目標(biāo)：

1升筏、熟練掌握如何利用用戶畫像做分析；

2瘸爽、了解用戶生命周期您访；

3、了解RFM模型

所謂用戶分層剪决，是一種對用戶進(jìn)行群組劃分的方法灵汪，通過分析用戶在產(chǎn)品內(nèi)留下的各種數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的分層定義將用戶劃分成不同的層級柑潦。

用戶分層并不像大家想象是用多難的算法享言，或者是用多復(fù)雜的模型。在日常工作中渗鬼，我們其實(shí)都是用比較簡單的览露，比如說九宮格、四象限等等譬胎，如果這些能把用戶分得很不錯(cuò)差牛，我們是不會(huì)做那種極度復(fù)雜的模型的。

對于分析師而言堰乔，你并不是去做個(gè)性化推薦偏化，用戶分層肯定還是去給業(yè)務(wù)方輸出策略建議，或者是讓你的這個(gè)分析能夠有更好的下鉆維度镐侯。所以 其實(shí)對于分析這個(gè)場景而言侦讨，是不需要極度復(fù)雜的算法模型的。

我們平時(shí)去分析用的這種，比如說高級用戶韵卤、中級用戶骗污、低級用戶，或者是高價(jià)值低頻怜俐、低價(jià)值高頻等等這種類型的用戶分層身堡。其實(shí)都是為了讓業(yè)務(wù)方更好的理解里面的規(guī)律和特點(diǎn)，不需要做的過于復(fù)雜拍鲤。

一贴谎、用戶畫像

1、什么是用戶畫像

根據(jù)用戶人口學(xué)特征季稳、網(wǎng)絡(luò)瀏覽內(nèi)容擅这、網(wǎng)絡(luò)社交活動(dòng)和消費(fèi)行為等信息而抽象出的一個(gè)標(biāo)簽化的用戶模型。它的核心工作主要是利用存儲在服務(wù)器上的海量日志和數(shù)據(jù)庫里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘景鼠，給用戶貼“標(biāo)簽”仲翎。而“標(biāo)簽”是能表示用戶某一維度特征的標(biāo)識，主要用于業(yè)務(wù)的運(yùn)營和數(shù)據(jù)分析铛漓。

2溯香、用戶畫像的作用

3姐刁、用戶畫像的內(nèi)容

二、用戶生命周期

1谢翎、什么是用戶生命周期

用戶的生命周期捍靠，簡單來說就是：用戶從開始接觸產(chǎn)品到離開產(chǎn)品的整個(gè)過程

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問題1：是否所有用戶都會(huì)經(jīng)歷完整的用戶生命周期？

答：不是森逮，站在整個(gè)產(chǎn)品的角度榨婆，因?yàn)橛脩舴植荚诓煌A段，所以褒侧，可能會(huì)走完一個(gè)完整的生命周期良风，也就是所說的引入期谊迄、成長期、成熟期烟央、休眠期统诺、流失期，比如：注冊-登錄-活躍-付費(fèi)-分享-流失疑俭。但是粮呢，作為個(gè)體用戶，用戶可能在引入期之后就流失了钞艇，比如：用戶注冊登陸之后啄寡，因?yàn)樾率忠龑?dǎo)做得不到位，用戶直接放棄使用香璃，直接進(jìn)入了流失期这难。

問題2：是否所有產(chǎn)品都需要管理用戶生命周期？

答：不是葡秒，從產(chǎn)品生命周期來看姻乓，處于初創(chuàng)期的產(chǎn)品，由于資源不足眯牧，用戶量級不夠蹋岩，一般可以不做用戶生命周期管理。從產(chǎn)品的需求強(qiáng)烈程度和市場供應(yīng)的情況來看学少，需求越強(qiáng)烈剪个，供應(yīng)越稀缺的產(chǎn)品，越不用過多考慮做用戶生命周期管理版确。

2扣囊、用戶生命周期的作用

我們平時(shí)在做用戶生命周期的劃分，就是把我們當(dāng)前的用戶分隔在這幾個(gè)用戶生命周期的層次里绒疗。

我們平時(shí)不會(huì)僅僅的只是做完這個(gè)分層就完了侵歇，肯定也會(huì)去做這個(gè)分層的監(jiān)控，因?yàn)槊恳粋€(gè)層次的用戶的占比和趨勢（可以使用百分比堆積圖）也是非常重要的吓蘑。

