用戶體系搭建(一):用戶分群方法論剖析
用戶分群里最常見的是基于RFM模型的用戶分群研究,本文主要跟大家分享用戶分群的詳細方法論。一起來看看~
用戶分群是用戶體系搭建的基礎(chǔ),而常見的用戶分群方式是:基于用戶生命周期分群,即界定新用戶、成長用戶、成熟用戶和流失用戶,再在這個基礎(chǔ)上根據(jù)用戶的不同行為標(biāo)簽做精細化拆分。
用戶分群里最常見的是基于RFM模型的用戶分群研究,通過以下介紹,即可掌握用戶分群的詳細方法論。
一、用戶分群“三步走”方法論
首先,跟大家介紹下用戶分群“三步走”方法論
(1)RFM模型應(yīng)用,根據(jù)用戶歷史行為(訪問頻次、間隔、時長、最近1次訪問距今),對用戶生命周期進行劃分,將用戶劃分為新用戶、成長用戶、成熟用戶、衰退用戶和流失用戶;
目的:初步確認用戶分級與用戶分群運營思路。
(2)以今日頭條極速版為例,跟據(jù)用戶訪問的頁面、消費、金幣賺取、提現(xiàn)、分享和其他行為,對用戶類型進行劃分; 對不同類型的用戶群進行有針對性的運營。
目的:為后續(xù)用戶權(quán)益設(shè)計留作參考。
(3)輸出用戶行為占比分布表(如下展示,以今日頭條極速版為例)
目的:聚類用戶,做更精細化拆分,重點提升留存或其他運營指標(biāo)(視實際情況而定)。
二、基于RFM模型確認用戶生命周期分布的取數(shù)邏輯
其次,詳細介紹下基于RFM模型確認用戶生命周期分布的取數(shù)邏輯,大多數(shù)公司對運營的數(shù)據(jù)分析能力要求比較高,建議可以去學(xué)習(xí)下RFM模型的基礎(chǔ)原理。
其中最重要一步,拉取當(dāng)前用戶數(shù)據(jù),根據(jù)數(shù)據(jù)劃分用戶生命周期,大體需求是形成如下這張表:
協(xié)同BI側(cè),我們需要做以下準(zhǔn)備:
- 確認取數(shù)維度:用戶userid,取2017&2018同一時間段用戶,如2017.1.1~7.1的用戶&2018.1.1~7.1的用戶(共兩段用戶,同比驗證分層數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性),用戶訪問行為進行分析,得出用戶生命周期閾值后,套用在另一段用戶中進行驗證。
- 跑取以下幾個數(shù)據(jù)指標(biāo):90天內(nèi)單個用戶的pv總數(shù)、訪問了X天、訪問頁面數(shù)(按天去重累加)、停留時長(90天內(nèi)所有的停留時長)、訪問天數(shù)(平均間隔、最近1次瀏覽距今X天)、訪問天次(90內(nèi)該用戶來了幾次)。
- 分別匹配:所有頁面(去除階段性活動頁面)、所有常規(guī)詳情頁。
三、戶生命周期劃分邏輯
以上說了太多的方法論和需求,這里面最重要也是最核心的一件事是確定用戶生命周期劃分邏輯,大致畫了一張思維導(dǎo)圖:
以下是詳細的數(shù)據(jù)分析邏輯介紹,可能需要一些時間領(lǐng)悟,建議日常工作中多多與BI溝通,本人在日常團隊管理中,需要運營同學(xué)具備數(shù)據(jù)分析、處理的基本能力,也會注重培養(yǎng)團隊對于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)領(lǐng)悟能力。
(1)根據(jù)2017年用戶訪問頁面的天數(shù),劃分為:訪問天數(shù)=1的用戶(用戶群A),訪問天數(shù)>1的用戶(用戶群B)
(2)根據(jù)用戶群B全體用戶的平均訪問間隔天數(shù),得出用戶的“訪問周期”。
訪問間隔公式:(最晚1次訪問-最早1次訪問)/(訪問次數(shù)-1);訪問平均間隔公式:訪問間隔總和?/?用戶數(shù)=用戶訪問周期
由此得出用戶訪問周期值,假設(shè):周期為20。
(3)根據(jù)用戶最后一次訪問時間的分布情況,劃定“活躍用戶”
- 用戶群B中,80%(二八原則)的用戶的平均訪問間隔在30天以內(nèi)。均正好為1.5個訪問周期,即80%的用戶的活躍周期是1.5個訪問周期。由此得出:將1.5個訪問周期作為閾值劃分的界限,最后訪問時間在1.5個周期內(nèi)的用戶,統(tǒng)稱為“活躍用戶”。
- 用戶群B中,當(dāng)訪問間隔達到60天時,曲線斜率趨于0,此時用戶量達到95%。由此得出:將3個訪問周期作為閾值劃分的界限,最后訪問時間在3個周期內(nèi)的用戶,統(tǒng)稱為“流失用戶”。
- 介于“活躍用戶”和“流失用戶”之間的用戶,即最后一次訪問時間在1.5-3個訪問周期內(nèi)的用戶,為“沉睡用戶”。
(4)在活躍用戶中,再根據(jù)留存率高低,將用戶劃分為成長用戶和成熟用戶
以17年12月31日為限,求出當(dāng)時的活躍用戶下一個活躍周期內(nèi)的留存率。又因,活躍用戶中,活躍周期內(nèi)留存率高于80%(二八原則)的用戶,全年訪問天數(shù)大于25天。因此,將最后訪問時間在1.5個活躍周期內(nèi),且訪問天數(shù)大于25天的用戶定為成熟用戶。
在1.5個訪問周期內(nèi),僅訪問過1次的用戶,定為成長I型用戶(新用戶)。在1.5個訪問周期內(nèi),且訪問天數(shù)在2-25天,定為成長II型用戶。
(5)最后一步,驗證用戶分群的合理性(以上“三步走”提及)
在這個劃分邏輯下,得出18年1.1~18.7.1不同生命周期的用戶占比數(shù):同比17年1.1~17.7.1用戶占比是否一致,一致說明分群基本得以驗證,用戶分群數(shù)據(jù)置信度高(輸出以下表格用作驗證)。
可得大致結(jié)論:
- 2017占比VS2018占比,驗證占比的吻合度。
- 經(jīng)驗證,用戶占比基本吻合,、如若趨于穩(wěn)定,該劃分方式則成立。
- 得出18年用戶不同層級占比,結(jié)合用戶占比,拉出重點用戶,進行用戶行為研究~
四、下一階段的運營重點
通過全體用戶訪問天數(shù)分布情況,判斷下一階段的運營重點。
需要注意的是:選取訪問天數(shù)少&占比較高的典型用戶,以新用戶、成長用戶、流失用戶為主,調(diào)研其活躍天數(shù)少的原因,找到運營改進方案。(如果日活是千萬級用戶,基本上超過5%就要拿出來研究了)
根據(jù)用戶流失情況占比進行運營策略制定,需進一步挖掘的問題:
- 用戶瀏覽過多少頁面可以形成高留存(可將高留存的前10%用戶進行針對性分析)?
