10个步骤,详解用户分层怎么做数据D江湖共 3705字,需浏览 8分钟 ·2021-05-06 19:59 有同学问:领导让做用户分层,可不管怎么分,似乎都觉得没有啥科学道理,也经常被嫌弃:“你这分层分得有啥意思”。到底有没有标准的分层规范?在解答这个问题之前,大家先看一个简单的问题,假设一个业务收入情况如下,你会怎么解读数据?(总收入=付费用户数*付费用户人均付费) 1 用户分层的一般作用本质上看,用户分层是一种特殊形态的用户细分:按用户价值高低进行细分。处于上层的,是高价值用户,处于下层的是低价值用户。用户分层最大用处,是:去平均化。比如上边的题目,大部分同学会脱口而出:● 总收入在下降● 人均付费减少了17%,用户增长了20%所以要把人均付费搞高,再搞多25 看平均数,就会得出这种结论。可实际上,平均值降低25元,是不是等于业务就得想办法拉高25元呢?——当然不是。因为我们并不了解这一万多用户的构成。如果我们告诉大家,这1万人有下边两种形态构成,大家还会觉得,人均拉高25元就可以了吗? 这就是用户分层作用的直观展示。我们会发现:通过平均数,观察到的趋势是对的,但推导出的执行计划,往往是错的。落到执行层面,需要进行用户细分,才能更容易找到真正问题,制定可行的计划。 2 用户分层的特殊作用用户分层还有个特殊作用,就是:一个企业提供给高中低档用户的产品/服务/体验是有限的。往往是固定的高中低档套餐,高配/标配/低配产品,高级/中级/初级VIP服务。当我们分开高中低档观察用户的时候,很容易直观看到:我们提供的产品/服务/体验是不是出了问题,我们正在损失哪一档顾客。这样的分析指向性非常强。可以快速定位问题,帮运营找到突破口。 比如上边例子中AB形态,为了举例方便进行了简化,但代表了两种很经典的业务形态,依赖土豪用户的大R型业务和依赖大量普通用户的大DAU型业务。(大R和大DAU是游戏行业术语,这两种形态在游戏行业区分最泾渭分明,因此这里直接套用一下)。他们的用户分层常见形态如下: 了解到这一层,再看回AB两形态,我们就能更准确定位出问题:经过这一层解读,是不是比只看个平均数,然后说:“客单价低了,要搞高!”要分析得更透彻。这就是用户分层的更进一步作用:通过结合业务行为的分层,快速定位业务问题。 3 用户分层的常见错误看了示例,有同学会说:“那看起来分层很简单啊,用户价值吗,付费≥活跃≥注册,我直接叠个金字塔(如下图)不就好了,我看网上都是这么叠的” 答:这是一个用户分层的常见错误:缺少重点。要记得,做用户分层是为了快速定位问题,如果只是像上图,单纯地把注册、活跃、付费叠成金字塔,图形看着挺牛逼,可本质上,不就是把用户量、活跃率、转化率三个指标用金字塔图的形式再说一遍吗。图和报表含义一样,那多做个奇形怪状的图就是脱了裤子放屁。这也是开头吐槽“你这分的有啥意义!”的来源。 还有同学会说:“我看示例,也就是一个维度砍几段,那我把付费、活跃这些维度看看,做个类似下图:想象中分层效果,不就好了?” 答:这是另一类用户分层常见错误:维度交叉。用户付费、活跃指标之间,有交叉很常见的事。当分类维度相互交叉,一层用户又包含另一层的时候,解读起来就很费劲,这时候还不如直接做个矩阵分类看得更清楚。综上,用户分层之所以经常做的流于表面,很大程度是因为:做分析的同学缺少细化思考的意识,过分追求画一个层层叠叠的图,来显得思考全面,忽视了这个图对业务的作用,忽视了业务本身在不同阶段有不同需求。 4 用户分层的基本思路做用户分层其实很简单,如下图所示,只需要分类维度+分类标准两样东西即可我们说过:用户分层的最大用户是快速定位问题,提示业务突破口。想要达到这两重目的,就得做到(如下图所示):● 分类维度是当前业务的关键问题● 分类标准和业务动作直接相关业务发展的关键问题和业务动作,并非完全异想天开,或者“听领导指示”,而是与产品/业务发展的生命周期高度相关。每次讲到:“要了解当前业务重点问题”,都有同学说:我直接去问问。额,直接沟通是好事,但是如果自己啥都不懂,不但业务懒得分享,偶尔说几个词可能还听不懂。甚至有可能运营自己都是稀里糊涂,领导说啥干啥,不懂脑子。所以做分析的同学还是得有些了解的。 5 基于发展阶段选分类维度通常一个产品/业务上线会经历五个阶段(如下图所示)每个阶段要关注的核心指标、关键问题是不一样的。 通过传统企业在产品生命周期末尾会选择甩货、等下一代产品上线。