文章目录：
- 错峰头部,用户分层运营的思考方法
- 5大用户分层模型,教你轻松建构用户运营体系
一、错峰头部,用户分层运营的思考方法
编辑导语：有效的运营方法对于整个运营流程十分重要，将目标用户分层才能提高长期的收益。本篇文章作者分享了错峰头部，用户分层运营的思考方法，讲述了选择目标用户群体的有效方法，感兴趣的一起来学习一下吧。
在做运营决策的时候，要思考如何将目标用户分层，应该选择什么用户群切入，这个问题几乎决定了事情的成败。但经常有人使用又傻又笨，成本还很高的方法，最终都掉坑里了，拿不到结果。在这里，我来提供一种思路，帮你做出明智的决策。这个思路就是：错峰头部。也就是，当下最火的我不要。这里说的当下最火，就是在竞对长大起来的头部。看起来是最好的选择，但实际上搞定他们的成本极大。成本体现在，这群人就是从大众群体里浮出水面的极少数，所以对他们有所求的人就非常多，处于卖方市场。那就是供需的短暂失衡，会导致他们的价位飞涨，而且态度也是高高在上的。想要搞定他们，不仅需要更多的资源，自己还得摆出弱势的姿态。可想而知，这种方式争取来的合作，是不正常、不平等、也是不牢靠的关系，从长期看也不会顺利和愉快的。另外，这个群体是在竞对平台火起来的，肯定对那边会更忠诚，不敢随意去站其他平台的队，怕损失了自己当下的利益。这些都是成本，也有极大的执行难度，所以并不是明智的选择。解决方案是，选择切入还没有浮出水面的那群人。非头部，但质量或能力也不错，当下可能是颈部或者腰部的用户。这些人还处于买方市场，在苦苦追求自己的突围之路，所以面对你给的机会，配合度会很高。而且这些人之后如果长大起来，就会和你绑定的很死，忠诚度还在，而且会成为你的优秀案例或最佳实践。所以，对于你来说，错峰头部，切入颈部或腰部的用户群，不仅极大降低了成本，而且长期收益会更大。这样的群体该怎么选出来呢？有两个方法，分别是有数的和没数的。一、有数的方法就是能拿到一些数据，作为决策依据。适合的场景是，从自己平台内选择用户群切入。具体方法就是不要看绝对数字，而看相对数。比如，不要看粉丝量、累计播放量、累计GMV这种绝对数字，这种是单一的评价标准只能体现现状，是粗颗粒度的实力体现，所以筛选出的都是特别头部的用户，这种可能不看数字你也知道。绝对数字就是看比值。比如粉丝粘性、人均停留或观看时长、复购率等，都是几个指标的比值。如果在这类指标上表现的好，结论就是：这群人有实力，但还没长大。只要给更多养分，可能很快就枝繁叶茂。养分就是资源。这样的用户是接得住资源，转化率或者说使用率更高。二、没数的方法拿不到什么数据，主要依赖运营的主观经验。前提是已经积累了足够多的观察和思考，这样才能具备识别潜力用户群的眼光。这样的潜力群体，往往是具备某几个内在关键特征，并且可以适应各种外部条件。可能会有争议：这种主观决策靠谱吗？我更愿意相信自己的判断，依赖长期的客观信息积累和主观洞察。我不想被数据论据纠缠住。只要有数据，就有准确度和口径问题，哪怕都爬山涉水的解决了，也还有归因问题在等着。在解决这一系列问题的过程中，难免有不严谨的环节。比如「当下只能选择这个口径」、「有两个数据取不到」等等。为了摆出客观分析的样子，其实做了很多拍脑袋的决策。就是，拍着脑袋看数据。所以，我的做事方式就是先有决策，再论证。当然我的方法太个人了，不具有普适性。这种「没数」的判断方法，更多适用于能拍板的人，比如老板。因为这样的人往往不需要去论证和说服别人，有话语权。
二、5大用户分层模型,教你轻松建构用户运营体系
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构建用户运营体系，最重要的是建立合理的用户分层模型，而用户分层模型多种多样，不一样的划分规则就能形成不一样的分层模型。除了常见的RFM模型，最常用的还有用户忠诚度和用户生命周期模型。此外，在具体的行业应用中，我们还可能用到以下这几种模型：正态分布模型当用户运营资源非常有限时，我们可以使用正态分布模型。比如二八法则即属于正态分布形式，80%的用户处于价值曲线的平均值附近，而剩下的20%的用户才是主要的利润来源。一般而言，正态分布模型从利润贡献和用户数量两个维度进行建模，大家会发现提供营收最多的客户是极少数。因为运营成本和突发状况造成用户流失，造成亏本的也是少数，大多数利润都集中在一个恒定值附近。基于上述情况，我们就可以分配更多的运营资源，去重点维护高利润用户，同时对于占据大部分公司运营资源，但对提供利润有限的客户进行适当的资源调整。而大多数在恒定值附近的客户则进行标准化服务，节省资源，降低边际成本。所以，用户体系建立，就是为了方便进行不同的运营策略优化，进而完成最终的业务指标——利润。品类综合偏好模型品类综合偏好对于电商而言，与品类具有紧密关系；而对于内容产品而言，与内容种类紧密相连。现在获取内容或者购买商品渠道愈发多元化，用户对不同品类商品/内容都可能选择不同渠道。品类综合偏好，通过用户搜索、浏览、关注、购买品类商品的次数、频率等行为来计算品类权重，而从对用户进行分层、分群，以便更好的进行用户运用，最终促进用户的购买用户活跃度模型用户活跃度分层在各类网站的用户运营中运用的非常多，通常使用PV、停留时长、发帖数等来划分用户活跃度。对于电商或者新零售来说，最重要的还是购买行为。可以根据用户近期购买频次，按一定的规则划分成新用户、活跃用户、沉睡客户和流失用户，活跃用户可以进一步划分成高、中、低频。购物决策力模型购物决策力是通过用户购买商品的行为来描绘区分用户购物时的决策方式，对用户进行分群分层。用户可划分为购物冲动型、反复犹豫型、理性比较型等等。购物决策类型可以增进客服对用户心理的了解，或提升优惠券的使用情况，从而提高最终购买率，降低退换货率。了解不同购物人群的比例，还可以用于产品设计，根据用户下单前浏览时间、浏览SKU数量、首次浏览到购买时长等特征做聚类，从而实现个性化推荐或者推送相关的用户运营活动。促销敏感模型常见的促销类型有单品折扣促销、满减促销、加购等等，不同用户对于不同的促销方式有着不同偏好。我们可以在获知用户愿意接受的促销方式后，进行定向营销，可以有效避免运营成本浪费，提高相应品类、相应活动的购买转化率。如果有想要了解的私域运营知识，可以在评论区留言哦。到此，以上就是小编对于运营用户分层的问题就介绍到这了，希望介绍关于运营用户分层的2点解答对大家有用。
