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用戶運營怎么做 崗位職責及策略分享？

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活躍用戶怎么精細化運營？用戶分層和用戶分群到底有啥區別？口號喊了千萬遍，精細化何時能實現？”
新用戶體驗到產品的核心價值后會花費更多的時間和精力在產品上，逐漸成為產品的活躍用戶，活躍用戶是比較認可產品的價值、愿意為產品買單或背書的用戶，他們不僅會貢獻自己的價值，對于產品的品牌建設也非常關鍵，所以活躍用戶運營的重要性不言而喻 。
活躍用戶的運營是個很大的話題，今天只是嘗試從一些特定的角度來探討這個問題，雖然不能一次性把這個話題講完講透，但是希望能拋磚引玉，給大家一些思路和思考 。
01 何為精細化運營？過去市場更關注如何大規模、低成本獲客，隨著人口紅利逐漸消失，獲客成本越來越高，現在，越來越多的人關注如何提升單體用戶價值，把錢花在刀刃上，讓不同的用戶享受到不同的服務，讓用戶感受到溫度，讓產品有靈魂 。
于是，“精細化運營”誕生了，提到用戶運營，就逃不開“精細化”，它好像已經成為運營人的基本操守，跟別人交（chui）流（niu）的時候少了這些詞匯都不好意思說你是搞運營的，但精細化運營到底是什么？又該怎么落地呢？
所謂精細化，第一個就是精準，第二個就是細分，兩者相輔相成，缺一不可，想想要做到精準就要進行細分，胡子眉毛一把抓永遠留不住用戶，最理想的情況就是千人千面 。但是如何對用戶進行細分呢？這里介紹兩種很常用的方法：用戶分層和用戶分群 。
02 用戶分層vs用戶分群用戶分層vs用戶分群，看似差不多，但在定位和目標上還是有明顯差異的 。用戶分層，是基于大方向的劃分，你希望用戶朝什么核心目標努力，而用戶分群，則是將他們劃分為更細的粒度，便于針對性運營提高效果，兩者相輔相成 。
用戶分層中的層就是層次層級，比如我們把用戶從注冊開始使用產品成為我們的新用戶開始，到成為活躍用戶，再到頻繁活躍或者是付費的忠誠用戶，再到后期由于其他競品的出現或者本身產品功能不再滿足需求時用戶開始沉默到最終流失；這一個生命周期也是一個層次，就像如圖所示，那么有了這個分層，我們就可以比較清晰的知道當前用戶的組成結構，各生命周期用戶成長是否健康 。
那這樣是不是就足夠了呢，我們知道很多領域都存在著二八原則，即20%的人貢獻了80%的營收，那么對于忠誠用戶來說，這其中有部分是人均消費較低的平民群體，也有揮金如土的金主爸爸，對于這樣的情況我們就要對忠誠用戶在進行細化，分成更精細的組 。
再比如說，最近產品上新上了信用引導，想看看這個對于新用戶留存是否有幫助，或者是開展了一場運營活動，看看核心指標有沒有拉升，這個時候就需要對用戶進行進一步細分，出現了分群；分群是對分層的進一步細分，分群后便于針對用戶進行精準地運營動作 。
【用戶運營怎么做 崗位職責及策略分享？】常用的用戶分群的方法有我們熟悉的RFM、基于數據挖掘的Kmeans等等 。前者是用最近一次消費時間，消費頻次和消費金額來衡量用戶價值，將用戶進行分群，分成高價值用戶，一般價值用戶，重要挽留用戶等等，但是RFM模型的建立需要專家經驗，也就是說指標的選擇以及各指標閾值的確定都必須有業務sense，而不是拍腦袋決定的 。
Kmeans主要是通過數據挖掘的方式找出有相似特點的用戶，實現物以類聚人以群分，用戶進行過聚類后通過分析各組的特點也可以針對性地進行運營 。
03 用戶分層應用案例下面我們通過一個案例將用戶分層的理論落地，案例僅為便于說明問題而虛構 。首先我們假設活躍用戶數的變化趨勢如下圖，乍一看每月的活躍用戶數在持續增長，看似還不錯 。
但是我們要警惕的是虛榮指標給我們的錯覺，我們可以把累計的用戶數放進來，也就是截止到當前的累計用戶數，活躍用戶數除以累計用戶數得到用戶的活躍度，表征的是活躍用戶占整體的比例，這樣一看發現好像比例在逐漸減小 。
我們可以繼續細分，可以根據累計用戶數計算出新增用戶數，發現活躍用戶中很大比例是新增的用戶 。
相似地，我們可以把累計用戶分為新用戶和老用戶，把活躍用戶分為新活躍用戶和老活躍用戶，相似的，可以得到新老用戶的活躍度，我們發現老用戶的活躍度更低了 。
我們想要看老用戶中到底是怎么了？我們把活躍用戶再進行細分，分成活躍、不活躍用戶2大類，活躍用戶我們包括了新活躍用戶和老用戶活躍，然后老用戶活躍我們又分成了一般活躍用戶，忠誠用戶和回流用戶，不活躍用戶主要包括沉默用戶和流失用戶 。

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