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1年不到,我是怎么用3000万做出超亿投放效果的?

发布者: 91运营  6206

今天分享下关于“用户分层体系的建设之4种常用的分层方式和用户运营的本质”。

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“用户分层与分群”

用户分层的本质是一种以用户特征,用户行为等为中心对用户进行细分的精细化运营。

为什么在广泛的互联网产品当中,都需要进行用户分层的运营呢?其实非常的容易理解,原因所在就是,在互联网产品中,用户有各种各样的差异。

比如用户会出现角色的差异分B端用户和C端用户,分贡献内容和消费内容,PGC和UGC,在电商产品中,可能还会区分商家和消费者等等。还有一种情况是在一个APP上用户出现行为的差异,比如注册用户,付费用户,活跃用户,下载用户等等。

用户特征的差异导致了用户诉求和需求的个性化,我们在运营的过程中,就无法使用一套方案去满足所有用户的需求,固产生“精细化运营”,去“分层次”去满足不同的用户,这就是用户分层的本质。

我举一个例子:

比如“猫眼电影APP”

在猫眼电影的APP当中,我们打开它的APP会看到很多不同的UGC内容,这些UGC的内容针对的用户角色都是不一样的,比如用户觉得可能会有一些名人,像导演周星驰会做一些电影的影评,也会有一些“电影的达人”“记者”“电影主编”,也会去针对电影发表不同的观点,最后,还有普通用户发表的UGC,观影感受等。

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那么我们可能会发现,都是平台的UGC,在平台上,用户的角色是不同的.

比如,有内容消费的用户,优质UGC用户,娱乐影评人,明星等,每一个人他们的诉求是什么,我们希望用户在APP内扮演什么样的角色,会有什么样的差异性,包含我们需要给到不同用户什么样的价值,把这些用户去区分出来,这就是我们为什么要分层的目的,今日头条产品也是这样的模型。

我再举一个例子:

关于“猫眼电影全站的用户分层运营”

猫眼电影通过另一个维度把用户分层普通用户,电影爱好者,电影发烧友三个等级。每类用户的特征是有所不同的,比如电影爱好者,是专注院线的影片,有UGC贡献动力和能力的用户。

电影发烧友,不限制院线片,电影覆盖面大,有鉴别力,然后面向每一类用户,围绕活跃,或者购票这个行为,他们的运营措施也是不同,比如PUSH推送的内容不同,策划的活动不同等。

通过这个案例,可能会发现,在一款APP当中会从多个角度的进行用户分层,然后针对性的去做精细化的运营。那么用户分层运营的前期是做好精细化的用户细分,通过先有效的细分用户,然后定向的执行策略来实现更高效的精细化运营。

那么精细化“用户细分”怎么执行?

最简单的用户分层手段“以用户的成长路径为中心”

比如一款付费类产品APP,用户从注册到购买,这中间的过程称之为路径,用户走到哪一步了,我们就可以按照当前用户所处的阶段和环节进行划分,这是最简单的用户分层之一,如下:

 

购买——付费用户

 

下单——兴趣用户

 

使用——活跃用户

 

下载——下载用户

 

注册——注册用户

以上的分层是最基础的,其实套用以上的公式,我们可以做“可嵌套”的分层,比如,在购买付费的用户中,我们可以把用户分为,A,B,C,在下单兴趣用户中,我们可以把用户分为兴趣用户A,B,C等。

用户分层与分群:

在互联网中,对于用户分层的另一解读也叫做用户“分群”,这里的“分群”并不是把用户归类到社群的意思,而是以“用户属性为中心进行划分”。因为一个用户身上有多种属性。比如“我以用户价值去区分用户分层”可能就会存在,已经付费的,未付费的。

分群的意思是比如一个用户,他的身上有多种标签,我想要找到“喜欢在周末”看电影的用户,我要找到“女性群体中”“每月在10-15日”来大姨妈的用户,这种就是“标签”,这些用户当中在找“会员”“非会员”,这就是“分群”。

假设我要初期进行分层,从上面的购买,下单,使用,下载,注册,一个用户只可能处于一个阶段,多重标签,这样一个逻辑。比如我在上面讲到群体A,群体B,群体C,这种更倾向于“分群”,即“分层又分群”。

 

“4类最常见的分层方式”

并不是所有的产品都需要AARRR模型,不同互联网产品类型,分层的方式也是不同,整理了4个维度的用户分层常用的公式模型,这些方法需要根据不同的产品形态去进行套用,即:

1.业务主链条的标准化程度高

举个例子来分析,比如工具类,“闹钟”,那么你会发现,对于用户来讲,使用“闹钟”这个产品的过程和环节都是标准的。

无非就是先设定一个时间,到时间“闹钟”就会响,然后我们把他取消掉就OK了,他的过程非常的简单,且标准化,这种就属于主线业务链条的标准化程度高。

2.业务主链条的标准化程度低

在举一个例子来分析,比如“阅读类APP”“教育类产品”,这类产品的第一“人群所在地区不同”,第二“人群的年龄阶段不同”,第三“人群的阶段不同”,这种产品就属于“过程较复杂”,“用户需求多样化”,即产品形态为“主链条的标准化程度较低”,背后链条非常的长,非常的多样,非常的复杂化,环节比较多。

3.用户在一款产品中互相影响的可能性低or高

举个例子:有些APP,用户会在APP中产生互相影响的,有些则不会。

比如“头条”这类型的产品,用户与用户之间相对来讲,交叉影响的可能性比较低,但是如果是“知乎”“微博”这类产品,用户之间相互影响的可能性就比较高。

那么我们一旦有了以上4个模型去判断一个产品,该属于哪个位置之后,我们就可以以最常用的4种方式去分层,即第一种常见的方式:根据用户的个性化特质,区隔分层,这个方法可以能就属于第二类了,用户需求多样,链条比较复杂,电商产品通常也是使用这类方式。

第二类常见的方式:根据用户身份区隔分层。这种方法可以使用在上面的第三个模型中,即用户在一款APP产品中互相影响比较高。什么意思呢?举个例子,一款产品中,用户身份信息是相互彼此可见的“比如微博”,用户之间是彼此影响的,比如给用户加V,给用户一些荣誉,或者是勋章,即一批人可以在APP中影响另一批人。

用户价值区隔分层与AARRR模型分层

还有两类分层方式,这两类方式基本上适合所有产品都可以使用,即用户价值区隔分层,AARRR模型分层。“用户价值区隔分层”即,我们通过APP的某一个维度判断用户贡献的价值高或者低,比如“头条职场领域贡献高”“科技领域贡献高”,这就属于典型价值区隔分层。

AARRR模型是我们经常在增长的环境中看到的模型,通过这个模型也可以对用户完成一个粗旷的分层,做一些针对性的运营策略。也可以定义成增长的模型,也可以理解成分层的模型。

 

总结

总结下今天主要分享的内容即两大单元六小板块,即“用户分层与分群的区别和本质”包含分层的定义和分群的定义,分层与分群的区别:

分层通常是根据与一个用户“下载”“注册”“付费”等情况界定,分群是根据与一个用户不同的兴趣标签维度界定。六小板块包含了个性化特质区隔分层,身份分层,价值分层,AARRR模型分层。

-END-

作者:王智远

来源:王智远(Z201440)


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