比如：流失用戶的占比變得很高惕虑，這個(gè)時(shí)候其實(shí)對我們來說需要去做一個(gè)警示的作用，比如說以前我們的流失用戶的占比是1%磨镶，但是現(xiàn)在我們流失用戶高達(dá)10%溃蔫。

（1）首先要看我們當(dāng)前的這個(gè)用戶生命周期的分層的算法（劃分規(guī)則）是不是合理，也就是要確保你的這個(gè)分層的這個(gè)規(guī)則是不是合理的琳猫；

（2）有可能僅僅只是因?yàn)闃I(yè)務(wù)形態(tài)發(fā)生了變更伟叛，或者是一些不可抗力的事情。比如說飛豬脐嫂，其實(shí)今年對飛豬而言痪伦，用戶的購買的頻次一定非常的低侄榴，在上半年這種情況，就不能說用戶群體流失了网沾，并不是你的用戶大批量被競對這個(gè)挖走了，這時(shí)候可能就要調(diào)整用戶的分層規(guī)則蕊爵。

對于像這種特殊情況的時(shí)候辉哥，我們一定要去調(diào)整我們用戶生命周期的分層規(guī)則，所以在平時(shí)我們都會(huì)去做這種監(jiān)控報(bào)表攒射，以便更好的發(fā)現(xiàn)問題醋旦。也就是說在平時(shí)工作的時(shí)候，一定要有這種去做監(jiān)控的意識会放。

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我們在來看一下用戶分層的具體的一些作用饲齐，用戶分層，實(shí)際上就是要把用戶分為新用戶咧最、活躍用戶捂人、召回用戶，活躍用戶中可能還有一些核心用戶矢沿、流失用戶滥搭，這些東西的核心都是為了更好的去做運(yùn)營。

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（1）獲客：做獲客的時(shí)候捣鲸，我們要去做營銷渠道的效果評估去提升我們獲取新客的效率瑟匆，你得讓你的投入產(chǎn)出比盡可能的高，這樣你的公司才不會(huì)賠本栽惶。

（2）新用戶：會(huì)涉及新用戶的分析愁溜，比如什么樣的人可能成為我們的新用戶？我們新用戶他首單購買的時(shí)候都有哪些特點(diǎn)？這些特點(diǎn)可以轉(zhuǎn)化為我們?nèi)プ鲞@種新客獲取的目標(biāo)用戶的一些特征疼邀。另外我們還可以去看這些新用戶他們是怎么變成我們的復(fù)購用戶的（不可能只希望他在你這支持下一單是吧）锨阿？用戶怎么去完成它的第二次訂單？這些肯定都會(huì)有一系列的特征和特點(diǎn)交惯，我們把這些特征和特點(diǎn)分析出來，然后就找到這些用戶穿仪，然后要把這些用戶按層次分好席爽，然后再去按每個(gè)層次的用戶特點(diǎn)進(jìn)行深挖，然后就可以進(jìn)一步的去支持運(yùn)營的具體的措施啊片。

（3）活躍用戶：會(huì)員等級只锻，讓用戶通過會(huì)員等級享受的一些特殊的服務(wù)來持續(xù)保持對平臺的粘性，如酒店會(huì)員紫谷、淘寶京東會(huì)員等等齐饮，通過會(huì)員等級的服務(wù)來讓用戶保留會(huì)員權(quán)限或者進(jìn)行消費(fèi)提供會(huì)員等級以便享受更多的會(huì)員服務(wù)捐寥。

活躍用戶會(huì)有一些是這種vip用戶，在活躍用戶中去挖掘核心的忠誠用戶是特別關(guān)鍵的祖驱，因?yàn)楹芏嗟腁PP都是有很多人都是擼羊毛的握恳，在這些人身上，你根本就賺不到什么錢捺僻；還有一些行業(yè)乡洼，比如游戲，都是二八法則的匕坯，相當(dāng)于是20%的人束昵，他們在游戲的平臺里面充錢，然后養(yǎng)活整個(gè)平臺的這些營收葛峻。雖然這個(gè)用戶群體很小锹雏，但是因?yàn)樗麄兊呢暙I(xiàn)值很多，所以基本上每一個(gè)平臺术奖，對于核心關(guān)鍵用戶都會(huì)有一定的獎(jiǎng)勵(lì)手段或者特殊服務(wù)手段礁遵。

（4）流失用戶：有的時(shí)候活躍用戶也會(huì)因?yàn)橐恍┰颍ū热缯f你的價(jià)格、品類腰耙、提供的服務(wù)等等）榛丢，導(dǎo)致用戶不太滿意然后流失到其他的平臺；

