
不是説用户分層完畢後，只針對某一層去制定和執行運營策略，只單點地去看待這件事情。而是需要結合整體不斷調優。如果只是單點地去看，就可能導致單點的時候做的非常好，看整體時，就從穩步發展趨勢變成了羊毛黨趨勢。
1 First Point
用户分層的三種模型
那麼，具體到如何進行用户分層，我們可以根據以下三種模型進行。
1.1 一維用户分層模型
一維用户分層模型，基於一個最核心的維度進行用户分層，以一個維度去設計整個用户分層對應的口徑。
核心即是關鍵事件，圍繞關鍵事件我們一般可以將用户分為五個層次。一維用户分層模型也大多成金字塔、漏斗、或者紡錐體形狀。
一維用户分層模型舉例
在一維用户分層模型裏，用户從一層到另一層流動的過程一般都是線性的。從潛在用户、到新用户、到活躍用户、然後到成熟用户、再到衰退用户，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，會發現有一些用户中間沒有經歷過激活用户階段，直接迅速從新用户跳轉到成熟用户階段。這時候就需要我們重新審視用户分層的口徑是否合適。
例如，我們把新用户定義為完成註冊；把激活用户定義為3天內有回訪；把成熟用户定義為完成訂單筆數大於3筆。這時候我們會發現，有一部分用户在3天內沒有回訪，但在已經完成了4筆訂單。那麼這部分用户就會跳過激活用户，直接成為成熟用户。
原因就在於我們選擇核心維度時，引入了兩個關鍵的維度，一個是訪問，一個是完成訂單。這兩個關鍵事件的設定，就會導致用户出現跳層的情況。如果出現跳層，需要我們重新審視口徑，選擇同一個維度。
1.2 二維用户分層模型
二維用户分層模型基於兩個核心維度進行用户分層，最常用的就是四象限模型。
相比一維用户分層模型，二維用户分層模型有一個優勢。即分層後的用户會落到不同的象限裏，我們就能非常清晰地知道整個運營的重點，即把其他象限的用户往高維度的兩個方向遷移。
例如，通過用户購買力和用户滲透力進行用户分層，建立座標軸，劃分為四個象限。運營重點就是把用户往高用户滲透力和高用户購買力的兩個方向遷移，到第一象限。
二維用户分層模型舉例
在這個二維用户分層模型中，我們需要找到衡量用户購買力的指標是什麼？衡量用户滲透力的指標又是什麼？指標可能是一個，也可能是一組。
這裏的核心難點就在於臨界值的選取。由於我們定義了兩個維度，然後選取了衡量這兩個維度的一系列的指標，那指標之間的臨界值該如何確定？像用户購買力，我們把它定義為客單價乘以復購的頻率。那麼當客單價達到什麼臨界點時，用户就該從第三象限上升到第二象限呢？
這就需要運營團隊與數據團隊、分析團隊緊密配合。利用現有的歷史用户數據，通過二八法則、正態分佈等統計學方法，不斷挖掘兩個維度之間遷移的臨界點。
臨界點的定義也並不是一次性的，而是動態變化的，是需要我們不斷測試、驗證、和調優的過程。只有各個團隊充分配合，我們才能合適地把不同的用户，歸類到不同的象限，再針對不同的象限，去制定不同的運營策略。
1.3 三維的用户分層模型
三維用户分層模型基於三個核心維度進行用户分層。相比一維、二維用户分層模型都更復雜一些。最常見就是RFM模型。
例如，根據交易類相關的業務定義RFM模型，我們可以選取三個維度：最近一次消費、消費頻率、以及消費金額。不同的業務類型，需要我們舉一反三，選取合適的RFM指標。
通過這三個維度兩兩交叉，就可以將用户劃分為8個分層：重要價值客户、重要發展客户、重要挽留客户、重要保持客户、一般發展客户、一般價值客户、一般挽留客户、一般保持客户。三維用户分層模型將用户分層又逐漸地去做了一些細化。
通過以上三種用户分層模型，就基本能滿足我們日常運營工作中的用户分層需求。
越往後可能還會有四維、五維用户分層模型，但通過人工的方式往往很難處理這麼多維度的數據。例如在推薦場景下，可能會選取十幾個用户特徵制定推薦算法，這時候就更依賴機器學習和數據團隊的能力，而不是運營團隊所能解決的了。
2 Second Point
如何基於用户分層構建運營策略
用户分層完畢後，我們便可以基於此構建整體的運營策略。
2.1 整體思路
以基於用户生命週期分層的一維用户分層模型為例。用户從潛在用户、新用户、激活用户、成熟用户、衰退用户、到沉睡用户、再到流失用户，大概有七個階段。
在用户生命週期運營的過程中，需要通過不斷地運營將潛在用户和新用户往激活用户做遷移；將沉睡用户和流失用户重新激活；將衰退用户往成熟用户做遷移。上圖中的箭頭標註了我們運營的大方向和最終實現目標。
在不同的用户生命週期階段，我們要解決不同的問題，定義不同的運營目標。
例如，在早期，如何有效衡量獲客效率？如何正確轉化用户？在中期，如何把新用户和激活用户培養成高價值用户？如何在成為高價值用户後延長他的生命週期？挖掘LTV？在後期，如果一個用户已經沉睡或者流失，該如何去喚醒、怎麼去召回......
