有同學(xué)問：領(lǐng)導(dǎo)讓做用戶分層，可不管怎么分，似乎都覺得沒有啥科學(xué)道理，也經(jīng)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(guī)范？

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

  1   

用戶分層的一般作用

本質(zhì)上看，用戶分層是一種特殊形態(tài)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(xué)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(shù)，就會得出這種結(jié)論?？蓪嶋H上，平均值降低25元，是不是等于業(yè)務(wù)就得想辦法拉高25元呢？

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

 

這就是用戶分層作用的直觀展示。我們會發(fā)現(xiàn)：通過平均數(shù)，觀察到的趨勢是對的，但推導(dǎo)出的執(zhí)行計劃，往往是錯的。落到執(zhí)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。

  2   

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(yè)提供給高中低檔用戶的產(chǎn)品/服務(wù)/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(chǎn)品，高級/中級/初級VIP服務(wù)。

當(dāng)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(chǎn)品/服務(wù)/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(tài)，為了舉例方便進行了簡化，但代表了兩種很經(jīng)典的業(yè)務(wù)形態(tài)，依賴土豪用戶的大R型業(yè)務(wù)和依賴大量普通用戶的大DAU型業(yè)務(wù)。（大R和大DAU是游戲行業(yè)術(shù)語，這兩種形態(tài)在游戲行業(yè)區(qū)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(tài)如下：

 

了解到這一層，再看回AB兩形態(tài)，我們就能更準確定位出問題：

經(jīng)過這一層解讀，是不是比只看個平均數(shù)，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(jié)合業(yè)務(wù)行為的分層，快速定位業(yè)務(wù)問題。

  3   

用戶分層的常見錯誤

看了示例，有同學(xué)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(wǎng)上都是這么疊的”

 

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(zhì)上，不就是把用戶量、活躍率、轉(zhuǎn)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(xué)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(dāng)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(jīng)常做的流于表面，很大程度是因為：做分析的同學(xué)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(yè)務(wù)的作用，忽視了業(yè)務(wù)本身在不同階段有不同需求。

  4   

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?xùn)|西即可

我們說過：用戶分層的最大用戶是快速定位問題，提示業(yè)務(wù)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(dāng)前業(yè)務(wù)的關(guān)鍵問題

● 分類標準和業(yè)務(wù)動作直接相關(guān)

業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵問題和業(yè)務(wù)動作，并非完全異想天開，或者“聽領(lǐng)導(dǎo)指示”，而是與產(chǎn)品/業(yè)務(wù)發(fā)展的生命周期高度相關(guān)。

每次講到：“要了解當(dāng)前業(yè)務(wù)重點問題”，都有同學(xué)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(yè)務(wù)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(lǐng)導(dǎo)說啥干啥，不懂腦子。所以做分析的同學(xué)還是得有些了解的。

  5   

基于發(fā)展階段選分類維度

通常一個產(chǎn)品/業(yè)務(wù)上線會經(jīng)歷五個階段（如下圖所示）每個階段要關(guān)注的核心指標、關(guān)鍵問題是不一樣的。

 

通過傳統(tǒng)企業(yè)在產(chǎn)品生命周期末尾會選擇甩貨、等下一代產(chǎn)品上線?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)做多次迭代可能性更高。在不同的階段，業(yè)務(wù)關(guān)注的問題也會不同，如下圖所示：

有了這些基礎(chǔ)，我們自己能對當(dāng)前形勢做初步判斷，和業(yè)務(wù)溝通也更順暢。定出當(dāng)前關(guān)注的重點問題，就能鎖定分類維度，下邊再看分類標準。

  6   

基于業(yè)務(wù)動作設(shè)分類標準

企業(yè)能提供給用戶的產(chǎn)品/服務(wù)/體驗是有限的，它受到三方限制

● 產(chǎn)品限制：每種產(chǎn)品，每個產(chǎn)品組合能滿足用戶的需求是有限的

● 競品限制：即使企業(yè)能提供眾多產(chǎn)品，也很難包裝拼得過對手

● 需求限制：用戶口味會經(jīng)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(zhàn)略，用一個爆款產(chǎn)品/有競爭力的服務(wù)/優(yōu)質(zhì)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(chǎn)品；在成長期會在某個節(jié)點設(shè)立特別優(yōu)惠的獎勵。這些節(jié)點，就成為天然的分類標準。

 

在這方面，傳統(tǒng)企業(yè)做得反而比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)要好。傳統(tǒng)企業(yè)指望賣產(chǎn)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(yōu)勢。這樣對應(yīng)的分類標準，也可以直接套用業(yè)務(wù)的標準（如下圖所示）。

在這種分層標準的指導(dǎo)下，就很容易根據(jù)分層數(shù)據(jù)的變化，找到對應(yīng)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(chǎn)品競爭力得檢討了。這樣后續(xù)深入分析，也有了線索。

 

反倒是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，除了少數(shù)頭部企業(yè)外，大量的還停留在大干快上、燒錢補貼階段。缺少清晰的產(chǎn)品線規(guī)劃和競爭策略，反正運營有錢就往死里發(fā)券，做大了規(guī)模好上市圈錢。所以在互聯(lián)網(wǎng)公司經(jīng)常培養(yǎng)出那種：注冊少了-發(fā)券，活躍不行-發(fā)券，留存不行-發(fā)券的無腦運營。

 

如果做數(shù)據(jù)分析的同學(xué)，發(fā)現(xiàn)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(guī)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(yōu)勢，在XX檔次有劣勢。

因此，我們可以制定用戶分層戰(zhàn)術(shù)，進一步系統(tǒng)的優(yōu)化。畢竟我們是搞運營，不是搞運動。

  7   

小結(jié)

用戶分層看起來簡單，可深入探討的話，需要牽扯的業(yè)務(wù)細節(jié)非常多。很多同學(xué)做起來很困擾，都是困擾在：領(lǐng)導(dǎo)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(jié)這個劃線糾結(jié)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(yīng)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(xué)習(xí)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(yè)務(wù)運作的結(jié)果，用戶分層是應(yīng)用于業(yè)務(wù)運作，因此看似簡單的分層，只要和業(yè)務(wù)結(jié)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。

 

前文說了，用戶分層是一種特殊形態(tài)的用戶細分，那是否有普遍形態(tài)的用戶細分方法？當(dāng)然有，如果大家感興趣，點一下右下角的“在看”，本篇集齊60個在看，我們專門分享如何做用戶細分。敬請期待哦。

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