（5）召回用戶：有些用戶未必是完全流失挺庞，有可能是有一段時(shí)間沒來了晰赞，但可能偶爾會(huì)打開我們的app看一下，但他未必下單选侨，這個(gè)時(shí)候就需要采取一些召回的手段（如果送一些優(yōu)惠券掖鱼、短信提醒、推送等等）援制。

爭取不要讓用戶在休眠期真的流失戏挡，因?yàn)楦鶕?jù)以前做過的各個(gè)業(yè)務(wù)的的ABtest對流失用戶的召回效果其實(shí)都是極差的，所以現(xiàn)在很多公司很少的對流失用戶進(jìn)行召回了晨仑，一般只有在預(yù)算特別充足的時(shí)候才會(huì)去對流失用戶做一些運(yùn)營的手段『质現(xiàn)在基本上平時(shí)都是圍繞著新用戶、活躍用戶洪己、休眠期的用戶去進(jìn)行一系列的運(yùn)營措施妥凳。

那么，不同層次的用戶答捕，在公司里都是怎么去分層的呢逝钥？平時(shí)做用戶生命周期的劃分，并不是按照這種多么復(fù)雜的模型去劃分拱镐，而是按照這種用戶行為特征艘款，或者是一些業(yè)務(wù)上的一些特點(diǎn)去做的劃分持际，然后用來支撐用戶生命周期的分層。

給大家舉個(gè)脈脈的例子以便更好的理解：

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（1）導(dǎo)入期：把用戶細(xì)分為潛在用戶和新用戶哗咆，潛在用戶都有哪些特征時(shí)蜘欲，我們給他算在潛在用戶呢首先？

• 求職需求岳枷，并且正在使用其他求職類產(chǎn)品的用戶芒填；

• 即將步入職場會(huì)有職場困惑的用戶希望看到他人的經(jīng)驗(yàn)；

• 喜歡社交的用戶空繁；

• 就是在微信朋友圈等第三方平臺看到脈脈里的一篇被分享出來的文章。

這些用戶可能就是你重點(diǎn)要去做拉新的潛在用戶朱庆，然后直到這個(gè)人完成了注冊盛泡，然后它就算是我們的一個(gè)新用戶（電商類的APP一般是按照下單之后作為新用戶）。

（2）成長期：分為活躍用戶和留存用戶娱颊，那么對于活躍用戶而言都有什么樣的特征呢傲诵？

• 首次登陸并且在個(gè)人主頁補(bǔ)充完善個(gè)人信息的用戶；

• 在一定時(shí)間內(nèi)關(guān)注多少個(gè)行業(yè)人脈的用戶箱硕；

• 上傳或者完善個(gè)人簡歷拴竹，并投遞這個(gè)XX個(gè)崗位的用戶；

• 發(fā)布多少條消息的用戶剧罩。

留存用戶栓拜，基本上我們指的都是這種3天、7天惠昔、15天幕与、30天持續(xù)登錄的用戶，每一家公司對留存用戶的定義都是不一樣的镇防，甚至是同一家公司的不同業(yè)務(wù)啦鸣，對于留存用戶的定義也是不一樣的，具體這個(gè)用戶他應(yīng)該具備什么樣的特征来氧，或者是什么樣的特征下诫给，我們給他歸類為留存用戶，這個(gè)都需要結(jié)合我們實(shí)際的業(yè)務(wù)場景去進(jìn)行劃分啦扬。

（3）成熟期：成熟期是成長期又是進(jìn)階了一層中狂，在脈脈上去買會(huì)員服務(wù)的人，其實(shí)是不多的考传，所以我們把整個(gè)成熟期的這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)限定的高一點(diǎn)吃型，需要購買會(huì)員的用戶才算是這個(gè)成熟用戶；或者是購買其他用戶提供的服務(wù)僚楞，比如說答疑勤晚；或者是每天使用時(shí)長達(dá)到多少小時(shí)的用戶枉层。

（4）休眠期：距離上一次活躍已過多少天的注冊用戶，距離今天的啟動(dòng)天數(shù)的這個(gè)差值赐写，然后你可以去做一個(gè)卡點(diǎn)鸟蜡，那這個(gè)卡點(diǎn)我們也不是完全拍腦門做的，也是會(huì)把這個(gè)每一天就是距離上一次啟動(dòng)APP挺邀，然后間隔多少天的這些人數(shù)就把這個(gè)分布圖做出來揉忘，然后去找一個(gè)拐點(diǎn)，來決定到底把沉睡用戶標(biāo)記為多少天沒有訪問我的APP是比較合適的端铛。

