产品经理如何做用户体系划分

用户体系的前世今生

这个标题有点大,其实要聊的满简单的。

让我们先将时光拉回到内战后的美国。南北战争结束后美国国内经济凋敝,据说1793年,美国的一个商人,为消费者设计了一个非常简单的奖励体系,消费者完成一次消费,就可以获得一定数量的铜板,消费者只要一直在店里消费,就可以不断累积铜板,当累积到一定数量之后,就可以在店内兑换礼品。这一做法在19世纪和20世纪被许多其他的商人采用,用来获取长期的消费客户。

这可能是已知最早的用户体系,这个体系,非常简单粗暴的把用户分成了三种:

  • 潜客:尚未购买,但可能购买的人群
  • 买家:发生过购买行为的用户
  • 常客:经常发生购买行为的用户

互联网企业的用户体系早期其实并不是真正意义上的存在。因为早期的互联网企业只是把用户分成了注册用户和访客,因为那时候大多数互联网企业都还没有精细化运营的需求。当时的互联网领域,大致可以分为信息类站点和游戏类站点(后来是端游),当大多数互联网企业的盈利是基于流量体量上来之后的广告收入,那么是否具备用户体系并不是决定企业大运营层面失败或成功的关键要素,而是是否有足够的流量能拿到足够多的流水或者收入才是企业能否存活甚至活得够好的关键要素。

那么,什么时候用户体系开始被重视了呢?

我的看法是增值服务与端游。

早期端游是时间收费,所以,只要玩家玩的时间够长,他就会比其他人花更多的钱。当盛大开启了道具收费之后,玩家先用现金充值代币,再将代币消耗在游戏内,这时候,原先的时长决定老用户的粘着程度,变成了充值的额度或消费的额度决定了用户的粘着程度。同时,增值服务使得原先免费使用产品的用户开始出现分化,其中一部分由于购买了增值服务,而对产品提供了更多的价值。

于是,传统行业本就存在的(航空、信用卡)的会员体系,就开始进入到互联网中。

并且,进入的初衷是非常一致的:企业应该为给予自己更多价值的用户更多的权益与服务,从而回馈用户的忠诚,并形成正向循环。

但随着互联网的发展,这套体系也在不停的变化,从关注忠诚到回归到关注价值本身,推动了现在更加复杂的用户体系的形成。

用户体系的前世今生大概就是如此。

用户的分层激励

在《从零开始做运营》里,我强调过用户分层,并且给出了RFM模型,用户分层其实是大多数公司都会做的事儿,而为什么分层,其实昨天的内容已经讲到了,可以看这里: 如何理解「运营反向提出产品建议」?,用户生命周期是其中一个原因,另一个原因是,对于可以衡量用户贡献的公司,把用户的层次切开,对提供更高直接贡献的用户给予更多的奖励,是必然的选择。

这也是为什么,今年淘宝推出超级会员,京东修改会员体系条款用京享值去取代原先的会员分级的原因,因为企业希望把利益给到对自己有直接贡献的用户,而不是浪费在以前贡献现在不贡献或少贡献的用户身上。

可以预料的是,未来会有更多的企业加入这种玩法。当然,最保险的还是去购买会员服务,譬如亮哥选择了亚马逊的Prime会员一样。

对于交易型公司来说,定义用户贡献其实就是简单粗暴的三个维度:近度、频度、额度,但对于非交易型的公司,这种做法就很难推进,因为非交易,贡献值就没那么容易可以简单衡量。但是,依然会做。

这时候,你就会看到:

  1. 工具型产品选择了免费版、付费版之外的高级账户版本
  2. 服务型产品降低成本维持用户原有的服务使用行为,包括摩拜、ofo转嫁成本的合作月卡模式
  3. User Referral这种成本可控的获客方式越来越流行

……

用户分层其实没有定法,是真的没有人能告诉你要怎么对自己的用户进行分层,因为每一家的业务都不一样,这就很尴尬了。

分层的目标,其实是为了激励。

  • 激励高价值用户持续提供高价值;
  • 激励次高价值用户贡献更高价值;
  • 清洗无价值用户节约资源。

激励的方法有很多,用户体系就是其中的集大成者。

因为用户体系要做的是:

