如何利用用戶分層來提高運營效率?

2021-02-22    分類: 網(wǎng)站建設

在日常的產(chǎn)品運營過程中,你是否遇到過如下場景:一款百萬級以上用戶的產(chǎn)品,用戶增長漸慢,預算花費、人力精力有限,該如何精細化的管理,使得運營資源高效分配?又比如在電商營銷系統(tǒng)中,優(yōu)惠券有很多種:紅包、滿減卷、限時卷,積分卷等,該如何發(fā)放優(yōu)惠券才能使得收益大化?

當面臨上述問題時,我們可以根據(jù)各個層次用戶群體的不同,有目的的制定出更有針對性的運營策略——精細化運營,也叫用戶分層。今天創(chuàng)新互聯(lián)就來說說如何利用用戶分層來提高運營效率?

一、什么是用戶分層

在說用戶分層前,我們來說說用戶運營,用戶運營是指通過各種手段來引導用戶,做我們想要他做的事。如果你是電商產(chǎn)品的運營,最需要做的事就是讓用戶付費購買商品,如果你是社區(qū)產(chǎn)品的運營,最需要做的事就是讓用戶貢獻和傳播內(nèi)容。

用戶運營也稱為大化提升用戶價值。

用戶價值=有效用戶量*平均單體用戶價值

營銷、推廣、增長主要解決如何提升用戶總量的問題,針對性運營則是去解決單體用戶價值的問題,因為同一個用戶對產(chǎn)品的使用深度不一樣,感受和需求就不一樣。用戶分層就是根據(jù)用戶不同的消費傾向與消費偏好,針對性地提供營銷和服務,大化用戶價值。

在用戶運營體系中,有一個經(jīng)典的框架叫作AARRR模型。它包括5個階段:獲客(Acquisition)、激活(Activation)、留存(Retention)、商業(yè)變現(xiàn)(Revenue)、自傳播(Referral)。它被做為公司關注的五個最重要的指標,因為這些指標有效地衡量了產(chǎn)品的增長,同時又簡單且可操作。

然而,AARRR模型中用戶從活躍到轉(zhuǎn)化絕不是兩個簡單的階段。這期間,用戶一定是動態(tài)演進的。首先,用戶群體的狀態(tài)會不斷變化。以電商為例,他們會注冊,下載,使用產(chǎn)品,會推薦,評價,購買以及付費,也會注銷、卸載和流失;其次,核心目標不是一蹴而就的,用戶要經(jīng)歷一些列的過程;最后也不是所有的用戶都按照我們設想完成步驟,各步驟會呈現(xiàn)漏斗狀的轉(zhuǎn)化。

正因為以上特點,我們不能僅僅關注用戶當前的狀態(tài)屬性,更需要關注用戶為什么會從某種狀態(tài)A升級到狀態(tài)C,需要給予用戶哪些“臺階”供他踩。以及接下來用戶在平臺的行為會發(fā)生哪種變化趨勢。而伴隨著用戶狀態(tài)的升級/倒退一定有蛛絲馬跡(用戶行為軌跡)可以追尋。在具體的執(zhí)行過程中,我們通常是界定了某一類用戶群的狀態(tài),去尋找處于這類狀態(tài)當中的用戶,然后有的放矢的運營,這種精細化的運營方式也就是用戶分層。

二、為什么要做用戶分層

首先,當產(chǎn)品用戶規(guī)模較小的時候,運營人員可以通過感情化的手段來維護這批用戶,但隨著用戶規(guī)模不斷擴大,運營人員的精力和時間有限,這時就需要進行用戶分層,以提高運營效率。

其次,一個產(chǎn)品隨著用戶基數(shù)的增長,用戶開始呈現(xiàn)出屬性差別(比如性別,地域,年齡等),即使同一屬性用戶也有著不同的產(chǎn)品行為習慣,運營人員這時就不能采取“一刀切”運營手段來運營,而是要需要根據(jù)不同人群針對性運營,滿足差異化的用戶需求。