（5）流失用戶：卸載的用戶或者距離上次活躍已過多少天泣矛，這個(gè)天數(shù)就要遠(yuǎn)比沉睡用戶的天數(shù)要多的多。已卸載的數(shù)據(jù)是很難獲取的禾蚕，所以基本上在日常去操作的時(shí)候您朽，都是以這個(gè)距離上次活躍已過多少天的這個(gè)用戶，作為一個(gè)流失的判斷换淆，這個(gè)就是日常工作中特別特別常見的一種用戶生命周期的劃分形式哗总。

如何延長用戶生命周期？比如巴巴農(nóng)場倍试、簽到讯屈、定期的去給用戶推送各種活動(dòng)、贈(zèng)送抵用券县习、活動(dòng)任務(wù)涮母，這些都可以延長我們的用戶生命周期，而且從數(shù)據(jù)來看准颓，簽到哈蝇、送優(yōu)惠等對于延長用戶生命周期和增加用戶的粘性是真的有效的。

平時(shí)在做用戶分層和分類的時(shí)候攘已，要盡可能的按照MECE的形式去進(jìn)行劃分炮赦，不讓一個(gè)用戶處于重疊的狀態(tài)，分類和分層的時(shí)候都是都是按照一層層去過濾的方式來確認(rèn)的样勃。

三吠勘、RFM模型

所謂用戶分層，是一種對用戶進(jìn)行群組劃分的方法峡眶，通過分析用戶在產(chǎn)品內(nèi)留下的各種數(shù)據(jù)（比如評論數(shù)據(jù)剧防、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)、點(diǎn)贊數(shù)據(jù)等）辫樱，根據(jù)不同的分層定義將用戶劃分成不同的層級峭拘。

1、RFM模型

RFM模型：按照R(recency—近度)、F(frequency—頻度)鸡挠、M(monetary—額度)三個(gè)維度進(jìn)行細(xì)分客戶群體

• 近度R：R代表客戶最近的活躍時(shí)間距離數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的時(shí)間距離辉饱，R越大，表示客戶越久未發(fā)生交易拣展，R越小表示客戶越近有交易發(fā)生彭沼。R越大則客戶越可能會(huì)“沉睡”（也就是相當(dāng)于用戶沉睡的界限），流失的可能性越大备埃。在這部分客戶中姓惑，可能有些優(yōu)質(zhì)客戶，值得公司通過一定的營銷手段進(jìn)行激活按脚。

• 頻度F：F代表客戶過去某段時(shí)間內(nèi)的活躍率于毙。F越大，則表示客戶同本公司的交易越頻繁辅搬，不僅僅給公司帶來人氣望众，也帶來穩(wěn)定的現(xiàn)金流，是非常忠誠的客戶伞辛；F越小，則表示客戶不夠活躍夯缺，且可能是競爭對手的吃槭希客。針對F較小踊兜、且消費(fèi)金額較大的客戶竿滨，需要推出一定的競爭策略，將這批客戶從競爭對手中爭取過來捏境。

• 額度M：表示客戶每次消費(fèi)金額的多少于游，可以用最近一次消費(fèi)金額，也可以用過去的平均消費(fèi)金額垫言，根據(jù)分析的目的不同贰剥，可以有不同的標(biāo)識方法。一般來說筷频，單次交易金額較大的客戶蚌成，支付能力強(qiáng)，價(jià)格敏感度低凛捏，是較為優(yōu)質(zhì)的客戶担忧，而每次交易金額很小的客戶，可能在支付能力和支付意愿上較低坯癣，一般情況下瓶盛，M越大，平臺對用戶的響應(yīng)度越積極。

2惩猫、RFM模型的應(yīng)用

通過RFM三個(gè)維度進(jìn)行細(xì)分然后把我們的用戶去分為八類客戶芝硬，但是在日常工作中真的用這個(gè)三個(gè)維度去進(jìn)行劃分的場景還是挺少的，因?yàn)橛械臅r(shí)候四象限就足夠了帆锋，四象限就是你三個(gè)維度中挑兩個(gè)（兩兩組合）做分析吵取。

通過RFM分析將客戶群體劃分成一般保持客戶、一般發(fā)展客戶锯厢、一般價(jià)值客戶皮官、一般挽留客戶、重要保持客戶实辑、重要發(fā)展客戶捺氢、重要價(jià)值客戶、重要挽留客戶等八個(gè)級別剪撬。

