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(xì)方法論。一起來(lái)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(zhǎng)用戶、成熟用戶和流失用戶，再在這個(gè)基礎(chǔ)上根據(jù)用戶的不同行為標(biāo)簽做精細(xì)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(guò)以下介紹，即可掌握用戶分群的詳細(xì)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(wèn)頻次、間隔、時(shí)長(zhǎng)、最近1次訪問(wèn)距今），對(duì)用戶生命周期進(jìn)行劃分，將用戶劃分為新用戶、成長(zhǎng)用戶、成熟用戶、衰退用戶和流失用戶；

目的：初步確認(rèn)用戶分級(jí)與用戶分群運(yùn)營(yíng)思路。

（2）以今日頭條極速版為例，跟據(jù)用戶訪問(wèn)的頁(yè)面、消費(fèi)、金幣賺取、提現(xiàn)、分享和其他行為，對(duì)用戶類型進(jìn)行劃分； 對(duì)不同類型的用戶群進(jìn)行有針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)。

目的：為后續(xù)用戶權(quán)益設(shè)計(jì)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(xì)化拆分，重點(diǎn)提升留存或其他運(yùn)營(yíng)指標(biāo)（視實(shí)際情況而定）。

二、基于RFM模型確認(rèn)用戶生命周期分布的取數(shù)邏輯

其次，詳細(xì)介紹下基于RFM模型確認(rèn)用戶生命周期分布的取數(shù)邏輯，大多數(shù)公司對(duì)運(yùn)營(yíng)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：

1. 確認(rèn)取數(shù)維度：用戶userid，取2017&2018同一時(shí)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(yàn)證分層數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性），用戶訪問(wèn)行為進(jìn)行分析，得出用戶生命周期閾值后，套用在另一段用戶中進(jìn)行驗(yàn)證。
2. 跑取以下幾個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)：90天內(nèi)單個(gè)用戶的pv總數(shù)、訪問(wèn)了X天、訪問(wèn)頁(yè)面數(shù)（按天去重累加）、停留時(shí)長(zhǎng)（90天內(nèi)所有的停留時(shí)長(zhǎng)）、訪問(wèn)天數(shù)（平均間隔、最近1次瀏覽距今X天）、訪問(wèn)天次（90內(nèi)該用戶來(lái)了幾次）。
3. 分別匹配：所有頁(yè)面（去除階段性活動(dòng)頁(yè)面）、所有常規(guī)詳情頁(yè)。

三、戶生命周期劃分邏輯

以上說(shuō)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(xì)的數(shù)據(jù)分析邏輯介紹，可能需要一些時(shí)間領(lǐng)悟，建議日常工作中多多與BI溝通，本人在日常團(tuán)隊(duì)管理中，需要運(yùn)營(yíng)同學(xué)具備數(shù)據(jù)分析、處理的基本能力，也會(huì)注重培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)對(duì)于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)領(lǐng)悟能力。

（1）根據(jù)2017年用戶訪問(wèn)頁(yè)面的天數(shù)，劃分為：訪問(wèn)天數(shù)=1的用戶（用戶群A），訪問(wèn)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(wèn)間隔天數(shù)，得出用戶的“訪問(wèn)周期”。

訪問(wèn)間隔公式：（最晚1次訪問(wèn)-最早1次訪問(wèn)）/（訪問(wèn)次數(shù)-1）；訪問(wèn)平均間隔公式：訪問(wèn)間隔總和?/?用戶數(shù)=用戶訪問(wèn)周期

由此得出用戶訪問(wèn)周期值，假設(shè)：周期為20。

（3）根據(jù)用戶最后一次訪問(wèn)時(shí)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(wèn)間隔在30天以內(nèi)。均正好為1.5個(gè)訪問(wèn)周期，即80%的用戶的活躍周期是1.5個(gè)訪問(wèn)周期。由此得出：將1.5個(gè)訪問(wèn)周期作為閾值劃分的界限，最后訪問(wèn)時(shí)間在1.5個(gè)周期內(nèi)的用戶，統(tǒng)稱為“活躍用戶”。
• 用戶群B中，當(dāng)訪問(wèn)間隔達(dá)到60天時(shí)，曲線斜率趨于0，此時(shí)用戶量達(dá)到95%。由此得出：將3個(gè)訪問(wèn)周期作為閾值劃分的界限，最后訪問(wèn)時(shí)間在3個(gè)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(wèn)時(shí)間在1.5-3個(gè)訪問(wèn)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(zhǎng)用戶和成熟用戶