針對這些目標，即可制定一一對應的運營策略。例如在如何培養高價值用户時，會有渠道聯動運營、交叉營銷等運營策略。
2.2 具體案例
在應用用户分層去制定運營策略時，建議大家也可以列出一個類似的表格，來比較清晰的梳理。
這裏把我們之前針對用户分層的定義，用詼諧化的語言表示了一下，把用户分為：潛客、新客、活客、老客、怨客、睡客和死客。
用户之所以從老客變得開始衰退了，可能是對產品不滿意、或者對服務不滿意，因此會產生一些抱怨，即為怨客；抱怨了一段時間後不再使用產品，就成為了睡客；有的客户把產品卸載了，不採納我們的服務了，那就是死客。
舉一個針對老客的例子，來制定運營策略。
確定「階段目標」
在老客階段，我們的運營目標就是要儘量提高用户的長期購買價值。
選定「衡量指標」
在大多數交易類場景裏，提高用户的長期購買價值的核心指標就是提升復購率。但復購率提升只是一個結果，為了得到這個結果，需要我們對過程進行干預。
這裏最直接的做法，就是把整個復購的路徑進行拆解。老客復購時的整個路徑可能是：先打開APP然後看首頁。因為他已經是一個老客，所以想買什麼東西，第一反正就是去APP搜索，有着非常明確的購物目標。那麼，在搜索結果頁裏，我們就可以去做一些幫助復購率提升的事情。
此外，從搜索結果頁、到活動落地頁、到詳情頁、再到購物車頁，都要去做更細緻的一些拆解。拆解完復購的流程，我們需要去挑出一些核心的衡量指標，例如：
次月留存率。如果用户沒有留存就沒有復購。
決策間隔時長。每一次復購中，我們希望老客儘快完成整個過程，決策間隔時長越短越好。
連帶率。復購併不指用户每一次來只買一件商品就叫復購。我們其實希望用户每一次來能夠多買幾樣商品，這樣整個效率會有非常大的提升。所以商品的連帶率，也是需要考慮到的指標。
揣摩「用户體感」
針對復購用户，我們還需要再去進行一次用户分層，把復購用户拆解為低頻復購用户、中頻復購用户和高頻復購用户三類人羣。然後再針對這三類人羣制定非常細的運營策略。
制定運營策略時，要回歸到整個用户的直觀感受上。很多時候我們其實是為了做這件事情而去做，很少站在用户的角度上思考：用户怎麼看待我們的運營策略？用户怎麼看待我們基於給他的分層進行的“套路”？
用户體感要分成幾個方面考慮：用户對新品的好奇感和探索、對好貨的購買慾、對優惠力度的偏好度、對積分權限的直觀感覺、對運營活動感覺特別好玩、對小遊戲的參與感等。
制定「運營策略」
所有運營策略最終要回歸到客户的直觀感受上。而具體會落到哪個用户體感上，通過表格的形式列出來後，相應的運營策略就會非常的清晰。
例如，最終可能就會落到新品上的試用、先用後付；優惠力度上的滿減、折扣、清倉等。這些就是具體的執行動作，也就是我們的運營策略。
綜上，便是基於用户分層構建運營策略的全流程。
最後，在我們的運營策略落地執行時，有一個通用的東西要去綜合考量，那就是給某層用户某種運營策略時，推送的內容、樣式、時機、間隔以及通道是什麼？
所有的運營策略執行時都離不開用用户體感的考量。例如，推送的內容是滿減，那麼：
如何能夠通過一段特別有吸引力的話術，把滿減的運營策略傳遞出去？
如何選擇合適的樣式（圖片、文章、短視頻等）讓滿減的運營策略讓用户看了之後覺得優惠力度特別大，迴歸到他的體感上？
如何選擇合適的時機，應該在什麼時候去給用户推送策略，才能打開率最大化？
如何確定運營策略的間隔，策略之間需要反覆推送，需要間隔多久，是一天還是一週？還是更短的時間？
如何選擇用户的觸達通道？是站內彈窗、還是APP Push、還是在直播間裏去直播、還是直接用短信的形式發優惠券？
這些都是我們在運營策略落地執行時，需要全面考慮到的。
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