我們都知道，所有的運(yùn)營工作都是圍繞著用戶展開的护赊。運(yùn)營策略從某種程度來說惠遏，就是資源對用戶的有效分配砾跃。那么，知道什么用戶應(yīng)該制定什么樣的運(yùn)營策略节吮，就尤為重要了抽高，而這就要依賴于我們的用戶分層了。

通過我們此系列文章的《思維篇》《結(jié)構(gòu)篇》《數(shù)據(jù)篇》透绩，我們終于來到了我們最后落地的《方法/技巧篇》了翘骂。如果說思維篇給了我們思考的角度，結(jié)構(gòu)篇給了我們實(shí)現(xiàn)的路徑渺贤，數(shù)據(jù)篇給了我們科學(xué)的手段雏胃，那么方法篇就給了我們執(zhí)行的效率。還是建議如果沒有看過前面幾篇章的同學(xué)可以先去看一下志鞍，這樣對后面的理解也會更深刻。借用一位朋友說的話“有道無術(shù)術(shù)尚可求方仿，有術(shù)無道止于術(shù)”固棚。

我們的《方法篇》不會專門去提運(yùn)營過程中某件事上某個(gè)點(diǎn)的技巧或者創(chuàng)意什么。主要是指在整個(gè)運(yùn)營體系中仙蚜，必須要做的事情此洲；或者是整個(gè)運(yùn)營過程中，很多地方都會用到的同一種方法委粉。而本篇說的“用戶分層”呜师，就是運(yùn)營體系中，必須要做的事情贾节。

在運(yùn)營過程中汁汗，用戶分層的作用很明顯，它能幫助我們把用戶分成各個(gè)層次和群體栗涂，然后我們根據(jù)各個(gè)層次和群體的不同知牌，才能有的放矢的制定出更精準(zhǔn)、更有針對性的運(yùn)營策略斤程。

我們在運(yùn)營工作中角寸，經(jīng)常會聽到“用戶畫像”、“用戶分層”忿墅、“用戶分群”這幾個(gè)詞扁藕，貌似有些類似特別是后面兩個(gè)，但如果嚴(yán)格說的話疚脐，還是有區(qū)別的亿柑。

用戶畫像：一般體現(xiàn)的是用戶的客觀屬性。如性別亮曹、年齡橄杨、職業(yè)等秘症，一般是不以用戶的主觀意愿所轉(zhuǎn)移的。

用戶分層：一般體現(xiàn)的是用戶在產(chǎn)品上所處的狀態(tài)式矫。比如免費(fèi)用戶乡摹、活躍用戶、付費(fèi)用戶采转、高額付費(fèi)用戶等聪廉，由于是“層”嘛，所以它有一個(gè)層級的概念故慈，有一個(gè)狀態(tài)遞進(jìn)的過程板熊，大多是呈漏斗形的形狀。而且用戶的層級一般不會分的太多察绷。

用戶分群：一般體現(xiàn)的是用戶的行為表現(xiàn)上干签。比如說頻次低單價(jià)高、頻次高單價(jià)低拆撼，這兩種用戶可能都屬于高額付費(fèi)用戶容劳，但表現(xiàn)形式不一樣，所以所處的群也是不一樣闸度，所對應(yīng)的運(yùn)營策略也是不一樣的竭贩。也可以認(rèn)為用戶分群是用戶分層的進(jìn)一步精細(xì)化過程。

本篇準(zhǔn)確地說應(yīng)該是包括了“用戶分層+用戶分群”莺禁，這里就統(tǒng)稱為用戶分層了留量。而本篇我們也會通過一個(gè)實(shí)例，用一張Excel表作為工具哟冬，從零開始一步一步的完成一次用戶分層過程楼熄。

關(guān)于用戶分層，我們需先明白以下幾點(diǎn)：

一柒傻、用戶分層在不同的行業(yè)中是不一樣的孝赫，而且可能是多樣化的。

看過我們之前《思維篇｜如何成為一個(gè)運(yùn)營大牛（二）：運(yùn)營立方體》的同學(xué)红符，大家應(yīng)該都記得青柄，當(dāng)時(shí)提過一個(gè)用戶和客戶的概念。

