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4种常见的用户分层方法(用户分层模型有哪些)

发布时间:4 周 前 栏目:软件开发 浏览:

1、4种常见的用户分层方法

用户分层是以 用户价值(比如说:活跃用户、高价值用户) 为中心来进行切割的,在同一分层模型下,一个用户只会处于一个层次中。还有一种说法是用户分群,它是以 用户属性(用户身上的某一类标签,比如:喜欢在地铁上看书的用户)为中心 进行划分,1个用户可能会同时拥有多个属性。

第一,我们找到一个分层的模型之后,处于不同层级的用户,需要能够被通过数据字段或标签等方式识别区分出来。

第二,面向每一类用户的运营机制或策略是明确稳定的。

第一个维度:业务主链条标准化程度是高还是低

举个栗子:像手机里的闹钟,定了闹钟之后,响了就取消掉,闹钟的过程简单且标准化程度非常高。再比如,像一些阅读类APP它的用户所在的地区,用户的年龄及身份不同,用户的需求也会不同,它的业务主链条标准化程度低,是一个非标的产品,并且有时它的业务链条非常长还非常的复杂。

第二个维度:用户在产品中互相影响的可能性是高还是低

有一些产品用户是会在产品当中发生关系的,而有些产品呢就不会,有时候同一类型的产品,用户之间的影响也可能会不同。

举个栗子:像理财类的产品,用户之间的影响非常的低,但是像抖音、知乎这样的产品,用户之间的关系程度就高一些。

当我们知道用户处在哪个维度之后,我们就可以知道运用哪一种分层方式了。

这一类的分层方式就比较适合适用在业务主链条标准化程度低的,业务主链条比较多样,业务比较复杂这样的产品当中。

我们对用户进行个性化特质的区隔分层,要首先清楚用户个性化区隔的常见维度有哪些:

由上图可以发现,自然属性里进行区隔要依靠的是用户的基础数据,个性化需求里面的显性和隐性消费偏好要依赖的是用户的行为数据。场景则是依赖于时间、地理位置进行区分的。

那进行个性化区隔分层的依据是什么呢?

我们要看看用户是否会因为上面所陈列的这些行为和属性的不同,导致其需求、使用动机、使用偏好等会出现较大差异。

那怎么判断呢?要么靠常识和用户洞察,要么靠数据。

进行用户个性化区隔分层时的两种选择:

第一种:选择一个维度对用户进行划分,分别给予定向解决文案。像美柚这款产品,用户在不同的阶段,比如:我在备孕、我怀孕了、我是辣妈等不同的维度进行相关信息的区分和推送。

第二种:选择两个有相关性的维度通过交叉区隔对用户进行划分,再分别给予定向的解决方案。比方如某基金理财类的产品:通过两个维度来切割对用户进行划分。

这一类的分层方式就比较适合运用在用户在产品中互相影响的可能性高的产品当中。

一款产品当中,如果用户之间是可见,可被影响的,我们赋予用户身份的特质(加V、勋章等)才会有意义。

说到用户身份区隔分层就会提到用户金字塔模型:

首先,先梳理出产品的业务逻辑(这个产品当中有哪几类业务角色,这个业务角色当中他们是怎么发生关系的),然后逐次思考:

通过判断用户的价值高中低,来对用户完成分层。这一类和第四类的分层方式是通用的,所有产品都可以应用。

用户价值区隔分层有两种做法:

生命周期的定义我们上面说过,用户生命周期的定义,必然与 用户的价值成长路径 有关。不同的产品用户价值成长路径也会不同

用户生命周期的定义无非就两种:

我们把用户从进入到付费,持续付费到流失这样一个典型的路径画出来,然后给不同的用户划分不同的阶段,每个阶段被定义成用户生命周期里的层次。

这两种方式的有共性也有差异性, 共性是:都需要找到某一种方式对于我们当前站内的用户的用户价值进行判断。并对用户价值的区间(是高还是低)做界定。然后对不同价值区间的用户做针对性的运营。不同的是:去判断用户价值第一种依靠的是用户的生命周期的模型,第二种是通过几个关键用户的行为做交叉分析。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,它通过 Recency-距离最近一次交易、Frequency-交易频率、Monetary-交易金额 这三项指标来描述该客户的价值状态,依据这三项指标 划分8类客户价值。

