十張圖,詳解用戶分層怎么做

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編輯導語:在運營崗位中,進行用戶分層是運營的基礎工作之一。做好用戶分層,有助于后續用戶精細化運營,減少資源浪費,并推動用戶增長。本篇文章里,將用十張圖片詳細地解讀用戶分層該怎么做。推薦對用戶分層感興趣的用戶閱讀。

有同學問:領導讓做用戶分層,可不管怎么分,似乎都覺得沒有啥科學道理,也經常被嫌棄:“你這分層分得有啥意思”。到底有沒有標準的分層規范?

在解答這個問題之前,大家先看一個簡單的問題,假設一個業務收入情況如下,你會怎么解讀數據?(總收入=付費用戶數*付費用戶人均付費)

十張圖,詳解用戶分層怎么做

一、用戶分層的一般作用

本質上看,用戶分層是一種特殊形態的用戶細分:按用戶價值高低進行細分。處于上層的,是高價值用戶,處于下層的是低價值用戶。

用戶分層最大用處,是:去平均化。

比如上邊的題目,大部分同學會脫口而出:

  • 總收入在下降
  • 人均付費減少了17%,用戶增長了20%

所以要把人均付費搞高,再搞多25。

看平均數,就會得出這種結論。可實際上,平均值降低25元,是不是等于業務就得想辦法拉高25元呢?

——當然不是。因為我們并不了解這一萬多用戶的構成。如果我們告訴大家,這1萬人有下邊兩種形態構成,大家還會覺得,人均拉高25元就可以了嗎?

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這就是用戶分層作用的直觀展示。我們會發現:通過平均數,觀察到的趨勢是對的,但推導出的執行計劃,往往是錯的。落到執行層面,需要進行用戶細分,才能更容易找到真正問題,制定可行的計劃。

二、用戶分層的特殊作用

用戶分層還有個特殊作用,就是:一個企業提供給高中低檔用戶的產品/服務/體驗是有限的。往往是固定的高中低檔套餐,高配/標配/低配產品,高級/中級/初級VIP服務。

當我們分開高中低檔觀察用戶的時候,很容易直觀看到:我們提供的產品/服務/體驗是不是出了問題,我們正在損失哪一檔顧客。這樣的分析指向性非常強。可以快速定位問題,幫運營找到突破口。

比如上邊例子中AB形態,為了舉例方便進行了簡化,但代表了兩種很經典的業務形態,依賴土豪用戶的大R型業務和依賴大量普通用戶的大DAU型業務。(大R和大DAU是游戲行業術語,這兩種形態在游戲行業區分最涇渭分明,因此這里直接套用一下)

他們的用戶分層常見形態如下:

十張圖,詳解用戶分層怎么做

了解到這一層,再看回AB兩形態,我們就能更準確定位出問題:

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經過這一層解讀,是不是比只看個平均數,然后說:“客單價低了,要搞高!”要分析得更透徹。這就是用戶分層的更進一步作用:通過結合業務行為的分層,快速定位業務問題。

三、用戶分層的常見錯誤

看了示例,有同學會說:“那看起來分層很簡單啊,用戶價值嗎,付費≥活躍≥注冊,我直接疊個金字塔(如下圖)不就好了,我看網上都是這么疊的”。

十張圖,詳解用戶分層怎么做

答:這是一個用戶分層的常見錯誤:缺少重點。

要記得,做用戶分層是為了快速定位問題,如果只是像上圖,單純地把注冊、活躍、付費疊成金字塔,圖形看著挺牛逼,可本質上,不就是把用戶量、活躍率、轉化率三個指標用金字塔圖的形式再說一遍嗎。

圖和報表含義一樣,那多做個奇形怪狀的圖就是脫了褲子放屁。這也是開頭吐槽“你這分的有啥意義!”的來源。

還有同學會說:“我看示例,也就是一個維度砍幾段,那我把付費、活躍這些維度看看,做個類似下圖:想象中分層效果,不就好了?”

答:這是另一類用戶分層常見錯誤:維度交叉。

用戶付費、活躍指標之間,有交叉很常見的事。當分類維度相互交叉,一層用戶又包含另一層的時候,解讀起來就很費勁,這時候還不如直接做個矩陣分類看得更清楚。

綜上,用戶分層之所以經常做的流于表面,很大程度是因為:做分析的同學缺少細化思考的意識,過分追求畫一個層層疊疊的圖,來顯得思考全面,忽視了這個圖對業務的作用,忽視了業務本身在不同階段有不同需求。

四、用戶分層的基本思路

做用戶分層其實很簡單,如下圖所示,只需要分類維度+分類標準兩樣東西即可。

十張圖,詳解用戶分層怎么做

我們說過:用戶分層的最大用戶是快速定位問題,提示業務突破口。想要達到這兩重目的,就得做到(如下圖所示):

