4类常见的用户分层介绍

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6月前

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【摘要】:怎么运用4类常见的方法来对用户进行划分

接下来,我们就正式进入到第二板块的内容,4类常见的用户分层方式与落地。这部分内容,我会具体来和大家讲,怎么运用4类常见的方法来对用户进行划分。

在之前的内容当中,已经介绍过了用户分层这个方法的本质,这当中我觉得一定要和大家强调一下,实施好分层,能不能落地好,有两大核心的要素。

分层实施的两大核心

1、 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;

我们找到一个模型或方式之后,处于不同层级的用户一定要能够被数据字段或者是一些标签,把他们去界定区分识别出来。

比如说我们可能只是界定了用户分成发烧友、普通用户、超级达人这么几类,这听起来是一个划分,但是划分背后如果没有精细到有规则,我们通过一个什么样的数据、字段或者是标签,把处于每一层级的用户去识别出来鉴定出来的话,那这个分层除了是一个YY之外,本质上是无法落地的。

所以,分层的背后一定是最终找到数据和字段,把用户去区分出来。

2、 面向每一类用户的运营机制或策略是明确稳定的。

之前提到的猫眼电影的例子,如果我们当前面向电影发烧友这群用户,只是脑海当中想象一个运营的机制,我们要对他们做以院线片为中心的活动,就只是落到这个颗粒度的话,你会发现这个运营机制其实是不明确的。

所以,我们需要把它落实到我们要每个月结合当月上线的最热的前三或是前五的影片,以每月一次的频率面向全站的用户;甚至可能是以地理位置为中心来定期释放一些活动,以月为单位,每月一次来释放。

到这个颗粒度下你就会发现,这样的机制定义会是更加的明确和稳定。我们一定要有这两个前提,用户能够被识别出来,且面向每一类用户的运营机制和策略是明确稳定的,那我们的分层运营才能够比较好,这是两大核心的前提。

这两个前提讲完之后,接下来我不妨给大家介绍一下4类常见的分层方式及其应用。

4类常见的分层方式及其应用

我们先画出来这样一个基本参照的坐标,这可以理解为一个四象限的变种,四象限就是横一条轴纵一条轴切分成四象限,但这个模型是在四象限模型上加了一条横轴,为什么加这根横轴一会儿会讲。

所以,这个模型是什么意思呢?我们其实是要用它对产品的类型来做一个区分,区分的维度是什么,其实有两个大的维度。

第一个维度是业务的主链条标准化程度是高还是低,什么意思呢?

举个例子,可能对一部分工具类的产品来讲,比如说一个闹钟,对所有人来讲,使用闹钟的过程和它的环节是非常标准的,无非就是先设定一个时间,到点闹钟会响,闹钟响的时候我们把它取消掉就完事了它的过程非常简单且标准化程度非常高,这个就是一个标准化的解决方案。

另外一部分的需求,比如像阅读,它可能根据人群所在的地区不同,人群的年龄阶段不同,人群的身份不同,比如说这个人群是老师,这个人群是大学生,还是说这个人群是工厂工人,它背后所产生的需求会非常的多样。

典型这样的需求就是标准化程度比较低,更多是非标的需求,包括说对一些非标的需求而言,背后的业务链条可能也会更长更复杂。

比如说在线教育业务,背后的链条其实就非常的复杂多样的,然后前后的环节从前期的招生到用户的进入班期再到班期中间的维护再到用户完成实践作业后的反馈,这中间每一个环节都是变量,每个环节都意味着巨大的不确定,而且人的学习需求和学习习惯又会比较的多样,导致这就是一个比较复杂的业务。

所以这是第一个维度,我们要判断一个业务它的主链条标准化程度到底是高还是低。

那么第二个维度是什么呢?就是用户在一款产品当中互相影响的可能性是高还是低。有一些产品的用户是会在这个产品当中发生关系的,有些产品用户可能就不会,包括同一类型的产品,可能用户互相影响的可能性也会不同。

举个例子,就像在头条这样的产品当中,用户相互影响的可能性会比较低,但是在知乎里头用户关系的强烈程度显著就会更高,用户是会有更多的机会互相影响的。包括像P2P、理财这样的产品来说,用户的需求也会是个性化程度比较高的,非标的程度也比较高,但是用户在这样的产品当中几乎不可能影响,我们也不需要用户去看到接触到。

一旦我们有了这样一个模型去判断一个产品该处于哪个位置之后,接下来我们就可以对应四种方式。最常见的四种分层方式它适合于什么样的产品去使用,我们先来看一下四种方式是什么。

1、用户个性化特质&需求区隔分层

第一类方式是根据用户个性化特质或者用户的个性化需求来对用户进行区隔分层,这样的分层方式就比较适合应用在业务主链条标准化程度低,用户的个性化需求比较多样,业务比较复杂的产品当中,这是第一类分层方式,它具体是什么后边会展开来讲。

