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用戶分層案例 用戶分層邏輯

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用戶分層是精細化運營的前提 。要理解精細化運營，首先要理解用戶分層 。本文旨在總結用戶分層的一般方法論，嘗試從維度的角度解構用戶分層的三種模型，并以用戶生命周期的分層模型為例，勾勒出一幅精細化運營的“作戰地圖” 。
一、用戶分層的目的
用戶分層，主要目的是對用戶人群進行細分，并通過針對性的運營策略，用更少的資源和成本挖掘更大用戶價值：
1、分人群落地策略，提升業務轉化
物以類聚，人以群分 。不同人群的用戶，自身需求和對產品的訴求各不相同 。通過用戶分層，可以將相同特征的用戶進行聚類，從而根據不同人群的特點落地針對性的運營策略，從而更好地提升各個人群的業務轉化率，這是用戶分層的首要目的 。
2、分人群調配資源，精細化控制成本
不同人群業務轉化的目標和轉化難易程度不同，則平臺運營方在各個人群上投入的資源和成本自然也各不相同 。通過用戶分層，可以將有限的資源和預算，更加合理地投入到業務運營中去，更好地把控業務ROI 。
二、用戶分層與用戶分群的區別

用戶分層案例 用戶分層邏輯

文章插圖
很多人將用戶分層和用戶分群混為一談，但兩者內在邏輯有著顯著差異 。
【用戶分層案例 用戶分層邏輯】如圖1所示，用戶分群中的“用戶群”，是并列或平行的邏輯關系，比如基于男女性別、省份地域、用戶偏好等所做的人群劃分；而用戶分層中的“用戶群”則多了一個層級的概念，不同人群之間有著遞進或先后關聯的邏輯關系，比如基于會員等級、生命周期階段、轉化漏斗層級所做的人群層級劃分 。
雖然人群劃分邏輯不同，但用戶分層和用戶分群是可以配合使用的，比如同一用戶分層可拆分出多個用戶分群，同一用戶分群也可拆解出多個用戶分層進行精細化運營，在此不做展開 。
三、用戶分層模型建構的四個步驟
用戶分層無定法，需要基于業務模式和用戶運營的實際需求來展開 。而通常來說，用戶分層的模型建構主要包括以下幾個步驟：

用戶分層案例 用戶分層邏輯

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明確業務需求——所有用戶分層都是在特定業務場景下所做的用戶細分，明確業務需求才能明確對應視角下的目標用戶和業務目標，從而做到有的放矢 。
用戶聚類分析——用戶聚類分析，幫助我們勾勒各個分層的用戶畫像，也幫助我們提煉用戶分層所要選取的核心維度 。
分層維度拆解——分層維度即業務所依賴的核心指標或鏈路，是支撐起用戶分層模型的核心“骨架” 。
分層模型構建——基于選定的業務維度，并結合用戶聚類分析及測試驗證的數據，最終找到關鍵性的數值和節點，從而構建起用戶分層模型 。
四、用戶分層三大模型
用戶分層模型構建的核心維度，可以是一個也可以是多個，但一般不會超過三個 ?；诖?，我們可按分層維度的數量，將用戶分層模型歸納為一維、二維、三維共三大類分層模型：
1、一維分層模型
一維用戶分層，是最常見的用戶分層模型，即僅基于一個最核心的維度對用戶進行劃分 。如圖2所示，左圖是基于用戶平臺價值維度，構建起的一個用戶金字塔模型分層，從下到上用戶價值依次遞增；右圖是基于用戶交易鏈路，所構建的一個漏斗轉化分層模型，從上到下用戶一步步被轉化為交易用戶 。

用戶分層案例 用戶分層邏輯

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一維分層模型中的用戶，一般都會沿著核心業務維度的鏈路方向呈線性遷移狀態，即用戶的平臺價值一般是逐步提升的 。但部分模型下的用戶，也會出現層級跨越的情況，比如上圖金字塔模型中，通常存在一些注冊7天內的用戶直接完成付費而躍遷到最高一級付費用戶層的情況 。
另外，重點運營維護的用戶層還可進一步分層運營，比如“付費VIP用戶”還可根據付費次數、付費金額數值大小，再切分出多個VIP等級進行差異化運營 。
2、二維分層模型
二維用戶分層，顧名思義即選取兩個核心業務維度進行二維建模，最經典的就是波士頓矩陣分析法 。波士頓矩陣分析法，又稱四象限分析法、產品系列結構管理法，最早應用于企業咨詢領域，用于幫助企業評估和篩選渠道或分析現有的產品結構問題，而其同樣也可應用于互聯網產品的用戶分層模型 。

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