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如何搭建用户运营体系——注册用户精细分群分层

​本文为【智能用户运营】系列第 

 

粗旷式运营也许能够在用户数量较低时满足日常的运营需求。

 

但随着产品规模快速扩张,面对越来越多的用户,越来越多元的用户需求与用户场景,体系化的运营策略,成了提高工作效率与效果的重要利器。在具体的用户运营开展前,体系化运营的前提就是建立用户运营的数据指标

 

围绕之前文章中我们提到的用户运营工作的三个核心目标,在搭建用户运营体系时,应按照以下步骤进行:

 

  • 针对不同阶段目标,制定相应用户分群分层模型与指标(如ARGO模型、RFM模型应用);

  • 通过数据分析制定相应运营策略,包括运营周期、推送方式;

  • 制定数据效果的评判标准,结合运营数据进行策略迭代。

 

接下来的几篇文章,我们将按照上述环节一一进行讲解。第一个环节我们讲解的是制定注册用户精细分群分层模型与指标。

 

注册用户精细分群分层,顾名思义,简单来说就是进行用户分层并标记各种标签。

 

一千个读者就有一千个哈姆雷特,同样是使用产品,但用户使用产品的理由、满足的需求间存在各种不同的差异。也许A用户看中了品牌情怀,B用户看中了产品性价比高,C用户看中了产品的服务好。如果不进行用户分群分层,又怎么针对用户的不同需求提供服务呢?

 

因此,在用户运营的过程中,用户分群分层的作用很明显,它帮助我们把用户分成各个层级和群体,然后我们根据各个层级和群体的不同,制定出更精准、更有针对性的运营策略。在这里有几个概念需要明确,即「用户画像」、「用户分群」、「用户分层」,为了保持概念的准确性,在此我们进行简单解释:

 

用户画像:一般包含用户的人本属性,如身份特征、行为特征、消费特征、心理特征、兴趣爱好、渠道属性。具体内容如下:

 

 

用户分层一般来说,我们结合用户在产品上所处状态作为用户分层的依据,比如我们最常见的RFM模型,依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额,通过衡量用户价值与用户创利能力,对用户进行分层

 

比如,我们结合RFM模型,对用户进行划分为8个群体,从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户,到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户。

 

RFM模型

 

用户分群:相较于用户分层,用户分群更加聚焦于用户行为表现,比如易观方舟推出的智能用户运营的ARGO成长模型。

 

举个例子,高消费频次+低消费额、低消费频次+高消费额,这两类用户可能都是某种意义上的高消费用户,但行为特征会存在很大差异,所对应的运营策略也不一样。

 

其实也可以这么理解,用户分群是用户分层的进一步精细化划分。ARGO成长模型的相关指标有着明显的递进关系,而RFM模型则相互独立。

 

解释清楚上述关键词,那么我们继续讲下注册用户精细分群分层。

 

因为不同行业中,用户分群分层可能是多样性的,用户分群分层在产品发展的不同阶段也有不同的变化,且用户分群分层需要定性与定量。因此我们可以遵循下面这两个原则,帮助我们更好地完成用户分群分层:

 

(1)精细分群分层,遵循MECE原则

 

在进行注册用户精细分群分层的过程中,我们遵循由麦肯锡提出的MECE分析法,这不仅仅是帮助用户运营找到所有影响预期目标的关键因素,并找到所有可能的解决办法,而且有助于对用户、问题或解决方案进行排序、分析,并从中找到令人满意的解决方案。

 

(MECE分析法,中文意思是“相互独立,完全穷尽”。也就是对于一个重大的议题,能够做到不重叠、不遗漏的分类,而且能够借此有效把握问题的核心,并成为有效解决问题的方法。——百度百科)

 

即在确立主要目标的基础上,再逐个往下层层分解,直至所有的细分目标都找到,通过对目标的层层分解,分析出用户的关键行为与目标间的关联。

 

(2)明确阶段目标,让分群分层更简单

 

正如用户有生命周期一样,产品与用户运营也有着明显阶段性的目标和策略。产品所处的生命周期阶段不容,对用户运营的要求也不尽相同。

 

本文节选自易观方舟推出的《2020智能用户运营实战手册》

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