  • 歧视用户
  • 资源倾斜
  • 激励干涉

并且是成套路去做的。

构建用户体系的基本方法

虽然没有人能告诉你怎么去做自己的用户分层,但构建用户体系其实真的还有一些成套路的基本方法,我就简单说说吧。

Step1:梳理用户贡献的表现

第一步,当然是很简单的去把业务梳理清楚,明确你的价值用户,然后在用户会产生贡献的点上,都埋下数据;接下来就要去归纳用户行为的贡献程度了。

譬如,一个内容平台,很关键的,当然是匹配你内容消费者的内容贡献者是你的有贡献用户,那么衡量他们的贡献,可能就是活跃程度(包含登录、互动、内容创作的次数)、内容数量和内容质量;一个做供需平台的,最关键的,当然是你的供需两端的活跃度和提供出来的供需总量,这个就要针对自己的业务去做梳理了。

Step2:定义权益池

要做用户体系,必然会产生「歧视」,因为你能提供的平台资源是有限的,所以必然要把更多的资源提供给高贡献度用户来交换他们的贡献。于是,权益池就一定是优先要考虑的点,怎么去归拢资源,怎么去分配这些资源,分配给谁,到什么程度。都是需要去关注的,而且是从一开始就要考虑好,原则上,权益池只能扩充,而不能削减,当然,可以替换。

Step3:划分等级

用户一定是要被「歧视」的,如果没有歧视就没办法去划分不同层次的用户去做针对性的运营。而用户的等级划分一定是要非常慎重的,不管你用什么方法去划分等级,基于RFM的模型是可以作为参考和调节的对象。

需要说明的是,无论你建立了什么样的等级模型,一定要知道,这事儿还没有完,要继续往下走,下面的步骤很关键。

Step4:跑数据与试运行

模型建好之后,就需要按照真实数据去在后台跑一段时间,建议最短也要跑3个月,跑这么长时间的原因,是为了要看基于用户的真实动作,用户会呈现出来的分布状态,以及配合这样的分布状态,你的资源成本会变成什么样子。

可以正式上线的标准很简单:

确实能做到资源对有贡献用户的有层次的倾斜同时成本可控。

大概就是如此,去试试看,再看看要解决什么具体问题吧。

从事互联网的同行相信也了解现在的市场行情,在获客成本越来越高,市场用户总数大致不变的情况下。到处都是一片红海。

所以,在“蛋糕就这么大,分蛋糕的人却越来越多的情况下”,如果维护好每一个费力争取进来的用户,自然成了至关重要的作用。这个事,主要也是用户运营从事在进行操盘的。

那么,用户运营要怎么做?其实,大部分从事运营的同事方法均有所差异。作为运营,无非就是拉新、促活、提高留存、提高订单、提升流水等。而针对不同的运营目的,每一个资深的运营从事者运营的方法是不同。

以下,介绍一种通过RFM模型转化来的用户运营体系方法,也是笔者最近的一个心得,运营老司机请绕道。

一、定义不同层次的用户类型

首先需对不同类型用户区分,如下:

临界值的确定

这里分为横向和纵向两个维度来进区分。举例如下:

数据取值范围:1.1-3.1(两个月的数据)

(1)横向:按照用户消费频次(成熟度)区分,如:

  1. 初级用户:消费1-5单用户;
  2. 成长用户:消费6-10单用户;
  3. 成熟用户:10单以上用户。

(2)纵向:按照用户活跃度区分,如:

  1. 活跃期:最近4天有消费的用户;
  2. 衰退期:5-10天未消费的用户;
  3. 流失期:11-20天未消费的用户;
  4. 死亡期:20天以上未消费的用户。

举例:初级用户&活跃期:即代表在近两个月内,用户消费了5单以下。但该用户最近三天有消费。

数据需求表参考:

注:这里可看前三列,后两列作为数据参考。

以上仅仅是举例(偏电商类型的业务),可能不同行业不同业务下,用户的消费频次和活跃度是不同的。这里要看具体的业务而定。

二、制定对应的用户体系模型

通过以上用户定义:我们可绘制出我们整个用户运营的框架

注:此模型之前参考过一个大神文章启发的。

以上的图简单易懂,这里说明一下:

我们的目标即可细化为:

  1. 初级用户转化成长用户,成长用户转化为成熟用户。
  2. 沉睡用户和流失用户进行唤醒,拉为活跃用户。

通过以上两种方式,形成循环闭环。

其中几个小细节是关键要素:

(1)初级用户由于对产品熟悉度不够,故流失和沉睡可能较多,需专门针对此批用户进行专项分析、运营。

(2)到成长期和成熟期以后,对于流失和沉睡的用户需重点关注。

特别是成熟期的流失用户,此批用户大部分是经过长期的维护和大量的资源支出,才变成我们的忠实fans,如果流失数据异动很大,就要立项专门去研究。负责这一块的小伙伴更要走下去,深入和这批用户沟通,找出真正的原因,而不是在办公室看着数据拍脑袋定原因。分析出来的东西,更要去和真正的用户反复进行验证。