比如滴滴打車预侯，用軟件打車的人是一種用戶致开；司機(jī)也是一種用戶；廣告商也是一種用戶萎馅。如果要做用戶分層的話双戳，就需要對這三種類型的用戶分別做一套不同的用戶分層體系。

二糜芳、用戶分層在產(chǎn)品發(fā)展的不同階段會有不同的變化飒货。

比如我們區(qū)分價(jià)值用戶和一般用戶魄衅，

初期我們產(chǎn)品少，一個(gè)月買2次化200元錢可能就是我們的價(jià)值用戶了塘辅。

隨著公司的發(fā)展我們產(chǎn)品的不斷增多晃虫，需要一個(gè)月買10次化5000元才有能算是我們的價(jià)值用戶了。

三扣墩、用戶分層需要定性和定量

如上面的例子一樣哲银，我們需要對用戶有一個(gè)定性的過程，如價(jià)值用戶呻惕、一般用戶荆责，或者VIP，超級VIP等等亚脆；然后必須要對此進(jìn)行定量做院，比如消費(fèi)多少金額才能算價(jià)值用戶。

那么如何用科學(xué)化的手段進(jìn)行一次用戶分析濒持，以確定各用戶群體的行為特征山憨，完成一次用戶分層的過程，就必須要說到經(jīng)典的RFM用戶模型了弥喉。如下圖：

RFM模型歷史悠久，其理論知識這里就不闡述了玛迄，簡單的說就是通過最近一次消費(fèi)(Recency)由境、消費(fèi)頻率(Frequency)、消費(fèi)金額(Monetary)這三個(gè)指標(biāo)蓖议，然后把每個(gè)指標(biāo)按照實(shí)際的情況虏杰，分成5檔，一共形成了125類的用戶勒虾。然后為了執(zhí)行方便纺阔，把125類的用戶歸納成8大類，如下圖修然，最后根據(jù)這8大類用戶的情況制定運(yùn)營策略笛钝。

這里要說明的一點(diǎn)是，RFM模型不是互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的產(chǎn)物愕宋，事實(shí)上在傳統(tǒng)行業(yè)里也用的很廣玻靡，所以其指標(biāo)主要針對的是付費(fèi)用戶。如果我們的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品用戶人群是免費(fèi)用戶中贝，一樣可以用這個(gè)RFM模型并使用它的方法囤捻，只是指標(biāo)換成了最后一次登錄、登錄頻率邻寿、產(chǎn)品使用時(shí)間蝎土。

接下來我們就用實(shí)例來操作一遍：

我們現(xiàn)在手上有500份付費(fèi)用戶數(shù)據(jù)视哑，包含（用戶、最后一次消費(fèi)時(shí)間間隔誊涯、消費(fèi)頻率挡毅、消費(fèi)金額）四個(gè)字段，我們?nèi)绾芜M(jìn)行用戶分層并制定有效運(yùn)營策略呢醋拧？

第一步：我們把數(shù)據(jù)導(dǎo)入或粘貼到Excel當(dāng)中慷嗜，再原有的4個(gè)表頭基礎(chǔ)上，再增加R值丹壕、F值庆械、M值三個(gè)表頭。做好這樣一張Excel表菌赖，如下圖：

（此處只選10條數(shù)據(jù)做實(shí)例）

第二步：分別確定好RFM這三個(gè)指標(biāo)五檔的標(biāo)準(zhǔn)缭乘。

這是比較難的一步，因?yàn)椴煌男袠I(yè)不同的產(chǎn)品不同的階段都有不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)琉用。比如消費(fèi)金額堕绩，1000個(gè)用戶里面，最低1元邑时，最高10000元奴紧。大部分情況下，20%的用戶占據(jù)了80%的金額晶丘，而80%的用戶占了20%的金額黍氮，是一個(gè)長尾的分布效果。所以我們不能簡單的用最高金額/5浅浮，或者用戶總數(shù)/5的平均分法沫浆，這樣分出來的結(jié)果不能代表一個(gè)擁有類似行為表現(xiàn)的群體。