2、用户发身份区隔分层

第二类方式是根据用户身份区隔分层,这样的分层方式就可以应用在用户在产品种互相影响的可能性比较高的产品当中。

一款产品当中,如果用户互相是可以影响的,这个时候你赋予用户更强烈的身份标识,也可以是加V,给一个荣誉或是勋章,它才会产生更显著的意义,换句话说,它的产生才能带动一部分人对这个东西产生出仰望、羡慕等这样的情绪,这些情绪在产品当中才能产生比较强的推动力,引导用户发生某些行为。

剩下还有两类分层方式,这两类分层方式所有产品几乎都可以使用,不根据产品特质的不同会产生什么区分,这两类分层分别是:

3、 用户价值区隔分层

我们通过对用户价值的判断是低还是高,通过这个参照来对用户完成分层。

4、 AARRR模型分层

这个是我们经常在增长语境下看到的模型,通过这个模型,也可以对用户完成一个粗放的分层,做一些针对性的运营策略,你把它定义成一个增长的模型也可以,把它定义成一个用户分层的模型其实也可以。

以上就是我逐次会和大家讲的4类分层方式,那在正式开始讲解每一类分层方式怎么去使用,到底怎么最后落实到数据上,对用户进行识别和区隔之前,我们不妨再来看一下。

刚才讲了一个坐标,这个坐标可能对一部分人看起来还是有点抽象,所以我们不妨来看几个实例,我们来看一下这么几款产品,墨迹天气、高德地图、印象笔记、得到、招商银行、抖音,这几款产品如果我们按照上边讲的参考坐标的话,它们会被放到哪个位置上面去,我们通过这个示例,来熟悉一下这个参考坐标。

1、墨迹天气

首先,墨迹天气,我们还是这两个维度去看,在业务主链条的标准化程度上,它是一个天气预报类的产品,用户来查看它主要为了获取天气相关的资讯,这件事标准化程度是高的,因为所有人看到的天气状况应该是同一个,所以主链条至少标准化程度是高的。

无非可能是说根据不同地区天气的情况不同,也许可以给大家推送一些资讯,这个地方可能存在一些精细化运营的可能性,但如果只看主链条的话,标准化程度一定是高的。

第二个维度是用户在产品中互相影响的可能性是高还是低呢?毫无疑问,对墨迹天气这样一款产品来讲,用户在产品中互相影响的可能性明显是比较低的,用户不需要在当中发生关系,不需要在当中进行大量的互动。所以基本上看下来,如果只考虑主链条,那墨迹天气可以放到这样一个位置当中。

它同时符合主链条标准程度高以及用户互相影响的可能性低这样两个特质。

2、高德地图

我们也是回归到这来两个标准来看,高德地图业务主链条地图导航这样一件事下,标准化程度看起来也是比较高的,因为对所有用户来说导航的解决方案应该是一致的,不会存在大量个性化的需求,第二个互相影响的可能性也是低的,所以应该放在和墨迹天气相同的位置。

3、印象笔记

印象笔记是一款笔记工具类产品,它的业务主链条标准化程度可能会有标准化程度比较低,个性化需求比较高的成分。

因为大量用户使用同一个笔记工具的用法和需求可能是会不同的,有人可能通过笔记来做自己每天的todolist,来做自己的事务管理,有人可能把印象笔记当成自己知识管理的工具来储存自己大量的资料,反正用法都不一样,每一类用法上面印象笔记提供的支持也会是不同的,包括有人还会通过印象笔记给同事做一些资料文档的共享,所以会有一些差异化的东西。

所以在业务主链条标准化程度上可能会低一些,但是并不存在用户互相影响的可能性,印象笔记毕竟还是一个工具,用户和用户之间是不可见的,所以印象笔记应该被放到坐标的这个位置上面,主链条标准化程度低,用户不存在互相影响。

4、得到

得到又不一样了,首先业务主链条的标准化程度对于像知识,获取知识或者去获取到一些音频的内容去学习,毫无疑问每类用户的差异性都非常大,所以它的业务主链条的标准化程度会比较低。

同时得到这样一款产品,用户在产品当中其实也是互相可见的,尤其像上了一些社区类型的产品之后,用户是能够互相见到的,所以用户在产品中互相影响的可能性也比较高,所以得到就是标准化程度低,同时影响的可能性高。

5、 招商银行

招商银行是一款银行理财投资类的产品,在理财投资这件事上,用户的个性化程度肯定是比较高的,但是用户在产品当中几乎不可能互相影响,所以招商银行和印象笔记比较的类似,会放到一个位置上。

6、 抖音

抖音是一款社区型的短视频产品,首先用户的需求肯定是比较个性化,差异化会比较高,同时用户在产品当中一定是互相影响的。所以,像抖音这样一款产品,如果要放到这个坐标上来判断的话,它应该同时符合这两个标准。

如果我们要对这6款产品做一个判断的话,根据它所处的位置,我们基本就可以得出它到底适合什么样的用户分层方式。比如对印象笔记来说,它就比较适合用户个性化需求差异化特征的方式,然后对得到和抖音来讲,肯定是既适合用户个性化需求的分层方式,又适合按照用户的身份区隔来对用户分层。

像墨迹天气这样的产品,就不适合右侧的这两个分层方式了,它就适合下边的两类,所以基本上就是这样一个思路。

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