【運(yùn)營(yíng)必看】如何做用戶分層?
私域運(yùn)營(yíng)的終極策略是建立超級(jí)用戶體系。
而超級(jí)用戶體系的第一步是做用戶分層,用戶群體龐大,想要做用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng),就要對(duì)用戶進(jìn)行分層。
那么,如何做用戶分層呢,一起來看看!
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一、為什么要做用戶分層
1、用戶整體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)
用戶分層有利于監(jiān)測(cè)用戶整體動(dòng)態(tài),對(duì)用戶進(jìn)行分層,可及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶質(zhì)量是上升還是下降,監(jiān)測(cè)整體用戶數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)。
2、用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
對(duì)用戶進(jìn)行分層之后,可分析不同層級(jí)用戶的特性和需求,針對(duì)不同層級(jí)的用戶設(shè)置對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略,實(shí)行用戶精細(xì)化運(yùn)營(yíng),提升運(yùn)營(yíng)效率。
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二、如何做用戶分層
用戶分層的前提是用戶數(shù)據(jù)的獲取,針對(duì)用戶多個(gè)數(shù)據(jù)維度進(jìn)行分析,今天介紹一個(gè)常用的用戶分層模型-RFM。
1、RFM模型介紹
RFM模型有三個(gè)關(guān)鍵用戶指標(biāo):
R:最近一次消費(fèi)時(shí)間
F:消費(fèi)頻次
M:消費(fèi)金額
針對(duì)這個(gè)三個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)高低,可把用戶分為8個(gè)層級(jí)。
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2、RFM實(shí)操方法
(1)所需字段
使用RFM分析方法的前提是獲取有效的用戶數(shù)據(jù),需要的用戶數(shù)據(jù)字段有:統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)的用戶ID、最后一次購(gòu)買日期、購(gòu)買頻次、購(gòu)買金額。
(2)取值方法
R取值:R=距離統(tǒng)計(jì)日期-最后一次購(gòu)買日期,數(shù)值越小,分值越高,舉例如下
比如
R大于30天,取1分
R大于15天,取2分
R大于7天,取3分
R大于3天,取4分
R大于0天,取5分
這里可使用IF函數(shù),得出分值之后,取平均分值,假如R平均分值是3
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F取值:F=購(gòu)買頻次,數(shù)值越大,分值越高,舉例如下:
比如
F大于15次,取5分
F大于8次,取4分
F大于6次,取3分
F大于2次,取2分
F大于0次,取1分
這里可使用IF函數(shù),得出分值之后,取平均分值,假如F平均分值是1
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M取值:M=購(gòu)買金額,數(shù)值越大,分值越高,舉例如下:
比如
M大于699,取5分
M大于499,取4分
M大于199,取3分
M大于99,取2分
M大于0,取1分
這里可使用IF函數(shù),得出數(shù)值之后,取平均分值,假如M平均分值是2
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(3)高低值判斷
RFM三個(gè)平均值得出之后,根據(jù)RFM取值判斷是高于平均值還是低于平均值,如果高于平均值則取高,低于平均值則取低,得出高低值之后,即可對(duì)用戶進(jìn)行分層

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對(duì)用戶分層完成,統(tǒng)計(jì)每個(gè)層級(jí)用戶的人數(shù)和百分比,對(duì)比不同周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而判斷用戶整體趨勢(shì)走向和制定用戶運(yùn)營(yíng)策略
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3、用戶分層運(yùn)營(yíng)策略
對(duì)用戶分層之后,要根據(jù)不同層級(jí)的用戶設(shè)置不同的運(yùn)營(yíng)策略:
重要價(jià)值用戶:最優(yōu)質(zhì)用戶,提升用戶忠誠(chéng)度和留存率
重要保持用戶:優(yōu)質(zhì)用戶,通過高消耗商品/活動(dòng)提高購(gòu)買頻率
重要發(fā)展用戶:一般優(yōu)質(zhì)用戶,進(jìn)行觸達(dá),防止用戶流失
重要挽留用戶:潛在價(jià)值用戶,通過數(shù)據(jù)分析+用戶調(diào)研,進(jìn)行挽留
一般價(jià)值用戶:忠誠(chéng)用戶,客單價(jià)較低,引導(dǎo)進(jìn)行消費(fèi)升級(jí)
一般保持用戶:新用戶,設(shè)置新人專屬優(yōu)惠券,引導(dǎo)用戶復(fù)購(gòu)
一般發(fā)展用戶:潛在流失用戶,每周進(jìn)行數(shù)據(jù)分析+觸達(dá)挽留
一般挽留用戶:流失用戶,通過觸達(dá)手段+激活策略進(jìn)行召回
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好了,今天就分享到這里。
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