最后,用戶分層還可以幫助運營人員更好地梳理用戶所處的流程狀態(tài),進而可以針對不同狀態(tài)的用戶,制定不同的運營策略。同時通過精細化運營,使得運營產(chǎn)品化,形成標準化的“人群-策略-觸達-反饋-優(yōu)化”,使得運營資源高效化,把每一份投入產(chǎn)出控制在最合理的有效區(qū)間。

三、如何做用戶分層

我們將從三個方向來詳細說說如何做用戶分層:用戶劃分、用戶策略制定、策略觸達。

1.用戶劃分

用戶劃分沒有固定的方式,只能根據(jù)產(chǎn)品形態(tài)和業(yè)務流程設立因地制宜的體系,不過它有一個中心思想:根據(jù)核心業(yè)務流程進行劃分。用戶分層展開來講,有三個步驟,分別是:界定核心業(yè)務指標;用戶分層維度劃分;建立用戶分層標準。

(1)界定核心業(yè)務指標

首先,界定核心業(yè)務指標能夠幫助我們從紛繁的數(shù)據(jù)指標中找到影響核心目標的關鍵環(huán)節(jié)和因素,指導接下來的用戶分層維度劃分。

從業(yè)務維度上,目前的主流產(chǎn)品可劃分為流量型業(yè)務和收入型業(yè)務。流量型業(yè)務更關注用戶活躍度(活躍用戶數(shù)、活躍天數(shù)、活躍時長),收入型業(yè)務更關注付費收入(轉(zhuǎn)化漏斗,復購率,ARPU 值),當然兩者的前提都是用戶規(guī)模。

ARPU 值更多是考慮到成本和溢價等因素,運營人員的操作空間不大,付費轉(zhuǎn)化率則需要我們通過對轉(zhuǎn)化漏斗的運用,用戶規(guī)模則又涉及到開源節(jié)流兩個方面,以上兩者數(shù)據(jù)結(jié)果都需要對用戶以及行為步步細分。

(2)用戶分層維度劃分

我們可以從用戶畫像、用戶行為、用戶生命周期等幾個方向來進行用戶分層。

  • 用戶畫像:指用戶的基礎客觀屬性,比如性別、年齡、地域、職業(yè)等。畫像建立的核心是為用戶群體打“標簽”,一個標簽通常是認為規(guī)定的高度精煉的特征標識。這一維度告訴了我們他是誰。
  • 用戶行為:指用戶使用行為流程,如下載、注冊登錄、點擊瀏覽、購買下單、評價分享等。這一維度告訴了我們他在做什么。
  • 用戶生命周期:指在用戶參與度的持續(xù)提升、每個節(jié)點的持續(xù)轉(zhuǎn)化過程中,用戶同時完成了在平臺內(nèi)價值的提升和生命周期的一個完整周期,分為引入期、成長期、成熟期、休眠期、流失期。

常見的用戶分層維度有:

如何利用用戶分層來提高運營效率?

(3)建立用戶分層標準

前面我們已經(jīng)列出了用戶維度,然后我們通過這些維度去建立用戶分層(群)標準。需要注意的是,用戶分層標準的制定就因產(chǎn)品而異,比如我們按照用戶狀態(tài)一欄活躍度劃分出活躍/非活躍用戶,有的高頻類業(yè)務就是每 3 天啟動就算活躍,而有的中低頻消費類業(yè)務可能 10 天就算活躍,這時候如果把活躍度按照 1 天長度來切割,加上用戶行為拆分,結(jié)果會變得復雜,每個分層的用戶相對較少,不適宜檢驗策略,也解決不了業(yè)務需求。

另外,還有一類面向兩類用戶的產(chǎn)品。既有平臺的生產(chǎn)者,又是平臺的消費者。這里就會產(chǎn)生兩個不同目標,一個圍繞供給端的生產(chǎn)、一個圍繞消費端的服務,也就形成了雙向用戶分層。比如知乎:

如何利用用戶分層來提高運營效率?

