运营老鸟眼中,“用户分层”真的超级简单!

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用户分层只是手段,是通往当前业务目标解决问题的细分机会点。脱离业务目标和资源的用户分层,只能作为学术方法论。

老舅在城里开了家拉面馆,让我去帮忙,我很高兴地答应了。

干了几个月,小饭店来来往往的那些客人,就都很熟悉了。

张老板是我们这儿的常客,每周都要来个三四次,时不时还带一帮朋友,点菜阔绰。

我们特别感谢这位客人,人多时会多送两个小菜,结账时抹个零头,逢年过节还会准备一盒土特产让他带回去。久而久之成了朋友,竟是谁也离不开谁了。

李哥的儿子特别喜欢吃我们家羊肉串,所以李哥经常带儿子来,但最近总是独自一人来,听他说,儿子刚升了中学,放学太晚来不了。

结账时,我就送了几串羊肉串给李哥,让他打包回去给孩子。李哥很高兴,从这以后,每次李哥来吃饭,都会多点10串羊肉串带走。

杨小姐是附近公司的白领,年轻漂亮,北方人,喜欢吃面。因为工作忙,每次来都急匆匆的,随便吃点就走了。我看着心疼,就向她推荐了我们的外卖服务,她点了几次觉得不错,就推荐给了同事,给我们带来了不少生意。

……

凭借着对每位客人的熟悉,我总能为不同的客人提供他们想要的服务,不知不觉生意竟火爆起来,老舅开了几家分店,生意蔓延到省城。

我从一个小二做到经理,但是问题也来了——以前只有几十个客人,很容易区别对待,现在盘子大了,客人少说也有上万,想要认识他们尚且不可能,更不要说一对一的服务了。

百愁莫展之时,老舅家大儿子大学毕业回到家,给我提了一个建议。

脑袋记不住,为什么不用电脑来记?

好主意!我立刻召集手下几十个店长,请他们整理了开业以来所有客人信息,包括多久来吃一次、几个人吃、点了什么菜、花了多少钱等等,并交代他们,以后要注意客人信息的搜集,最好能规范化。

几天后,店长们陆陆续续发来一些客人的消费数据,按照大表弟教的方法,我把这些数据分门别类,整理成不同的人群,在这些人群里,我发现了数千个张老板、李哥和白领杨小姐。

我立刻设计了一套针对不同人群标准化的服务和推销方法,印成小册子发给所有店长,让他们照着做。

果不其然,没过多久,店长们纷纷反馈业绩上涨,客人们的满意度也提高了很多。

上过大学的大表弟告诉我,这个方法叫用户分层。

用户分层的“道”

到底什么是用户分层?

网上能搜到很多用户分层的方法,简单的有二八分层,常见的有用户价值金字塔、用户生命周期分层、AARRR模型,稍微复杂的有RFM模型等。

这些个东西,都算是用户分层的“术”,方法架构清晰,却未必能适应复杂多样的具体需求。

以RFM模型为例,这个生长于传统行业的简易回应模型,本是用于直效营销,用来测算盈亏平衡线的,在条件迥异的互联网环境中,RFM这个东西,思维上可谓经典,方法上可谓穿越。恕我直言,网上诸多文章将RFM的方法洋洋洒洒地铺陈论述,并谓之“用户分层”,更像是抱着答案编造问题,而非面对问题寻找答案。

离道之术,术必衰。

那什么是用户分层的“道”?

简单地讲,就是区别对待不同的用户,而不是忽略他们之间的差异性

更进一步讲,就是根据用户不同的消费倾向与消费偏好,针对性地提供营销和服务,以极化用户价值

就像我大舅家的拉面馆案例一样,在充分了解和分析每位客人的消费倾向后,我总能针对地提供需要们的服务和消费建议,在便利他们的同时挖掘出其个性的消费潜力。

做得极端点,我甚至能记住谁不要葱花,谁口儿重加盐,从而进一步提升客人的满意度。

随便拿一个常用的用户分层模型也一样,比如说价值金字塔模型:

同用户对产品的使用深度不一样,感受和需求就不一样。

做用户分层,就是为了挖掘个性的潜在需求,施展针对性的激励手段来变现这些潜在需求,从而加速金字塔不断地向上流动。

如果你觉得上面的内容太过基础,那么很开心你能够来到下面的正文。

用户分层,如何以道驭术

先讲个小原则。

入职这家电商公司的第2天,老板让我应对即将到来的大促,做个短信推送的用户分层。

即便是专长,入职的第一个任务也不敢托大。我兴致勃勃地请BI拉数据,风风火火地刷表格,勤勤恳恳地把所有用户划了20多个分层,信心满满地发邮件给了老板。

第2天,老板没搭理我,直接把这事儿交给了别人做。听我的顶头上司讲,我做的20多个分层,只有5个是有必要推的,其他的十几个不是没道理,只是都是废话

什么意思呢?

