- 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。
首先,我们先来了解一下什么是用户精细分层分群。
顾名思义,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」、「用户分层」、「用户分群」,为了保持概念的准确性,在此我们进行简单解释。
用户画像

用户分层

RFM模型
- Recency:最近一次消费,即用户距离当前最后一次消费的时间。最近一次消费的时间距今越短,对我们来说更有价值,更可能有效地去触达他们。
- Frequency:消费频次,用户在一段时间内,在产品内的消费频次。
- Monetary:消费金额,即用户的价值贡献。
基于这三个维度,我们将每个维度划分为高、中、低三种情况,并构建出完整的用户价值象限。
在划分完不同层级后,最困难的事情在于如何制定每个值的高、中、低评判标准。一般而言,在结合实际场景需求的同时,我们可以通过散点图进行大致的区分。
用户分群
解释清楚上述关键词,那么我们继续讲下用户精细分层分群。
因为不同行业中,用户分层分群可能是多样性的,用户分层分群在产品发展的不同阶段也有不同的变化,且用户分层分群需要定性与定量。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层分群:
(1)精细分层分群,遵循 MECE 原则
在进行用户精细分层分群的过程中,我们遵循由麦肯锡提出的MECE分析法(即“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)。
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。
即在确立主要目标的基础上,再逐个往下层分解,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,让分层分群更简单
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同,对用户运营的要求也不尽相同。
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