如何了解你的用户？从精细化用户分层分群开始

在用户数量较低时，粗旷式运营也许能够满足日常的运营需求。
但随着产品规模快速扩张，面对越来越多的用户，越来越多元的用户需求与用户场景，体系化的运营策略成了提高工作效率与效果的重要利器。在具体的用户运营开展前，体系化运营的前提就是建立用户运营的数据指标。
在搭建用户运营体系时，应按照以下步骤进行：

针对不同阶段目标，制定相应用户分群分层模型与指标（如ARGO模型、RFM模型应用）；
通过数据分析制定相应运营策略，包括运营周期、推送方式；
制定数据效果的评判标准，结合运营数据进行策略迭代。

首先，我们先来了解一下什么是用户精细分层分群。
顾名思义，就是进行用户分层并标记各种标签。一千个读者就有一千个哈姆雷特，同样是使用产品，但用户使用产品的理由、满足的需求间存在各种不同的差异。也许A用户看中了品牌情怀， B用户看中了产品性价比高， C用户看中了产品的服务好。
如果不进行用户分群分层，又怎么针对用户的不同需求提供服务呢？
因此，在用户运营的过程中，用户分群分层的作用很明显，它帮助我们把用户分成各个层级和群体，然后我们根据各个层级和群体的不同，制定出更精准、更有针对性的运营策略。在这里有几个概念需要明确，即「用户画像」、「用户分层」、「用户分群」，为了保持概念的准确性，在此我们进行简单解释。
用户画像一般包含用户的人本属性，如身份特征、行为特征、消费特征、心理特征、兴趣爱好、渠道属性。具体内容如下：

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用户分层一般来说，我们结合用户在产品上所处状态作为用户分层的依据，比如我们最常见的RFM模型，依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额，通过衡量用户价值与用户创利能力，对用户进行分层。
比如，我们结合RFM模型，把用户划分为8个群体，从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户，到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户。
【如何了解你的用户？从精细化用户分层分群开始】

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RFM模型这里解释一下RFM模型的构成：

Recency：最近一次消费，即用户距离当前最后一次消费的时间。最近一次消费的时间距今越短，对我们来说更有价值，更可能有效地去触达他们。
Frequency：消费频次，用户在一段时间内，在产品内的消费频次。
Monetary：消费金额，即用户的价值贡献。

基于这三个维度，我们将每个维度划分为高、中、低三种情况，并构建出完整的用户价值象限。

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通过上面的RFM模型，我们可以更加直观的把用户划分为8个不同层级。如果能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类，就可以针对性的制定运营策略。