第一步:抓取用户R、F、M三个维度下的原始数据。

首先,我们需求提出数据的需求,并定义出F中的“一段时间”是多久以及用户类型,然后拉出该时间段内所有的订单数据,数据字段包括用户ID、下单时间和订单金额。这里需要注意的是定义一段时间,我们可以拍脑袋,也可以参考业务进展和需求,一般如果业务比较稳定的情况下,多以自然年或季度、半年等为单位来进行定义。

第二步:定义R、F、M的评估模型与中值

我们需要根据业务特性或数据分布情况来划分数据分布区间,设定评估模型,然后设定中值。

第三步:进行数据处理,获取用户的R、F、M值

第四步:参照评估模型与中值,对用户进行分层。

第五步:针对不同层级用户制定运营策略,推进落地。

AARRR模型通常是在增长的语境下看到的,我们也可以通过这个模型对用户进行粗放的分层。

第一种AARRR模型:

第二种AARRR模型:

两种模型并没有绝对的好与坏,只是适用的场景不同,像滴滴这种产品,用户上一就收费,收入放在前面比较好。

如果是流量型的产品,有了流量才能增值用第一种AARRR模型比较好一些。

以上内容来自学习三节课【高阶用户运营体系课】的学习笔记,感兴趣的朋友可以扫码兑换课程,非常的值!!

4种常见的用户分层方法

2、用户分层等级划分5个等级是什么意思

用户分层等级划分5个等级,相关内容如下:

1. 高价值客户:

高价值客户是指对企业贡献最大、忠诚度最高的客户群体。他们购买力强,消费频次高,对品牌忠诚度较高,愿意参与企业的推广活动,对企业的口碑和形象有积极影响。高价值客户通常是企业的核心客户,需要重点关注和维护。

2. 中高价值客户:

中高价值客户具有较高的购买力和较强的忠诚度,虽然不如高价值客户那么突出,但其贡献也相当可观。他们的购买频次和购买金额处于中等水平,是企业市场份额的稳定来源,需要针对性地提供个性化的服务和产品推荐。

3. 中价值客户:

中价值客户在购买力和忠诚度上相对平均,是大多数企业的主要客户群体。他们的购买频次和金额相对较低,但由于数量众多,对企业的总体销售贡献不可小觑。中价值客户需要通过市场推广活动和产品优化等手段,提高其购买频次和忠诚度。

4. 中低价值客户:

中低价值客户在购买力和忠诚度上相对较低,可能是新客户、低频次购买客户或者偶尔购买的客户。他们的贡献相对较小,但在某些促销活动时,也可能为企业带来一定的销售额。中低价值客户需要通过定期的促销活动和个性化服务,提高其购买频次和忠诚度。

5. 低价值客户:

低价值客户是对企业贡献最小、忠诚度最低的客户群体。他们的购买力和购买频次都较低,对企业的销售几乎没有贡献。对于低价值客户,企业可以选择降低对其投入,或者通过一些激励措施,鼓励其提高购买频次,转变为中低价值客户。

在进行用户分层等级划分时,企业可以根据客户的购买历史、购买频次、购买金额、忠诚度、产品偏好等信息进行数据分析,采用数据挖掘和统计分析的方法,为每个客户分配相应的等级。

同时,在划分后的各个等级中,企业可以制定相应的营销策略,比如对高价值客户提供高端定制服务,对中低价值客户进行定期促销活动,以最大程度地挖掘不同等级客户的价值,提高客户满意度,增加企业的销售和盈利。这种个性化的市场营销策略不仅能够提高企业的竞争力,也能够提高客户的忠诚度,实现双赢局面。

4种常见的用户分层方法

3、如何做适合自己产品的用户分层用户分群?

我是凌凌,职场领域创作者,以下我的回答,感谢你的阅读

这个需要跟自己产品的特性来划分。

1、举例来说

知识星球的用户按照用户的付费意愿,学习意愿,通常将用户分为四类:

第一类:付费意愿强,学习意愿强,这个用户就是我们的核心用户

第二类:愿意付费但是学习的积极性不高,这类为次核心用户,需要提高学习的积极性。

第三类:学习意愿强,但是只接受免费的知识,这类用户为第三类。

第四类:付费意愿,学习的意愿都是很强烈,这个属于沉默义用户。

所以用户分层,建议按照不同产品的用户特征及所产生的的行为来区分。

2

常见的用户分层模型为RFM用户模型,:

简单单的说就是通过最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)这三个指标,归类为8大类,然后根据这8大用户类型分别去制定用户运营策略及方法,具体建议结合产品来分析。

以上为个人的建议,希望能帮到你~

4、如何理解用户分层?