以17年12月31日為限，求出當(dāng)時(shí)的活躍用戶下一個(gè)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(wèn)天數(shù)大于25天。因此，將最后訪問(wèn)時(shí)間在1.5個(gè)活躍周期內(nèi)，且訪問(wèn)天數(shù)大于25天的用戶定為成熟用戶。

在1.5個(gè)訪問(wèn)周期內(nèi)，僅訪問(wèn)過(guò)1次的用戶，定為成長(zhǎng)I型用戶（新用戶）。在1.5個(gè)訪問(wèn)周期內(nèi)，且訪問(wèn)天數(shù)在2-25天，定為成長(zhǎng)II型用戶。

（5）最后一步，驗(yàn)證用戶分群的合理性（以上“三步走”提及）

在這個(gè)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(shuō)明分群基本得以驗(yàn)證，用戶分群數(shù)據(jù)置信度高（輸出以下表格用作驗(yàn)證）。

可得大致結(jié)論：

1. 2017占比VS2018占比，驗(yàn)證占比的吻合度。
2. 經(jīng)驗(yàn)證，用戶占比基本吻合，、如若趨于穩(wěn)定，該劃分方式則成立。
3. 得出18年用戶不同層級(jí)占比，結(jié)合用戶占比，拉出重點(diǎn)用戶，進(jìn)行用戶行為研究~

四、下一階段的運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)

通過(guò)全體用戶訪問(wèn)天數(shù)分布情況，判斷下一階段的運(yùn)營(yíng)重點(diǎn)。

需要注意的是：選取訪問(wèn)天數(shù)少&占比較高的典型用戶，以新用戶、成長(zhǎng)用戶、流失用戶為主，調(diào)研其活躍天數(shù)少的原因，找到運(yùn)營(yíng)改進(jìn)方案。（如果日活是千萬(wàn)級(jí)用戶，基本上超過(guò)5％就要拿出來(lái)研究了）

根據(jù)用戶流失情況占比進(jìn)行運(yùn)營(yíng)策略制定，需進(jìn)一步挖掘的問(wèn)題：

• 用戶瀏覽過(guò)多少頁(yè)面可以形成高留存（可將高留存的前10%用戶進(jìn)行針對(duì)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(wèn)天數(shù)的關(guān)系？

如果項(xiàng)目時(shí)間允許的話，建議選取典型用戶，進(jìn)行電話訪談?wù){(diào)研，按照 認(rèn)知——訪問(wèn)——?jiǎng)訖C(jī) 的用戶行為路徑，暫擬以下幾個(gè)核心問(wèn)題：

1. 不同階段的用戶，對(duì)于**APP的認(rèn)知？
2. 為什么來(lái)？來(lái)的動(dòng)機(jī)和訴求？用戶是主動(dòng)來(lái)到（通過(guò)分享、應(yīng)用市場(chǎng)下載）還是被利益誘導(dǎo)？
3. 為什么又不來(lái)了？是需求已得到滿足or需求得不到滿足？
4. 除進(jìn)行**行為外（核心行為之一），平時(shí)是否參加別的活動(dòng)？（除核心行為之外你想探究的點(diǎn)）
5. 成長(zhǎng)和成熟用戶的頻次、習(xí)慣（是否會(huì)受活動(dòng)、福利影響，是否受內(nèi)容影響、場(chǎng)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(jìn)行調(diào)研結(jié)論輸出，形成可視化的調(diào)研結(jié)論：

1. 輸出不同層級(jí)用戶的調(diào)研結(jié)論；
2. 梳理當(dāng)前已有的用戶運(yùn)營(yíng)策略，匹配到不同的用戶生命周期；
3. 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(yùn)營(yíng)模型；
4. 確認(rèn)優(yōu)先運(yùn)營(yíng)的用戶群（提升留存or流失召回），并針對(duì)不同類型用戶制定運(yùn)營(yíng)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(jìn)一步分層拆解，如若想搭建大等級(jí)體系，則需要對(duì)每一個(gè)生命周期的用戶做進(jìn)一步分層。而對(duì)于各個(gè)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(yùn)營(yíng)策略，進(jìn)而進(jìn)一步驗(yàn)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(lì)體系》

#專欄作家#

曹燁，微信公眾號(hào)：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(yùn)營(yíng)經(jīng)理。

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