在這種結(jié)構(gòu)下,它的核心用戶,既有內(nèi)容生產(chǎn)方向的大V,又有消費方向的忠實粉絲,它們代表的是兩類運營策略。

  • 內(nèi)容生產(chǎn)方向:早期利用邀請制獲得各行業(yè)的優(yōu)秀人才,通過運營人員維系關系,并且鼓勵生產(chǎn)內(nèi)容。產(chǎn)品的機制也會激勵大V更好的創(chuàng)作和生產(chǎn)。
  • 內(nèi)容消費方向:則是找出普通用戶的內(nèi)容興趣,加以引導,培養(yǎng)他們的付費習慣。增加Live、值乎、電子書的曝光,設計各類優(yōu)惠券促進用戶使用。

這類雙金字塔結(jié)構(gòu),將內(nèi)容生產(chǎn)者和內(nèi)容消費者聚合在一起構(gòu)成了整個平臺的良性循環(huán):大V創(chuàng)作內(nèi)容,吸引普通人,普通人為內(nèi)容付費,大V獲得收益。雙金字塔結(jié)構(gòu)的用戶分層并不少見。以我們熟知的電子商務為例,即有買家,也有賣家。買家的運營方式已經(jīng)耳熟能詳,賣家呢?開店教程、賣家大學、店鋪裝修、曝光位展示、店鋪后臺、各類輔助產(chǎn)品…運營同樣需要幫助賣家成長,于是賣家也可以劃分成普通賣家、高級賣家、大客戶、超級金主這些等級。

O2O也是雙層結(jié)構(gòu)。online是用戶,offline則是各類線下或者服務實體,只是這些賣家更多是銷售地推和市場人員維護,但我們一樣可以使用分層的思想去運營。其他還有視頻直播的網(wǎng)紅和群眾,微博的大V和草根,招聘APP的企業(yè)和員工等等。

2.用戶策略制定

在完成了用戶群體劃分之后,就是策略制定,不同的用戶層級,采取的手段不同。

  • 新用戶:常用的策略是新手福利,新用戶引導
  • 普通用戶:固化用戶的使用習慣,加深用戶產(chǎn)品使用頻率,激發(fā)活躍度
  • 活躍用戶:大盤性營銷活動,會員權益引導,長時限會員包
  • 興趣用戶:精細化營銷活動,持續(xù)性點對點刺激,會員身份認同感塑造
  • 付費用戶:用戶權益體系構(gòu)建,尊享福利社,維持當前狀態(tài)并做好流失預警

由于受到資源的限制,當我們只能投入有限資源的時候,往往會傾斜核心群體,只有核心群體能貢獻大的價值。

在用戶生命周期的分層策略模型中,一般優(yōu)先級的高低依次是存量用戶>高潛用戶>預流失用戶>流失用戶。如此,抓住核心才能快速將數(shù)據(jù)指標拉回大盤。

如何利用用戶分層來提高運營效率?

3.策略觸達

最后一步,便是策略觸達,策略觸達可以簡單分為消息觸達和權益觸達。首先說消息觸達,消息觸達可以簡單分為站外消息觸達和站內(nèi)消息觸達。站外觸達:比如 EDM、短信、PUSH、公眾號、微博等等;站內(nèi)觸達:各類站內(nèi)推廣位

大的公司一般都會把消息觸達做成自動化觸發(fā)的系統(tǒng)平臺,產(chǎn)品運營人員只需要把策略制定出來交給開發(fā)去實現(xiàn)策略產(chǎn)品后臺,用戶某種行為狀態(tài)下就會自動引發(fā)消息的觸達推送。然后輔助性做一些重要的人工運營。

另一類就是權益觸達,即按照用戶成長體系的權益分發(fā)。比如微博,QQ、視頻網(wǎng)站的會員等級等,不同等級的用戶可獲得不同的權益。這是一種由運營策略導向產(chǎn)品自動化用戶分級,用戶達到相應級別即可獲得資源傾斜。

以 QQ 為例,用戶在線掛時長可以獲得成長值對應的太陽,產(chǎn)生自豪感的同時又能獲得對應成長值的 QQ 權益。再比如知乎,知乎把大 V 和普通用戶區(qū)分開來,給優(yōu)質(zhì)用戶更多流量支持和運營扶持,包括更多的曝光量、分發(fā)量或者物質(zhì),榮譽激勵等等,核心是拴住這部分高價值用戶。

