用户运营过程中,如何做好分层运营?

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在用户运营的过程中,运营人员常常需要做分层运营,以实现精细化管理,有效的分层运营,还可以帮助运营人员更好地洞察用户需求,从而助推用户转化率的提升。这篇文章里,作者就总结了分层运营的方法,一起来看看吧。

在用户运营中,分层指的是根据用户特征、行为、价值等因素,将用户进行分类或分层,以便针对不同层次的用户采取个性化、精准的运营策略和措施。这样的分层可以更有效地满足不同用户群体的需求、提升用户满意度、增加用户留存率和转化率。

广义一点,分层就是一种精细化运营的思维方式,其实就是按某种办法把用户分层级或分类别。如按生命周期分,就是新增用户、活跃用户、流失用户等等;如按用户价值分就是重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户、一般价值用户等类别。

一、为什么要分层?

从用户发展的角度看,不同用户的使用需求和付费习惯不同,对APP熟悉度也不同,对不同用户进行区分运营,提供不同的产品咨询,提供不同的服务,会减少用户的搜索成本,提高用户使用体验,增加用户粘性和转化。

运营效率角度出发,运营人力有限,对用户进行分类分层,对目标价值有更高贡献的用户给出更多的运营时间,运营效率会更高一些。

  1. 个性化运营:分层可以帮助了解不同用户群体的特点和需求,以个性化、定制化的方式进行运营,提高用户满意度。
  2. 资源优化:不同层次的用户具有不同的价值和潜力,通过分层可以优化资源分配,将更多精力和资源投入到高价值、高潜力用户身上。
  3. 精准推广:分层可以帮助针对不同用户群体制定精准的推广策略,提高推广效率和转化率。
  4. 用户留存:通过对不同层次用户的特征进行分析,可以制定更有针对性的留存策略,降低用户流失率。

二、如何分层?

要根据目标/猜想 提取数据,对数据进行分析,得出不同的用户群体;通过调研/活动触达的方法,验证猜想/目标,进一步优化分层。

(有些时候分层不是一蹴而就的,需要多次反复测试验证才能得到最佳的分层标准,还有越是精细化,分层的标准就越多,比如“重要价值用户中的母婴产品购买群体”这里就是两个限制标准了。)

分层运营的一大隐性作用在于,可以促进低等级用户向高等级用户发展,例如下两单就能升级金牌会员,五单就能解锁1000积分,同时等级越高的用户,享受的折扣,赠品等福利也越多,利益抓手将不断让用户默默增加复购,提升会员等级。具体运营中,可以借鉴以下方法:

分层的过程主要涉及以下步骤:

  1. 收集用户数据:首先,收集多维度的用户数据,包括行为数据、偏好数据、交易数据等。
  2. 数据分析和挖掘:利用数据分析工具和技术,对收集到的数据进行分析和挖掘,找出用户的特征、行为模式、价值等。
  3. 确定分层维度:根据数据分析的结果,确定分层所依据的维度,如用户活跃度、消费能力、兴趣爱好等。
  4. 制定分层标准:根据确定的分层维度,制定分层的标准,将用户划分到不同的层次或分类中。
  5. 制定运营策略:针对不同层次的用户,制定相应的运营策略和措施,如推广策略、留存策略、升级策略等。
  6. 持续优化和调整:根据实际运营效果,不断优化和调整分层标准和运营策略,以达到更好的运营效果。

分层是用户运营中的重要手段,通过合理、精准的分层,可以最大程度地发挥运营效能,提高用户满意度和业务指标。

三、常见的用户分层方法

常见的用户分层方法通常基于多维度的用户数据,旨在识别和区分用户群体,以便制定个性化的运营策略。以下是一些常见的用户分层方法:

1. 基本信息分层

性别、年龄、地域:根据用户的性别、年龄和地域信息进行分层,以便定制适合不同群体的运营策略。

2. 行为分层

  1. 活跃度分层:根据用户的活跃度,将用户分为高活跃、中活跃、低活跃等层次,采取不同的运营手段。
  2. 购买行为分层:根据用户的购买频率、购买金额等购买行为,将用户分为高消费、中消费、低消费等层次,针对不同层次制定运营策略。

3. 兴趣和偏好分层

  1. 兴趣分层:根据用户的兴趣爱好、浏览历史等信息,将用户分为不同的兴趣群体,以便定向推送相关内容和产品。
  2. 品类偏好分层:根据用户对不同产品或服务的偏好,将用户分层,制定个性化的产品推荐和促销策略。

4. 价值分层

用户价值分层:根据用户的历史消费、购买频率、生命周期价值等,将用户分为高价值、中价值、低价值用户,采取相应运营策略。

以及可以关注其主要的数学逻辑:以用户占比及观测指标为YX轴,根据曲线变化划定观测指标档位,继而再进行下一步赋值运算(意味着不一定是RFM,就算自己定义的其他标准,也可以用类似的方法进行用户分层)。

5. 渠道行为分层

渠道偏好分层:根据用户使用的不同渠道(如网站、App、社交媒体等)进行分层,以优化渠道推广和体验。

6. 社群参与度分层

社群活跃分层:根据用户在社群中的活跃程度(发帖、评论、参与活动等)进行分层,以制定社群运营策略。

四、分层后还要做什么?

分层后用户画像调研(知道他们是谁,偏好什么,才能做对应触达)。

用户画像一般分几类:

  1. 人口统计数据画像:年龄、性别、职业、学历、收入、地理位置……
  2. 用户行为画像:浏览习惯(浏览时段、浏览时长、浏览类目)、购买习惯(购买单均、购买类别、购买频次、关联购买……)、分享习惯……
  3. 用户态度画像:对产品满意度、希望产品满足的需求、喜好、生活方式……

其中人口统计数据可通过简单的问卷调研或用户身份证信息等获取,行为数据直接采集系统数据,用户态度数据就需要通过用户和产品的长期互动才能得出,通常指代如下数据:满意度、感觉的竞争状态和位置、欲望特征、为满足需求、生活方式、对品牌的偏好、合会性和个人价值、观念、各种喜好。

人口统计数据与偏好:

行为数据画像(部分):

*附表,用户偏好数据及其对应价值:当了解用户偏好的时候,经常会需要到以下的数据——实际行为、评分、市场细分,细分是要不断进行的,可以从最初的RFM开始逐步加强细分;方法包括盈利性细分、人口统计细分、渠道利用细分、RFM细分、个人态度细分、偏好细分、直率对话(表明偏好、回答问题、提出要求)、第三方信息(包括人口统计数据、简历、生活习惯等)。

有用性:A高价值,B中价值,C低价值。

这些分层方法可以单独使用,也可以结合多种维度进行深度分析,以更准确地洞察用户特征和需求。选择适合业务情境和目标的分层方法,可以帮助企业实现精准用户运营,提高用户参与度和业务效果。

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