比如说我的分层里,有一个“客单价低于100元,历史购买次数小于等于3,且近90天未访问的”,针对这个分层我的建议是“低质流失用户,建议放弃。”

老板:要放弃的用户给我看什么?我很闲么?

再比如,这份分层里还有一个“历史购买次数大于10次,仅买过美妆类目,近7天有访问”,我的建议是“高质量用户,单购买类目单一,可推送平台强势类目(箱包服饰)优惠券,进行交叉销售”

老板:大促我要看到最直接的产出,你这和大促有关吗?

那什么是有意义的分层呢?

比如“客单价大于500元近90天未访”,这种做召回;“客单大于500元近7天未访”,这种做活跃;“仅7天加购物车但未购买”,这种推券做转化。

这些分层,用推送落地,拿大促承接,才是此时此刻的燃眉之急。

所以,做用户分层正确的思考方向,应该是针对业务需求寻找不同用户不同的机会点。而前文所讲的“区别对待用户”,没有错,但仅仅是学术语境下的用户分层

做用户分层,不需要洋洋洒洒把所有用户都归入分层,提纲挈领,就像海里捞鱼,地上挖金,抓到一点是一点。

还是老话,咱们不能抱着答案和方法寻找问题,而应该带着问题寻找答案

又啰嗦了,下面进入正题。用户分层具体怎么做?

一个有效用户分层的确立,大概要经过三个坎儿:

1. 发现冲突

所谓“发现冲突”,就是发现用户使用产品中的行为冲突。

什么是冲突?

有兴趣但不了解,了解了却没买,买了没复购,复购了但买得少,买得多但突然不买了。

冲突,就是用户在使用过程中遇到了某种障碍,可能是信息不对等,也可能是产品不够好,而导致用户实际的需求没有得到变现。

有了冲突,才有可能解决冲突,信息不通就沟通,产品不好就改进。冲突解决了,阻碍消除了,用户的需求能变现了,这个分层的用户就运营好了。

所以,冲突是用户分层的前提。不存在冲突的分层是没有潜在需求的,是没有意义的。

举简单的例子:

高频购买的用户突然走丢了,近期购买狂热的用户活跃下降了,一直逛的用户犹犹豫豫迟迟不下单,领了券却不买,加购了却不买……这些都是典型的行为冲突,都需要确立分层通过运营手段解决冲突。

更简单地讲,当用户某些数据指标很高,而与其本该正相关的数据指标却很低,就意味着存在冲突。

相反的,如果某些用户高客单价,常常买,又很活跃,说明他使用消费很流畅,不存在障碍。或者说某些用户各项指标都在边缘,说明他对产品可能没有明确需求。这些情况,分层不成立,不需要运营。

可能有些人说,优质稳定的用户也需要运营啊,要做好防流失啊!这是我要说的第二个事情。

当你在某个行业做了多年,拥有了敏感的业务嗅觉,你就不仅能发现冲突,而且能预测冲突。

你会知道在什么时间、什么情况下,什么样的用户有下沉或流失的风险,风险越大,越需要运营,风险较小,就要考虑投入产出比,再来决定是否划出分层来运营。

就拿优质稳定的粉丝用户来说,如果某个产品数年来粉丝用户群体极其稳定,几乎没有流失,那做防流失机制就是多此一举。

相反,如果这个产品金字塔尖的用户是“铁打的营盘流水的兵”,年年进进出出面孔不同,那就非常有必要做一个VIP机制,想方设法建立用户退出围墙,减缓流失。

除了粉丝流失,潜在冲突还会隐藏在很多地方,想要挖出它,没有通用的运营方法论,只能依靠日积月累的业务经验和嗅觉,其逻辑很简单:当经验告诉你某些人群在某种情境下很可能萌发出行为冲突,就把这个人群拉出来做个分层,想方设法规避冲突的产生。

综上,存在冲突或潜在冲突,是一个分层确立的第一个条件。

2. 寻找杠杆点

价值产生于冲突的解决。

做用户分层,就是为了解决不同分层中不同的冲突,解决这些冲突,就需要一些运营手段,比如Push、插券、会员机制等,当这些手段能够被现有的资源支持,又能以有限的投入撬动相当的效益,它就成为了杠杆点

活跃下降的用户,就Push些让他感兴趣的东西;一直逛但迟迟不肯下单的用户,就给他们推送张优惠券;优质用户流失了,就送些回归福利恭迎他们回归;担心金子塔尖的用户随时会走,就给足他们价值和尊重,让他们感觉到,如果走了,之前日积月累的地位,就很难在其他平台找到了。

这些就是杠杆点吗?很抱歉,这些都是纸上谈兵。

我想要强调的杠杆点,不是策略和手段,而是目标和资源

拿前文我被老板diss的交叉销售分层为例:

  1.  大促目标是冲销售额,对于美妆类目的忠实用户来讲,美妆复购是产生GMV最直接的方式,类目的交叉销售难度大风险高,而且需要长期的观察和资源承接。
  2.  大促资源是大量瞬间爆发的折扣商品和券,适合做转化。交叉销售则需要长期某个类目的商品和优惠做承接,不是一蹴而就的事情。

综上,这个分层确实存在冲突(高频高活跃优质用户VS未购买过平台主打类目),但这个冲突的解决不契合当前业务目标(大促冲GMV),也没有足够的资源支撑,所以,这个分层不能成立。

所以,还是那句话,用户分层只是手段,是通往当前业务目标解决问题的细分机会点。脱离业务目标和资源的用户分层,只能作为学术方法论。

3. 产生效益

效益不是收益,而是投入产出比。

一般来说,当某个分层中的冲突或潜在冲突越激烈时,解决冲突后获得的收益越大。比如“优质用户VS流失”比“普通用户VS流失”的冲突更为严重,相应的优质用户的挽回也能给平台带来更突出的收益。

成本投入则要因人而异。同样的手段对于不同平台来讲,意味的成本可能不一样。

比如优惠券,对于B2C、C2C电商而言,意味着1:1的补贴。而对于自营电商来讲,由于掌握了一定程度的定价权,优惠券可玩的套路很多,成本就不会有牌面上那么高。比如当前的京东,每次下单都会让你抽一张券,券的额度特别高,但指向的商品都是些价格虚高的自营商品。

综合收益与成本,其实就是综合冲突的强度和杠杆点的投入,你就可以做出决定,即这个分层,是否成立,值不值得运营。

思维导图

至此,就可以做一些练习了。

首先,仔细想想老板定下的业务目标,找BI拉出用户关键指标数据进行观察,结合业务经验,看看哪些用户的行为中存在冲突,判断一下解决这些冲突是否能帮助实现当前的业务目标,以及是否有足够的资源解决这些冲突,如果答案都是肯定的,就可以圈出有足够运营性价比的用户组成分层,拿来搞事情了。

如果要做战略性分层,也就是会员机制之类的东西,就要多着眼于潜在冲突,回想下这几年和用户的接触,哪些用户总会在什么时间不再热情,或离你而去?抓住这些人,这些时间,和这些潜在风险,寻求杠杆点,形成产品机制。

思维导图如下:

 

作者:吕晨龙,微信号公众号:运营狗Oliver,欢迎随时交流

本文由 @吕晨龙 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 那利用例如RFM模型进行人群分层,是不是可以理解成发现当前业务问题人群的一种方式

    来自广东 回复
  2. 在业务语境下充分挖掘找到符合的冲突,太赞了

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  3. 账号异常啊啊啊啊

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  4. 刚好用到,思路瞬间清晰了

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  5. 眼前一亮,感谢提供灵感

    来自山东 回复
  6. 文中描述的利用冲突去分层,利用冲突来发现机会点,确实感觉眼前一亮

    来自浙江 回复
  7. 不能局限在用户分层的方法论。突然意识到运营的很多方法论绝不能照搬照用,最重要的是结合具体环境,具体目标来灵活运用

    来自黑龙江 回复
  8. 学习!

    来自浙江 回复
  9. 感谢!学习了

    来自北京 回复
  10. 阐述清晰,配合案例,受教了
    从分层定义、依据、目的,
    到解决手段、效果验证。
    完整的一套方法论

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  11. 我可以。。。转载个图片吗?

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  12. 很感谢🙏

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  13. 嗯嗯,通俗易懂;
    如果作为Bi分析专项,其实文中的20个分层可作为优化方向。但是对于目的性很强的运营工作,就一定要把握冲突,衡量收益了。

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  14. “我兴致勃勃地请BI拉数据,风风火火地刷表格,勤勤恳恳地把所有用户划了20多个分层,信心满满地发邮件给了老板。”这一段,数据字段是根据业务来定,那么数据定量(如:客价≥500、购买频次≥10次等)是根据经验还是有方法(如中位数、平均值等)?同时各个分层又是按照什么标准(如折)呢?

    来自北京 回复
  15. 干货,学习了

    来自北京 回复
  16. 在电商大促的例子中,如果那20几个用户分层作为一种用户现状分析,然后以此来规划之后的相关用户维护工作,这样是否得当?这样20几个用户分层结果就有意义了吧。接着,如果老板下达命令任务,就挑出与 大促 (资源)和 冲销售额(目标)相关的分层来做运营。这样操作是否符合实际?

    来自广东 回复
    1. 分层是手段,跟着业务走的。不能让业务跟着手段走

      来自上海 回复
  17. 冲突这个点眼前一亮

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    1. 能如此定是知音

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    2. 能如此定是知音

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  18. 通俗易懂,例证这个出发点很好,期待下次更新。

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  19. 感觉还可以展开细化一些,但是电商的例子很不错

    来自北京 回复
  20. 学到了,谢谢分享

    来自广东 回复