(3)当然,精细化的分析出用户体系,最重要就是对症下药,减少预算、提高转化。

所以,对不同类型用户,可能运营的策略和方法是不同。

三、具体的运营方法

首先,我们可以通过以上的模型,挖掘出对应的用户数据。

这里说个题外话:很多同学可能对这批数据的获取会比较头疼。特别是创业型公司,根本没有相应的数据平台。所以这里可以提3点建议:

  1. 通过后台导出相应的订单数据源表,自行通过excel等工具进行处理(具体的excel方法就不赘述了)
  2. 和管数据库的开发哥哥沟通,通过sql语句进行导出。(方便是方便,但经常打扰人家也不太好。)
  3. 如果此体系定下来了。一定要和产品经历沟通此需求。个人觉得这方面很关键,数据是运营的基础,有强大的数据后台,会节省很多工作量,提高工作效率。

以下导出相应的数据:

注:数据仅仅是举例参考。

根据简单数据分析,即可尝试以下的运营动作:

  1. 初级用户的沉睡期和流失期用户最多。可申请铺一批组合券进行唤醒。如:1张高面额、低门槛券,1张低面额、低门槛券进行促活,并做好券到期提醒。(两张券的含义是让用户能多逗留、多消费一次。尽量能加长使用我们的产品时间)
  2. 处于成长期的用户,相对来讲,也算较为熟悉我们产品。可设置消费返券或发放中等面额的优惠券,并根据其用户购买习惯push相应的文案。
  3. 对于成熟用户,重点关注其流失期和沉睡期用户。可安排客服进行抽样访谈,了解流失原因。并申请一批优惠券或者礼品(需使用产品兑换),作为奖励或者歉意的补偿等。
  4. 活跃期的成长和成熟的用户,目的是提高用户的消费客单价和频次。所以可以相应发一些低面额,较高门槛的优惠券,并push热门或者爆款的商品等。

以上只是笔者简单列举一些方式,具体动作需根据业务和具体的数据反馈来定。但大体的形式可以参考。

通过初级、成长、成熟和活跃、衰退、沉睡多个维度交叉分析,总能发现出问题,制定相应的运营策略。

四、运营动作的周期和推送的方式

运营动作周期

用户运营的体系,是需要进行长期的运营操作。可能会根据过程中的数据反馈,来调整具体的动作。但方法和大方向基本应该保持一致。

当然,根据业务的不同性,运营动作的操作也会有所差异。

以电商业务举例,在电商业务中,不同用户类型操作的频率也是不同。

如:

  • 死亡期的用户:一个月/半个月集中整理一次数据,进行发券、推送等。
  • 流失期的用户:此批用户属于濒临死亡,则需每3天/7天需分析一次,进行运营激活等。

关键点于:当你对某批用户进行操作后,要进行相应的追踪。如隔1个星期后,再观察相应的数据转化情况,以及在新的时间维度中,此批数据在各个层级中的占比。也方便你做好相应的汇报和总结。

举例:3月1号对前两个月的数据进行上述的分析后,在4月份捞出来的数据中,3月份这批数据在最新数据中的情况,以此来评估你的运营效果和指导后续的动作。同时,还能同比日活情况、留存情况等指标,多维护结合来分析效果。

对于用户推送

这方面展开来讲,可能又是一篇文章,先抛开时间、频次这些因素,简单的策略建议如下:

  1. 初级用户、死亡用户推送优惠,引导消费。
  2. 成长、成熟用户推送根据用户数据反馈,推送相应爆款,特色商品、产品活动等。
  3. 推送后的用户引导链接、跳转方式越短越好。

五、总结

最后,简单梳理下本文阐述的方法:

  1. 对我们产品用户进行精细分层级;
  2. 制定相应的用户模型(RFM模型的应用);
  3. 根据定好模型,进行相应用户数据的收集;
  4. 通过数据的分析制定相应的运营策略;
  5. 运营周期、推送的方式和数据效果的评判标准。

我们做用户运营,一定要确定好目标。无论是促活、提高留存、提升订单、拉高客单和提升流水,具体到相应的运营动作是有差异的。一定记得要对症下药,确定1-2个目标,循序渐进。对于后续的复盘分析也要认真分析到位,做好统计,及时进行调整。

当然,RFM的模型,还有一个用户的消费金额。当你需要更细化对用户进行分层时,还可以将此指标考虑进去。然后对数据进行加权处理,可能又会得到不同的结果了。

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