3分钟建立好用户分层结构用户分层模型怎么建立( 二 )

例如，通过用户购买力和用户渗透力进行用户分层，建立坐标轴，划分为四个象限。运营重点就是把用户往高用户渗透力和高用户购买力的两个方向迁移，到第一象限。
二维用户分层模型举例
在这个二维用户分层模型中，我们需要找到衡量用户购买力的指标是什么？衡量用户渗透力的指标又是什么？指标可能是一个，也可能是一组。
这里的核心难点就在于临界值的选取。由于我们定义了两个维度，然后选取了衡量这两个维度的一系列的指标，那指标之间的临界值该如何确定？像用户购买力，我们把它定义为客单价乘以复购的频率。那么当客单价达到什么临界点时，用户就该从第三象限上升到第二象限呢？
这就需要运营团队与数据团队、分析团队紧密配合。利用现有的历史用户数据，通过二八法则、正态分布等统计学方法，不断挖掘两个维度之间迁移的临界点。
临界点的定义也并不是一次性的，而是动态变化的，是需要我们不断测试、验证、和调优的过程。只有各个团队充分配合，我们才能合适地把不同的用户，归类到不同的象限，再针对不同的象限，去制定不同的运营策略。
1.3 三维的用户分层模型
三维用户分层模型基于三个核心维度进行用户分层。相比一维、二维用户分层模型都更复杂一些。最常见就是RFM模型。
例如，根据交易类相关的业务定义RFM模型，我们可以选取三个维度：最近一次消费、消费频率、以及消费金额。不同的业务类型，需要我们举一反三，选取合适的RFM指标。
通过这三个维度两两交叉，就可以将用户划分为8个分层：重要价值客户、重要发展客户、重要挽留客户、重要保持客户、一般发展客户、一般价值客户、一般挽留客户、一般保持客户。三维用户分层模型将用户分层又逐渐地去做了一些细化。
通过以上三种用户分层模型，就基本能满足我们日常运营工作中的用户分层需求。
越往后可能还会有四维、五维用户分层模型，但通过人工的方式往往很难处理这么多维度的数据。例如在推荐场景下，可能会选取十几个用户特征制定推荐算法，这时候就更依赖机器学习和数据团队的能力，而不是运营团队所能解决的了。
2 Second Point
如何基于用户分层构建运营策略
用户分层完毕后，我们便可以基于此构建整体的运营策略。
2.1 整体思路
以基于用户生命周期分层的一维用户分层模型为例。用户从潜在用户、新用户、激活用户、成熟用户、衰退用户、到沉睡用户、再到流失用户，大概有七个阶段。
在用户生命周期运营的过程中，需要通过不断地运营将潜在用户和新用户往激活用户做迁移；将沉睡用户和流失用户重新激活；将衰退用户往成熟用户做迁移。上图中的箭头标注了我们运营的大方向和最终实现目标。
在不同的用户生命周期阶段，我们要解决不同的问题，定义不同的运营目标。
例如，在早期，如何有效衡量获客效率？如何正确转化用户？在中期，如何把新用户和激活用户培养成高价值用户？如何在成为高价值用户后延长他的生命周期？挖掘LTV？在后期，如果一个用户已经沉睡或者流失，该如何去唤醒、怎么去召回……
针对这些目标，即可制定一一对应的运营策略。例如在如何培养高价值用户时，会有渠道联动运营、交叉营销等运营策略。
2.2 具体案例
在应用用户分层去制定运营策略时，建议大家也可以列出一个类似的表格，来比较清晰的梳理。

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