- 用戶產(chǎn)生哪些行為可以形成高留存?
- 用戶留存占比與訪問天數(shù)的關(guān)系?
如果項目時間允許的話,建議選取典型用戶,進行電話訪談?wù){(diào)研,按照 認知——訪問——動機 的用戶行為路徑,暫擬以下幾個核心問題:
- 不同階段的用戶,對于**APP的認知?
- 為什么來?來的動機和訴求?用戶是主動來到(通過分享、應(yīng)用市場下載)還是被利益誘導(dǎo)?
- 為什么又不來了?是需求已得到滿足or需求得不到滿足?
- 除進行**行為外(核心行為之一),平時是否參加別的活動?(除核心行為之外你想探究的點)
- 成長和成熟用戶的頻次、習(xí)慣(是否會受活動、福利影響,是否受內(nèi)容影響、場景影響)?
選取用研人群輸出用戶調(diào)研表(以今日頭條極速版為例):
最后進行調(diào)研結(jié)論輸出,形成可視化的調(diào)研結(jié)論:
- 輸出不同層級用戶的調(diào)研結(jié)論;
- 梳理當(dāng)前已有的用戶運營策略,匹配到不同的用戶生命周期;
- 根據(jù)用戶調(diào)研結(jié)果,結(jié)合用戶生命周期,調(diào)整用戶分群維度,優(yōu)化運營模型;
- 確認優(yōu)先運營的用戶群(提升留存or流失召回),并針對不同類型用戶制定運營策略。
做完了最基礎(chǔ)的用戶分群,下一步即可根據(jù)不同生命周期的用戶行為做進一步分層拆解,如若想搭建大等級體系,則需要對每一個生命周期的用戶做進一步分層。而對于各個生命周期的用戶研究結(jié)論,則能更好地輔助我們制定用戶分層運營策略,進而進一步驗證策略的可行性。
以上,即用戶體系搭建第一步,用戶分群方式,下一篇《用戶體系搭建之用戶精神激勵體系》
#專欄作家#
曹燁,微信公眾號:燁子的城堡。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家,知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)資深運營經(jīng)理。
本文原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)許可,不得轉(zhuǎn)載
題圖來自Unsplash,基于CCO協(xié)議
對于產(chǎn)品的初期階段,在用戶運營側(cè)該先做些什么支撐到產(chǎn)品成長期的用戶體系搭建呢?用戶運營小白在線求教
這個完全看不出來是基于RFM模型,是你自己的方法論吧
可以這么理解,重新基于業(yè)務(wù)定義的字段
閾值取數(shù)如果用散點圖來取是否可行?
催更~
啥時候更新哇
訪問天數(shù)對應(yīng)人群的留存率是指什么留存率啊?
三(3)是不是寫錯了?最后訪問時間在三個周期內(nèi)的用戶為流失用戶?
作者你好!請問在生命周期劃分邏輯中的第三條,關(guān)于活躍用戶的劃分部分,用戶群B中,80%(二八原則)的用戶的平均訪問間隔在30天以內(nèi)。這個平均訪問間隔30天以內(nèi)是如何得來的呀,沒理解。然后我想問二八法則是如何體現(xiàn)在這一點上呀。運營新手,看的有點生澀,期待作者解惑!
期待(二)(三)……??????
方法論的文章總是極好的
之前自己也在摸索如何進行用戶分群,我使用自己摸索的比較糙的方法,也用到28定律,看完作者寫這么完整的思路。發(fā)現(xiàn)自己之前的有些想法也是對的,但沒想到可以用到如此極致,期待你后面的文章
思路很全面了,不過有一個地方想追問下,文章中提到的28原則,是這么用的嗎?以二八原則來說,不是20%的人群更值得關(guān)注,為什么在文章里把80%的都定義為活躍用戶了。
這里的二八原則為了劃定大部分人的生命周期哈,先得到一個生命周期的閥值,生命周期反映了絕大多數(shù)用戶的成長規(guī)律,所以取了百八用戶。
然后基于生命周期,去拆分新用戶,成長,成熟用戶。
真的學(xué)習(xí)到了,正好最近在研究用戶運營方面!感謝!期待后面的文章!
數(shù)據(jù)指導(dǎo)運營,從量化到策略,作者對數(shù)據(jù)理解非常深入,是否方便加一個微信交流(zhusiyuan574632347)
公眾號更改為“冷靜的曹爺”~
已圍觀,很細致了