兩種精細化運營常用用戶人群劃分模型方法

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開展精細化運營的基礎是對用戶的理解。這種理解既包含對產品目標客戶的整體認知（如某購物直播平台的主要受眾是18-35歲的中等收入年輕城市女白領）；更應對整體目標用戶進行不同維度的細分拆解，以深入了解每個維度特徵下用戶群體的差異化特徵，如此才能制定出行之有效的運營策略，設計出貼心好用的產品功能。

對用戶進行人群的細分，要有數據做依託。如果將APP的數據簡單劃分為行為數據和業務數據來看，能得出兩種常見用戶分群的思路。

根據用戶所處產品核心路徑的階段進行細分

從早期的客戶生命周期模型，到移動互聯時代的AARRR模型，都是典型的根據用戶所處的業務特徵階段細分人群的方式，並且能直接指導分層的營銷策略與產品設計，推進用戶向更高價值用戶群方向演化。

如按註冊流程，將用戶細分為：

按購買流程，將用戶細分為：

同時，每個階段的用戶群都還能夠根據用戶來源地、渠道、歷史行為等指標進一步細分為更多子人群。如潛在新用戶，細分為不同城市的新用戶群；瀏覽商品人群，細分為歷史購買力高、中、低的不同人群等。

根據用戶業務貢獻的特徵模型（RFM）進行細分

RFM模型從用戶的業務數據中提取了三個特徵維度：最近一次消費時間（Recency）、消費頻率 (Frequency)、消費金額 (Monetary)。通過這三個維度將用戶有效地細分為8個具有不同用戶價值及應對策略的群體，如下圖所示。

以圖中左上角的「重要挽留客戶」為例，該用戶群具有高消費能力（M值高），但最近一次消費時間較久（R值低），且整體消費頻次低（F值低），用戶群有較大的流失分險，因此有必要通過促銷手段挽留住這批重要客戶。

RFM模型的應用不僅適用於消費類的產品，也可衍生應用在其它行業，如：

此外，與思路一相似， RFM模型的8個人群仍然可以結合渠道、地域等維度，進一步進行細分。

知乎專欄—

袁帥:互聯網數據分析運營zhuanlan.zhihu.com

運營者：袁帥，互聯網數據分析運營實踐者，會點網事業合伙人，運營負責人。會展業信息化、數字化專家。CEAC國家信息化計算機教育認證：網路營銷師，SEM搜索引擎營銷師，SEO工程師。數據分析師，永洪數據科學研究院MVP。中國電子商務協會認證：中國電子商務職業經理人，暢銷書《互聯網銷售寶典》聯合出品人之一。中國國際貿易促進委員會:今日會展會員聯盟VIP個人會員，全經聯園區委秘書處成員，中國低碳智慧園區聯盟理事，周五咖啡媒體人俱樂部發起合伙人。百度VIP認證站長，百度文庫認證作者，百度經驗簽約作者，百家號/一點資訊/大魚號/搜狐號/頭條號/知乎專欄/艾瑞專欄等媒體平台入駐作者，互聯網數據官（iCDO）原創作者，互聯網營銷官CMO原創作者。