互联网企业做多次迭代可能性更高。在不同的阶段,业务关注的问题也会不同,如下图所示:有了这些基础,我们自己能对当前形势做初步判断,和业务沟通也更顺畅。定出当前关注的重点问题,就能锁定分类维度,下边再看分类标准。 6 基于业务动作设分类标准企业能提供给用户的产品/服务/体验是有限的,它受到三方限制● 产品限制:每种产品,每个产品组合能满足用户的需求是有限的● 竞品限制:即使企业能提供众多产品,也很难包装拼得过对手● 需求限制:用户口味会经常变化,今天喜欢,明天就不喜欢 在这三方限制下,往往运营会选择爆款战略,用一个爆款产品/有竞争力的服务/优质的顾客体验来吸引用户,达成自己的目标。往往在用户处于新人阶段,有一个入门级产品;在成长期会在某个节点设立特别优惠的奖励。这些节点,就成为天然的分类标准。 在这方面,传统企业做得反而比互联网企业要好。传统企业指望卖产品的毛利过日子,因此对给客户多少回馈有清晰的界定。一般是从毛利中拨一个固定比例作为回馈,然后参照竞争对手的比例,选择自己主打的档位,从而形成竞争优势。这样对应的分类标准,也可以直接套用业务的标准(如下图所示)。在这种分层标准的指导下,就很容易根据分层数据的变化,找到对应的问题。如同开头举例的效果,看到某个档次的用户少了,立马意识到:找人找偏了,产品竞争力得检讨了。这样后续深入分析,也有了线索。 反倒是互联网企业,除了少数头部企业外,大量的还停留在大干快上、烧钱补贴阶段。缺少清晰的产品线规划和竞争策略,反正运营有钱就往死里发券,做大了规模好上市圈钱。所以在互联网公司经常培养出那种:注册少了-发券,活跃不行-发券,留存不行-发券的无脑运营。 如果做数据分析的同学,发现你们公司的运营真的很无脑,都是看着AARRR哪个指标跌了就短期上活动搞一搞,完全没有全局规划,也没啥策略。那可以试着参照竞品的情况,做一个竞品分析,把本品,竞品在不同消费/活跃程度的用户身上的差异分清楚,帮他们看到:我们其实在XX档次有优势,在XX档次有劣势。因此,我们可以制定用户分层战术,进一步系统的优化。毕竟我们是搞运营,不是搞运动。 7 小结用户分层看起来简单,可深入探讨的话,需要牵扯的业务细节非常多。很多同学做起来很困扰,都是困扰在:领导让我分高端用户,到底是8000算高端,10000算高端,还是12000算高端呢?是滴,他就纠结这个划线纠结的死去活来。你反问:● 目前阶段的重点问题是什么?● 在目前阶段,高端真的就是“高消费吗?”● 8K,10K,12K背后,对应我们运营的什么动作?● 我们做的动作,到底对用户有什么吸引力,竞争力 他啥都不知道!他还在指望着,能有个机器学习算法,啪啪一算,就告诉他:“人工智能阿尔法大狗子告诉你,10000是完美的标准,谁不服气,阿尔法大狗子咬死他” 这就南辕北辙了。用户分层是业务运作的结果,用户分层是应用于业务运作,因此看似简单的分层,只要和业务结合起来,就很容易解释清楚,也很容易定位到问题。与大家共勉。 前文说了,用户分层是一种特殊形态的用户细分,那是否有普遍形态的用户细分方法?-------- 往 期 推 荐 ----------▼[PPT福利领取】分享一些高大上、有逼格的PPT模板[数据产品笔记】二、数据可视化设计规范2021年让我们做个深度思考的人我所理解的【数据中台】建设方法论超级PPT福利贴 | 免费PPT素材资源领取[阿里首次公开]-数据中台实践完整版(附下载)用过往的经历,聊聊数据分析这个职业 浏览 72点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 十张图,详解用户分层怎么做接地气学堂0用户行为分析入门的10个步骤Kevin改变世界的点滴0六张图,详解用户群体细分怎么做接地气学堂0如何做用户分层或用户分群数据管道0双目立体匹配步骤详解小白学视觉0Anaconda安装步骤详解目标检测与深度学习0用户画像详解来了浪尖聊大数据0智能用户运营,从精细化用户分层分群开始易观数科0LED照明驱动器设计步骤详解《LED照明驱动器设计步骤详解》根据近几年LED照明市场的发展现状,概要分析了LED的技术发展和今后LED照明驱动器设计步骤详解LED照明驱动器设计步骤详解0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报