這個(gè)主要還是依靠大家在本身各自行業(yè)中的理解和實(shí)際場景需求來確定了滚秩。當(dāng)然专执，如果我們實(shí)在沒有什么頭緒的話，我們可以通過散點(diǎn)圖大致分辨一下郁油，如下圖：

大家可以看到本股，通過散點(diǎn)圖，我們可以比較直觀的看清用戶的分布（上圖為用戶的消費(fèi)金額分布）已艰。我們?nèi)シ謾n的時(shí)候就盡可能的將密集的一部分分在一起痊末，這樣，該檔用戶群體的行為共性也就更大一點(diǎn)哩掺。

需要說明的是凿叠，這不是一個(gè)很嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆址ǎ枰蠹以趯?shí)際過程中進(jìn)行不斷的調(diào)整。而如果我們面臨海量數(shù)據(jù)的時(shí)候盒件，最好是通過聚類算法等技術(shù)手段蹬碧，才能更加科學(xué)精準(zhǔn)的幫助我們進(jìn)行判斷。

以本例來說炒刁，我們最后定下了RFM各個(gè)指標(biāo)下的五個(gè)分檔標(biāo)準(zhǔn)恩沽。如圖：

第三步：分別計(jì)算出每條記錄的R、F翔始、M值罗心。

我們通過在Excel里面加入if判斷，自動計(jì)算出該記錄對應(yīng)的R城瞎、F渤闷、M值，比如我們RFM分層表中脖镀，0001用戶對應(yīng)的R值飒箭，

即單元格E3：=IF(B3>10,1,IF(B3>8,2,IF(B3>5,3, IF(B3>3,4,5))))

我們來解釋一下這條if判斷語句：

如果B3>10,那么其R值為1，否則進(jìn)入下一個(gè)判斷蜒灰；

如果B3>8,那么其R值為2弦蹂，否則進(jìn)入下一個(gè)判斷；

如果B3>5,那么其R值為3强窖，否則進(jìn)入下一個(gè)判斷凸椿；

如果B3>3,那么其R值為4，否則為5翅溺；

同樣的算法削饵，我們寫出計(jì)算每一條記錄F值和M值的判斷條件。

F3=IF(C3>10,5,IF(C3>8,4,IF(C3>6,3, IF(C3>3,2,1))))

G3= =IF(D3>5000,5,IF(D3>3000,4,IF(D3>2000,3, IF(D3>800,2,1))))

然后未巫，我們把Excel的單元格往下拉，最后形成這樣的圖：

第四步：分別算出總的R启昧、F叙凡、M的平均值。

這一步比較簡單密末，我們以上全部算完之后握爷，再最下面增加一行，用AVERAGE（）計(jì)算出以上所有行數(shù)的平均值严里。如圖：

第五步：根據(jù)每條記錄的R新啼、F、M值和所有記錄的平均值刹碾，判斷出每條記錄的R燥撞、F、M值是在平均值之上，還是平均值之下物舒。

首選色洞，我們先增加三個(gè)表頭，如圖：

然后冠胯，我們用每一條記錄的R值來R的平均值進(jìn)行比較火诸，如果<平均值則顯示“低”，如果大于等于則顯示“高”荠察。

我們還是用If判斷語句進(jìn)行自動判斷置蜀，以上圖為例，用戶0001的“R高低值”即：

H3=IF(E3<E13,”低”,”高”)悉盆，同理盯荤，

F高低值I3=IF(F3<F13,”低”,”高”)

M高低值J3=IF(G3<G13,”低”,”高”)

這樣，我們就變成了下圖：

這個(gè)時(shí)候舀瓢，我們發(fā)現(xiàn)了一個(gè)問題廷雅，當(dāng)我們把單元格往下拉的時(shí)候，E3固然變成了E4京髓，但E13也變成了E14航缀，由于E13是一個(gè)固定格子的數(shù)字，我們不希望它隨著單元格的下拉而改變堰怨。我們就需要在if語句中在E13兩邊加上“$”這個(gè)符號了芥玉。

