为什么80%的用户运营体系都是战五渣

之前回答群友提问，用户分层，用户分群，用户画像等概念分别是什么意思，整理成此文。读完你就知道为啥80%的用户运营体系都是渣渣了。

什么是用户生命周期

我们从运营的视角来看这个问题。

首先，运营的目的是为了让用户完成特定的动作。这个动作可以是促活、召回、完成关键行为等，一般最终的目的都是为了让用户付费。

但是大部分的产品，用户从进入产品到最终付费，这个过程会很长。所以一般不会有运营把付费转化的广告对着全体用户狂轰滥炸，这样不仅效果不好，用户体验也非常糟糕。

所以，将用户从第一次接触产品，到用户离开产品的整个周期，总结出一套适合绝大多数用户的使用轨迹。这套轨迹可以让运营更加了解用户，可以做更有针对性的运营动作。

总结出的这套用户轨迹，就是用户生命周期。

用户生命周期一般分为引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期。根据每一个时期的用户价值大小，可以画出下方的曲线。

运营的目的是尽可能地延长用户的生命周期，并且在生命周期中尽一切可能产生商业价值。就是用户生命周期运营。

引入期，我们注重引导，希望用户尽快进入成长期。

成长期，我们希望能够提升用户留存，养成用户使用习惯，尽快成为成熟期。

成熟期，我们希望用户继续保持在成熟期，或者产生更多的收入。

休眠期，我们会对用户进行促活，重新让用户糊掉成熟期。

流失期，我们对用户进行召回动作，延长用户的生命周期。

具体执行的话，需要制定一些具体的数据口径。比如一款在线教育产品，我们将付费学习用户定义为成熟期用户，将超过3个月没有新付费的用户定义为休眠期用户。

如果我们想要让这款在线产品的成熟期用户生命周期延长，或者产生更多的价值，具体该怎么办？

什么是用户分层

虽然成熟期用户都是付费用户，但付费金额有大有小，后续付费意愿也有强有弱。我们可以细分付费用户，找到让付费用户持续付费，或者付费更多金额的抓手。

假设我们分析成熟期的用户，发现这样几个特点（这些情况都是我假设的，不符合真实情况，在线教育的同学别纠结细节。）：

如果购买超过3门课程，那么后续的持续付费意愿会很高。

续费的用户，大多数都完整学完了第一个课程。

首个购买的课程学习超过三天，则完整学习第一个课程的概率会大大增加。

根据这些信息，我们将生命周期中属于成熟期的用户细分成了这样几类（依然是我的假设）：

首次付费用户

学习超过3天的用户

完成第一门课学习的用户

再次购买的用户

购买超过3次的用户

上述几类，每一类都在上一个类型的基础上更加深入。这些类型就像一个金字塔，从下到上逐步发展。

运营可以根据这些类型，逐步将一个用户向金字塔上层转化，从而提升用户价值。

这种方法就是用户分层。

分层之间是连续而兼容的，比如“再次购买的用户”必须满足下方的所有其他条件，必须是完成第一门课学习的用户再次购买才算。

这会导致这个分层选出的用户不会覆盖所有用户群体，总有一些用户不是按照这个典型的路径发展，他们可能在买了第一门课的第二天就购买了另一门课，但这类用户占比较小，不太典型。

但只要分层模型可以圈出大部分的人群，那它就有相当的代表性，可以作为相应的决策参考和业务参考。

分层之间是相互独立的。用户分层每层之间是独立，这和分群有很明显的区别，下文介绍分群会再提到。

没有分层的时候，运营面对“延长用户的成熟期”这个目标，是很没头绪的。有了分层，运营人员的运营思路就很清楚了。成熟期内不同阶段的用户，有不同的运营的目的，这样就可以制定对应的运营策略。

什么是用户分群

将成熟期用户进行用户分层后，在运营目的上已经逐渐明确了，但是用户依然存在差异。

比如完成第一门课学习的用户，我们的运营目标是让他再次购买。但是不同的用户需求不同，我们可以把运营做的更精细化。

有些用户之前购买的是运营课程，有些用户购买的是产品课程，对这两类用户进行运营转化，可以推送用户和之前课程相关的课程内容，提升转化率。

有些用户是大学生，有些用户是职场老鸟，对这两类用户进行转化，可以推送不同难度的课程，提升转化率。

还有很多不同的细分维度，找到和这些维度对应运营策略，就能在分层的基础上实现更精细的运营。

这种做法，就叫做用户分群。

用户分群和用户分层最大的区别是，用户分层每层用户之间是独立的，而用户分群是同一层级的。同样一批用户，我们可以用多种不同的分群方法进行细分，用户可以在多个不同的分群里。

至于分群如何做，有时间可以再写一篇文章详细说说。

什么是用户画像

为了更好的实现用户分群，我们希望能找到更多的可以区分用户的维度，这就要求我们更了解用户。

于是我们仔细的研究用户，找出了很多很多的特征，比如用户年龄、职业、使用习惯、行为特点等等，并用数据将他们记录下来。

记录的用户信息多了，这一套东西就成为了用户画像。

用户画像最大的作用是配合用户分群进行精细化营销。

常见的基于用户画像的推荐系统其实就是一种用户分群。推荐系统展开来看就是为了让某一分层的用户转化到下一分层，然后用推荐系统匹配不同的偏好（用户分群）从而提升转化率的做法。

为什么不先分类用户，再分层？

为什么不能根据分群之后再分层，那样不是更精准吗？

比如音乐类产品，用户群体可以按照70后，80后，90后，00后等做不同的分层模型。或者像知乎一样，对作者和读者做不同的分层模型。这种做法相当于在分层之前先做了一次用户分类。

这种分法有些人也叫用户分层，我觉得叫用户分类可能更合适一些。

这确实是可行的，但是这种做法不容易推广。

不是所有产品都像音乐产品一样场景明确，可以提前做好用户分类的。很多产品初期甚至不知道自己的用户是哪些人的。这些产品一开始只能通过统一的一个用户分层模型进行用户运营，之后再逐步细化。

所以一般规律还是先搭建一个通用的用户分层模型，再不断精细化。

为啥80%的用户运营体系是战五渣

说了这么多理论，看看现实情况是什么样的？

很多公司的领导看到别人搞的东西，各种高大上各种效果好。推荐系统、用户画像、生命周期，越看越觉得公司得马上搞。

然后轰轰烈烈推行下去，各个项目之间没有关联，做好之后效果很一般。但这不妨碍项目负责人升职加薪，然后留下几个新人维护这套不知道有啥用的运营系统。

为啥别人做成了，你做不成？

因为运营系统不是一起搭建的，而是一环套一环的。

你没有吃第一个包子，直接吃第六个包子吃不饱，能怪包子么。

没有想好应用场景，直接上马各种独立的项目，是大多数公司的通病。