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从客户分层到社群管理案例
在互联网时代,购物已经从线下转移到线上,再到线下、
线上相结合的购物模式。用户购买行为也发生了截然不同的变
化,比如用户获取息的速度更快,用户从低价实用的购买行为
逐渐转移到产品品质上来,用户更加注重产品及服务的多方面
体验等等,对于品牌方及销售方来说也是在利用互联网的特性
想尽一切办法增强用户购买欲望,深挖用户痛点。
一句话:用户利用互联网的便捷进行消费,品牌方及销售
方利用互联网的特点吸引消费者购买产品。
用户分层数据分析
用户分层的意义在于帮助运营人员,更好地梳理用户所处
的流程状态,进而可以针对不同状态的用户,制定不同的运营
策略。
用户分层没有固定的方式,只能根据产品形态和业务流程
设立因地制宜的体系,不过它有一个中心思想:根据核心业务
流程进行划分。
这里我们依旧以宠物社群为例,按照业务流程可以划分出
如下用户层级结构,并且对每个层级用户给出了明确的用户行
为字段要求。
有用户分层结构以及每个层级的字段要求后,接下来的数
据分析工作就很清晰了,按照各个层级的字段要求来筛选用户
行为数据字段,把符合各个层级要求的用户都找出来。
怎么理解用户分群,我们还是继续拿宠物社群案例进行说
明。
比如宠物社群在付费用户这一层里,可以根据用户的消费
金额、养宠品类、用户性别进行再区分。
1)基于消费金额的分群
根据下边基于消费金额的付费用户分群,你可以知道付费
用户中有100人的消费金额是100元,有200人月消费50-
150元,有500人月消费在0~50元。
2)基于消费品类的分群
根据下边基于养宠品类的付费用户分群,你可以知道付费
用户中养猫的用户有320人,养狗的用户40人。
3)基于用户性别的分群
根据下边基于用户性别的付费用户分群,你可以知道付费
用户中男性的用户有340人,女性的用户460人。
有时候我们做用户分群是为了解决一个具体的业务问题,
比如你想知道在付费用户中,什么样的宠物品类月消费客高,
什么性别的用户月消费高,那这时候就可以把3个分群维度进
行交叉分析。
把分群维度切得更细后,会得出更精彩的数据结论。
通过对付费用户进行分群处理后,我们发现女性在宠物的
消费意愿度上比男性强,同时养狗用户的消费金额比养猫用户
多(因为狗吃得多,用得多)。
而再往下深扒用户消费数据后,确实会发现养狗用户购买
的主粮和零食明显比养猫用户要多。
所以在针对养不同宠物品种的用户,我们可以制定不同的
优惠促销策略,比如针对养狗的用户我们提供满减门槛更高的
优惠券,为了提升转化率重点对女性用户进行营销推送。
RFM用户价值数据分析
如果你手上的预算仅够对一个人进行召回,你会选择召回
谁?
这是运营同学经常会面临的用户召回问题,关于哪个用户
才是最值得被你投入精力进行召回的,就要用到RFM用户价
值数据方法了。
RFM用户价值分析方法是管理中的经典数据分析方法,
它用以衡量消费用户的价值和创利能力,从某种意义上来说它
也是一种用户分群,它依托收费的3个核心指标:
·最近一次消费时间(Recency)
·消费频率(Frequency)
·消费金额(Monetary)
以此来构建用户价值分群体系。
最近一次消费时间Recency:衡量用户的流失,消费时间
越接近当前的用户,越容易维系与其的关系。1年前消费的用
户价值肯定不如一个月才消费的用户。
消费频率Frequency:消费频率是用户在限定的期间内购
买的次数,最常购买的用户,忠诚度也越高。
消费金额Monetary:消费金额是营销的黄金指标,二八
法则指出,企业0%的收入来自20%的用户,该指标直接反
应用户的对企业利润的贡献。
对于产品而言,我们理想的用户状态是用户消费时间的间
隔(R)越短越好;用户的消费频率(F)越高越好;用户一
段时间的消费金额(M)越大越好。
用户运营是通过各种手段来「套路」用户做我们想要他做
的事(也称之为最大化提升用户价值),为了让自己的运营策
略更加有效,我们需要对用户行为进行数据
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