如下：

R高低值H3=IF(E3< $E $13,”低”,”高”)

F高低值I3=IF(F3< $F $13,”低”,”高”)

M高低值J3=IF(G3< $G $13,”低”,”高”)

同時(shí)，為了更直觀备图，我們設(shè)置一個(gè)條件格式灿巧，若文本中含有“高”則背景色為紅色，若含有“低”則背景色為綠色揽涮。這時(shí)候再往下拖一下單元格抠藕，就變成這樣拉，如圖：

第六步：根據(jù)比較值蒋困，進(jìn)行八大類的歸類盾似。

?接下來，我們就要根據(jù)我們的“R高低值”“F高低值”“M高低值”雪标，自動計(jì)算出我們的用戶層級拉零院。我們先加個(gè)表頭“用戶層級”。

這一次村刨，我們要寫一串稍微長一點(diǎn)的IF判斷語句告抄，如下：

K3=IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”高”),”重要價(jià)值用戶”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”高”),”重要發(fā)展用戶”,

IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”高”),”重要保持用戶”, IF(AND(H3=”低”,I3=”低”,J3=”高”),”重要挽留用戶”,

IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”低”),”一般價(jià)值用戶”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”低”),”一般發(fā)展用戶”,

IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”低”),”一般保持用戶”,”一般挽留用戶”)))))))

本文所寫的都是在Excel里面的IF判斷語句，建議大家能夠自己寫一下嵌牺，不想寫或?qū)懖怀鲆矝]關(guān)系打洼，直接保存好上面的if語句Copy一下直接用就行了（修改一下單元格的序號就可以了）龄糊。

最后，如下圖：

當(dāng)然拟蜻，我們還可以在用戶層級的表頭上加上“篩選”功能绎签，可以直接搜索到我們需要的那些用戶。大家也可以通過不同的顏色來區(qū)分不同的用戶層級酝锅，這個(gè)就自由發(fā)揮拉诡必。

好了，到這里搔扁，我們就已經(jīng)通過用一張Excel表爸舒，完成了一次用戶分層的全過程。這張表最后的效果是稿蹲，就像一個(gè)程序一樣扭勉，我們?nèi)我廨斎肴齻€(gè)RFM數(shù)字，表格將自動會跳出這個(gè)用戶的層級苛聘。?大家保存好這張excel表涂炎，以后用起來套一下就可以了，效率是相當(dāng)快的设哗。大家可以嘗試自己從頭做一遍唱捣，若有需要的話可在留言區(qū)留下郵箱，我會發(fā)送給大家网梢。

第七步：形成圖表

?完成后上面六步之后震缭，我們已經(jīng)得到了完成用戶分層之后的所有用戶記錄，這時(shí)我們需要做成圖表的形式战虏，開個(gè)會拣宰、做個(gè)匯報(bào)啥的，如下圖：

第八步：制定運(yùn)營策略

回到我們上面說的烦感，做用戶分層的目的是為了有的放矢的制定出更精準(zhǔn)巡社、更有針對性的運(yùn)營策略。所以手趣，我們最終我們還是回到制定運(yùn)營策略上來重贺。我們的例子可參考下圖：

再接下來要如何具體實(shí)施和執(zhí)行，就不在本篇文章的范疇里了回懦，這里就不多加闡述拉，敬請關(guān)注其他文章次企。

小結(jié)

用戶分層是運(yùn)營過程中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)怯晕，快速的進(jìn)行用戶分層也是我們必備的一個(gè)方法。我們把用戶分的層缸棵，其實(shí)用戶本身是不知道的舟茶。如果我們分一個(gè)層級讓用戶知道，不僅知道而且還非常喜歡，以此來不斷引導(dǎo)用戶進(jìn)行自我層級的上升吧凉，那效果會不會不錯(cuò)呢隧出？ 敬請關(guān)注下一篇 ：如何成為一個(gè)運(yùn)營大牛-方法篇（二）：用戶成長體系