交易額的高低摄乒，或者是這個(gè)用戶的支付能力，對于平臺來說残黑，太太太重要了馍佑，不管你頻次有多高，你交易額不高梨水，你也不能吃重要用戶拭荤，很多時(shí)候我們對于這一些特別大額的用戶都是更加細(xì)心的，這類用戶的運(yùn)營疫诽、用戶關(guān)系的維護(hù)都是要花盡心思的舅世。基本上很多這個(gè)公司都有這種KA部門奇徒，那KA一般都是我們平時(shí)說的需要關(guān)鍵去對接的大客戶部門雏亚。

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高頻高價(jià)值、高頻低價(jià)值摩钙、低頻高價(jià)值和低頻低價(jià)值這個(gè)四象限法用的就是M和F去做的罢低，這種形式，其實(shí)在日常工作中是最最最常見的腺律，八類其實(shí)有一點(diǎn)點(diǎn)多奕短，做分析的時(shí)候，可以先優(yōu)先嘗試用這兩個(gè)指標(biāo)去做匀钧，不一定每一次都要去做RFM的翎碑，在F和M分完之后覺得效果不佳，然后還需要再進(jìn)一次深入的時(shí)候再把R加進(jìn)來之斯，這樣你的整個(gè)分析的困難或者是一些規(guī)律的發(fā)現(xiàn)要更容易一點(diǎn)日杈，因?yàn)橛袝r(shí)候維度太多了，不太容易找一些關(guān)鍵性的結(jié)論點(diǎn)。

總結(jié)：

1莉擒、可視化是做用戶畫像分析的關(guān)鍵酿炸；

可視化是我們做用戶畫像分析的一個(gè)關(guān)鍵，就基本上做用戶畫像的分析報(bào)告對于可視化的要求都非常的高涨冀，一定要去這個(gè)多多學(xué)習(xí)各種各樣的可視化技巧填硕。

2、利用用戶生命周期的特點(diǎn)進(jìn)行策略輸出鹿鳖；

利用生命周期的特點(diǎn)進(jìn)行策略輸出扁眯，為什么需要我們?nèi)プ霾呗暂敵瞿兀恳驗(yàn)橛械臅r(shí)候這個(gè)運(yùn)營或者是產(chǎn)品同事翅帜，他們未必有那么好的去做用戶特征的這種抽象和閾值劃分的這種能力姻檀，這些工作有一些都是分析師去做的，最后分析師制定出我們的這些用戶特征都有哪些這個(gè)具體的指標(biāo)涝滴、或者是哪些具體的行為绣版？

定義好之后讓運(yùn)營同學(xué)投入使用，比如他們給活躍用戶發(fā)的券什么樣的歼疮？給新用戶發(fā)的券是什么樣的杂抽？等等。

3韩脏、巧用用戶分層發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題

就是我們要學(xué)會(huì)用用戶分層來發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)問題默怨，實(shí)怎么發(fā)現(xiàn)有問題呢？就比如說我們平時(shí)去監(jiān)測這個(gè)四象限的這個(gè)占比其實(shí)就可以發(fā)現(xiàn)一定的這個(gè)業(yè)務(wù)問題骤素，比如說我們的高頻高價(jià)值用戶的占比變多了，那肯定是好事愚屁，那就說明我們現(xiàn)在的越來越好了济竹；但是如果說我們的低頻低價(jià)值 用戶變多了，那這個(gè)時(shí)候就相當(dāng)于是給你發(fā)了一個(gè)警示霎槐，就是告訴你現(xiàn)在不能再這樣養(yǎng)尊處優(yōu)送浊，你現(xiàn)在的業(yè)務(wù)線已經(jīng)有很大的威脅了，你需要去發(fā)起一系列的運(yùn)營的策略丘跌，來讓整個(gè)的用戶分層的結(jié)構(gòu)回歸到正常的水平袭景。

這些都是我們平時(shí)去做分析的一些手段，我們?nèi)プ鼋灰最~或者是異常分析都會(huì)用到這些用戶分層闭树，比如說我們的這個(gè)交易額下降了耸棒，那這個(gè)下降是因?yàn)楦哳l高價(jià)值的交易額下降了？還是說低頻高價(jià)值的用戶購買金額變少了报辱？等等与殃，這都是你可以查找問題的一個(gè)維度和很好的一個(gè)方法。