用戶分層是上下結(jié)構(gòu),可是用戶群體并不能以這種結(jié)構(gòu)完全概括。我們前面以“付費”劃出了付費用戶層,但這部分群體也有差異,有用戶一擲千金,有用戶高頻購買,有用戶曾經(jīng)購買但是現(xiàn)在不買了,這該怎么細分?如果繼續(xù)增加層數(shù),條件會變得復雜,也不利于運營策略的制定和執(zhí)行。于是我們使用水平結(jié)構(gòu)的用戶分群,將同一個分層內(nèi)的群體繼續(xù)切分,滿足更高的精細化需要。

四、什么是用戶分群

用戶分群可以理解為是對用戶分層的補充,當你在用戶層級上不能再做用戶細分時,可以考慮將同一個分層內(nèi)的群體繼續(xù)切分,滿足更高的精細化運營需要。

RFM模型就是客戶管理中的經(jīng)典方法,它用以衡量消費用戶的價值和創(chuàng)利能力,是一個典型的用戶分群。它依托收費的三個核心指標:最近一次消費時間(Recency)、消費頻率(Frequency)和消費金額(Monetary)。

  • 消費金額Monetary:衡量用戶讀企業(yè)利潤的貢獻,消費金額越高的用戶,價值也就越高。
  • 消費頻率Frequency:衡量用戶的忠誠度,是用戶在限定的期間內(nèi)購買的次數(shù),最常購買的用戶,忠誠度也越高。
  • 最近一次消費時間Recency:衡量用戶的流失,消費時間越接近當前的用戶,越容易維系與其的關系。1年前消費的用戶價值肯定不如一個月才消費的用戶。

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比如重要價值客戶:消費金額和消費頻次高,最近消費時間較近,這是核心用戶,需要重點維系;

重要保持客戶:消費頻次和金額都很高,但最近消費時間較遠,說明這是個一段時間沒來的忠誠客戶,可以通過短信、push或者EDM等形式主動和他保持聯(lián)系。

通過前面,我們可以了解到RFM模型是通過最近一次消費、消費頻率、消費金額這3個維度來構(gòu)建消費模型,它主要適用具有多次復購需求的產(chǎn)品。

但如果我們現(xiàn)在面對的是微博,今日頭條,抖音這類產(chǎn)品,付費不再是劃分用戶群的指標,這種情況下我們可以將R、F、M這三個維度替換為最近一次打開、打開次數(shù)、使用時長這三個新的維度,來構(gòu)建一個用戶活躍度模型。

然后我們就可以根據(jù)這張表格有針對性的完成運營目標,以抖音為例。

當運營目標以提升抖音用戶活躍度為主時,我們可以給重點發(fā)展用戶和重點促活用戶發(fā)送用戶喜好的push,可以是用戶關注的抖音號或者最近大火的挑戰(zhàn);當運營目標以拉新用戶為主時,我們可以向重點核心用戶和重點發(fā)展用戶發(fā)起活動(可以是老用戶邀請新用戶獲得某某獎品或榮譽等激勵)。

所以,我們完全可以利用RFM模型建立不同的分群策略。

五、小結(jié)

1.用戶分層會隨著產(chǎn)品發(fā)展的不同階段產(chǎn)生不同的變化,小產(chǎn)品小用戶量的切入點是先粗放后精細,而大產(chǎn)品大用戶量的工作重點是更精細化的運營。

2.用戶分層,分層維度沒有統(tǒng)一標準,你以拿 AARRR 用戶增長路徑為分層邏輯,也可以按照業(yè)務核心流程為分層邏輯。

3.用戶分群,它是對每一層級用戶的橫向再細分,可以從消費金額、消費品類、用戶城市、用戶性別等維度分群。

4.RFM 用戶價值分群模型,它是一種立體式分群思維,R、F、M 可以按照實際業(yè)務需求進行調(diào)整,社區(qū)產(chǎn)品的M可以被替換成發(fā)帖量。

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