  • 分類維度是當前業務的關鍵問題
  • 分類標準和業務動作直接相關

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業務發展的關鍵問題和業務動作,并非完全異想天開,或者“聽領導指示”,而是與產品/業務發展的生命周期高度相關。

每次講到:“要了解當前業務重點問題”,都有同學說:我直接去問問。額,直接溝通是好事,但是如果自己啥都不懂,不但業務懶得分享,偶爾說幾個詞可能還聽不懂。

甚至有可能運營自己都是稀里糊涂,領導說啥干啥,不懂腦子。所以做分析的同學還是得有些了解的。

五、基于發展階段選分類維度

通常一個產品/業務上線會經歷五個階段(如下圖所示)每個階段要關注的核心指標、關鍵問題是不一樣的。

十張圖,詳解用戶分層怎么做

通過傳統企業在產品生命周期末尾會選擇甩貨、等下一代產品上線。互聯網企業做多次迭代可能性更高。在不同的階段,業務關注的問題也會不同,如下圖所示:

十張圖,詳解用戶分層怎么做

有了這些基礎,我們自己能對當前形勢做初步判斷,和業務溝通也更順暢。定出當前關注的重點問題,就能鎖定分類維度,下邊再看分類標準。

六、基于業務動作設分類標準

企業能提供給用戶的產品/服務/體驗是有限的,它受到三方限制

  • 產品限制:每種產品,每個產品組合能滿足用戶的需求是有限的
  • 競品限制:即使企業能提供眾多產品,也很難包裝拼得過對手
  • 需求限制:用戶口味會經常變化,今天喜歡,明天就不喜歡

在這三方限制下,往往運營會選擇爆款戰略,用一個爆款產品/有競爭力的服務/優質的顧客體驗來吸引用戶,達成自己的目標。

往往在用戶處于新人階段,有一個入門級產品;在成長期會在某個節點設立特別優惠的獎勵。這些節點,就成為天然的分類標準。

在這方面,傳統企業做得反而比互聯網企業要好。

傳統企業指望賣產品的毛利過日子,因此對給客戶多少回饋有清晰的界定。

一般是從毛利中撥一個固定比例作為回饋,然后參照競爭對手的比例,選擇自己主打的檔位,從而形成競爭優勢。這樣對應的分類標準,也可以直接套用業務的標準(如下圖所示)。

十張圖,詳解用戶分層怎么做

在這種分層標準的指導下,就很容易根據分層數據的變化,找到對應的問題。

如同開頭舉例的效果,看到某個檔次的用戶少了,立馬意識到:找人找偏了,產品競爭力得檢討了。這樣后續深入分析,也有了線索。

反倒是互聯網企業,除了少數頭部企業外,大量的還停留在大干快上、燒錢補貼階段。

缺少清晰的產品線規劃和競爭策略,反正運營有錢就往死里發券,做大了規模好上市圈錢。所以在互聯網公司經常培養出那種:注冊少了-發券,活躍不行-發券,留存不行-發券的無腦運營。

如果做數據分析的同學,發現你們公司的運營真的很無腦,都是看著AARRR哪個指標跌了就短期上活動搞一搞,完全沒有全局規劃,也沒啥策略。

那可以試著參照競品的情況,做一個競品分析,把本品,競品在不同消費/活躍程度的用戶身上的差異分清楚,幫他們看到:我們其實在XX檔次有優勢,在XX檔次有劣勢。

因此,我們可以制定用戶分層戰術,進一步系統的優化。畢竟我們是搞運營,不是搞運動。

七、小結

用戶分層看起來簡單,可深入探討的話,需要牽扯的業務細節非常多。

很多同學做起來很困擾,都是困擾在:領導讓我分高端用戶,到底是8000算高端,10000算高端,還是12000算高端呢?是滴,他就糾結這個劃線糾結的死去活來。

你反問:

  • 目前階段的重點問題是什么?
  • 在目前階段,高端真的就是“高消費嗎?”
  • 8K,10K,12K背后,對應我們運營的什么動作?
  • 我們做的動作,到底對用戶有什么吸引力,競爭力

他啥都不知道!他還在指望著,能有個機器學習算法,啪啪一算,就告訴他:“人工智能阿爾法大狗子告訴你,10000是完美的標準,誰不服氣,阿爾法大狗子咬死他”。

這就南轅北轍了。用戶分層是業務運作的結果,用戶分層是應用于業務運作,因此看似簡單的分層,只要和業務結合起來,就很容易解釋清楚,也很容易定位到問題。與大家共勉。

#專欄作家#

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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  1. 看不太懂,不知道是行文思路的問題還是錯別字太多的問題哈哈哈

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