用户分层和用户分群 用户分层( 二 )
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一维分层模型中的用户,一般都会沿着核心业务维度的链路方向呈线性迁移状态,即用户的平台价值一般是逐步提升的 。但部分模型下的用户,也会出现层级跨越的情况,比如上图金字塔模型中,通常存在一些注册7天内的用户直接完成付费而跃迁到最高一级付费用户层的情况 。
另外,重点运营维护的用户层还可进一步分层运营,比如“付费VIP用户”还可根据付费次数、付费金额数值大小,再切分出多个VIP等级进行差异化运营 。
2、二维分层模型
二维用户分层,顾名思义即选取两个核心业务维度进行二维建模,最经典的就是波士顿矩阵分析法 。波士顿矩阵分析法,又称四象限分析法、产品系列结构管理法,最早应用于企业咨询领域,用于帮助企业评估和筛选渠道或分析现有的产品结构问题,而其同样也可应用于互联网产品的用户分层模型 。
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如图3-1所示,我们可以根据用户的平台价值、维系成本高低2个指标维度,构建一个二维的用户模型,从而将平台用户划分为明星、金牛、问题、瘦狗4个象限的用户分层 。在所有分层中,明星用户是需要重点去培育和做大的人群,问题用户是需要控制和优化的“羊毛”人群,金牛用户是需要在可控范围内控制好ROI的人群,瘦狗用户则需要不断尝试提升其平台价值 。
另外,如果是针对电商平台上的时装消费用户进行分层,可以根据此类用户时尚敏感度、时装消费能力2个核心指标进行交叉建模,得到类似于图3-2所示的分层模型,从而分人群进行精细化运营 。
在二维及以上用户分层模型中,都涉及到一个维度高低分界值的选取问题,这时我们可以与BI、算法团队合作,通过二八原理、正态分布分析等方法挖掘关键节点的数据,再结合业务经验和数据来确定、验证和调优 。
3、三维分层模型
三维用户分层,顾名思义是用三个维度来构建用户分层的模型,比如为人所熟知的RFM模型分层法,这也是用户分层中较为复杂的一类 。
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RFM模型,是衡量用户价值和创利能力的经典分层方法和客户管理工具,主要包括三大核心指标:
R:最近一次消费 (Recency)
F:消费频率 (Frequency)
M:消费金额 (Monetary)
如上图所示,通过R、F、M三个维度的交叉建构,我们得到一个三维的立方体用户模型,共划分出8个用户层,分别是重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户、重要挽留用户、一般价值用户、一般发展用户、一般保持用户、一般挽留用户 。藉此,便于衡量用户价值特征并分人群制订后续运营策略 。
需要注意的是,RFM模型中R、F、M三大维度:最近一次消费、消费频率、消费金额,较适用于电商消费类平台的用户分层,而若应用在其他类型的平台时,需要根据具体的用户画像和业务场景在维度上进行灵活调整 。
五、怎样基于用户分层开展精细化运营
如下图所示,这是基于用户生命周期链路建构的一维用户分层模型 。通过这个分层模型,我们可将整个用户生命周期拆分为获客、升值、留存3个区间段,共包括潜在用户、新手用户、成长用户、成熟用户、衰退用户、流失用户6个用户层 。
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