准确的理解用户分层一定要搞明白三件事:为什么要做用户分层?用户分层到底是什么?怎么去做用分层?

1、首先,为什么要做用户分层?

本质上讲,这是由于用户的特征和属于来决定的。

用户特征又包含其物理特征、行为特征等,不同物理特征(年龄、性别等)下的用户可能会产生不同的行为。我们为用户提供的产品/服务中,不同的用户所产生的需求也不同。也基于此,我们不能进行一刀切式的玩法和运营,则势必要追求针对不同的用户拥有不同的策略。极端情况下是针对每一个用户使用不同的策略,但事实上我们的运营能力有限,只能针对不同用户类别做相应的运营。

2、其次,如何理解用户分层?

在这里,不妨给用户分层下一个定义:用户分层是指一款产品/服务在实际的运营中针对 不同的用户 产生 不同的运营策略 的一个 过程 。

也基于此,这里的首要必要条件是首先区分出不同的用户,然后才能针对这类用户产生不同的运营策略。

当然,这里也有两个基本的概念,用户分层和用户分群。

两者的不同点在于“层”和“群”,用户分层需要将用户划分到不同的层级中,也就是说:一个用户最多只能在一个层级中;而用户分群在于其属性类别,一个层级下的用户可能会有多种属性。

从这一点上来理解,在每一个用户分层的“层级”中,可能包含不同类别的用户群体,也可以使用到用户分群。

那么同时我们也产生一个新的问题:

3、如何做用户分层/群呢?

在做用户分层之前,我们一定要注意 两大原则 :一是处于不同层级的用户,需要能够被通过数据字段或标签等方式识别区分出来;二是面向每一类用户的运营机制或策略是明确稳定的。

有了以上两个注意点之后,我们要找到判断一款产品两个基本维度:一是该产品业务主链条的标准化程度高低,二是产品用户之间相互影响程度高低。

如何理解业务链条标准化程度? 业务链接是指的业务模型,任何一个产品的业务都应当有自己的业务模型,标准化高低就意味着用户在业务模型的每个环节所产生的行为的相似度高低。如:一款工具类产品闹钟,基本上用户使用闹钟的方式是一样的,做一些基础的设置就可以了。但是社区类产品像B站,每一个用户使用B站观看的内容、发出的弹幕都不尽相同,说明其很难将用户的行为标准化。

产品用户之间相互影响程度高低就比较好理解了,一般社区/社交类产品用户影响程度比较高,工具类产品影响程度会比较低。

当有了这样两个维度后,我们可以根据这两个维度来画出一个四象限。

以这个四项限,我们产出了四类常见的用户分层方法。

通过以上四种方法,我们根据我们的业务场景特性,来选择我们的应用方法。

5、用户分层的目的是

用户分层的目的是

用户分层的目的是为了更好地了解不同用户的需求和行为,以便为每个用户提供个性化的体验和服务。通过将用户分层,企业可以识别出不同用户群体之间的差异和相似之处,从而更好地理解用户的需求和行为模式。这有助于企业制定更精准的营销策略,提高客户满意度和忠诚度,并促进业务增长。

在用户分层的过程中,企业通常会使用一些指标来对用户进行分类,例如年龄、性别、收入水平、地理位置等。通过对这些指标的分析,企业可以了解不同用户群体的特点和偏好,从而为他们提供更符合其需求的服务和产品。此外,企业还可以根据用户分层的结果来制定不同的营销策略,例如针对高价值客户进行更精准的广告投放,或者针对低价值客户提供更有针对性的促销活动。

总之,用户分层是现代企业中不可或缺的一个环节,它可以帮助企业更好地了解用户需求,提高客户满意度和忠诚度,并促进业务增长。通过合理的用户分层策略,企业可以更好地满足不同用户群体的需求,提高用户体验和服务质量,从而获得更多的商业机会。

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