数据分析之图解用户分层客户分层.docx
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数据分析之图解用户分层客户分层
数据分析之图解用户分层客户分层
领导让做用户分层，可不管怎么分，似乎都觉得没有啥科学道理，也经常被嫌弃：
“你这分层分得有啥意思”。
到底有没有标准的分层规范？
在解答这个问题之前，先看一个简单的问题，假设一个业务收入情况如下，你会怎么解读数据？
（总收入=付费用户数*付费用户人均付费）
月份
付费用户数
付费用户人均付费
总收入
1月
10000
149
1485100
2月
11000
135
1484345
3月
12000
124
1483590
1 用户分层的一般作用
本质上看，用户分层是一种特殊形态的用户细分：
按用户价值高低进行细分。
处于上层的，是高价值用户，处于下层的是低价值用户。
用户分层最大用处，是：
去平均化。
比如上边的题目，大部分人会脱口而出：
●总收入在下降
● 人均付费减少了17%，用户增长了20%
所以要把人均付费搞高，再搞多25
看平均数，就会得出这种结论。
可实际上，平均值降低25元，是不是等于业务就得想办法拉高25元呢？
——当然不是。
因为我们并不了解这一万多用户的构成。
如果我们告诉大家，这1万人有下边两种形态构成，大家还会觉得，人均拉高25元就可以了吗？
形态A
月份
总付费人数
其中
付费49元人数
其中
付费10000元人数
1月
10000
9900
100
2月
11000
10905
95
3月
12000
11910
90
形态B
月份
总付费人数
其中
付费49元人数
其中
付费10000元人数
1月
10000
5000
5000
2月
11000
4547
5200
3月
12000
4176
5400
这就是用户分层作用的直观展示。
我们会发现：
通过平均数，观察到的趋势是对的，但推导出的执行计划，往往是错的。
落到执行层面，需要进行用户细分，才能更容易找到真正问题，制定可行的计划。
2 用户分层的特殊作用
用户分层还有个特殊作用，就是：
一个企业提供给高中低档用户的产品/服务/体验是有限的。
往往是固定的高中低档套餐，高配/标配/低配产品，高级/中级/初级VIP服务。
当我们分开高中低档观察用户的时候，很容易直观看到：
我们提供的产品/服务/体验是不是出了问题，我们正在损失哪一档顾客。
这样的分析指向性非常强。
可以快速定位问题，帮运营找到突破口。
比如上边例子中AB形态，为了举例方便进行了简化，但代表了两种很经典的业务形态，依赖土豪用户的大R型业务和依赖大量普通用户的大DAU型业务。
（大R和大DAU是游戏行业术语，这两种形态在游戏行业区分最泾渭分明，因此这里直接套用一下）。
他们的用户分层常见形态如下：
了解到这一层，再看回AB两形态，我们就能更准确定位出问题：
形态A
月份
总付费人数
其中
付费49元人数
其中
付费10000元人数
1月
10000
9900
100
2月
11000
10905
95
3月
12000
11910
90
本身属于大R型业务，高端的万元用户贡献了90%的价值发展业务，盲目追求总业务量增长，高端用户获取量太少。
形态B
月份
总付费人数
其中
付费49元人数
其中
付费10000元人数
1月
10000
5000
5000
2月
11000
4547
5200
3月
12000
4176
5400
本身属于大DAU型业务，低配套餐用户贡献了30%的价值发展业务，为了推所谓中高端产品，忽视了底层用户。
经过这一层解读，是不是比只看个平均数，然后说：
“客单价低了，要搞高！
”要分析得更透彻。
这就是用户分层的更进一步作用：
通过结合业务行为的分层，快速定位业务问题。
3 用户分层的常见错误
看了示例，有人会说：
“那看起来分层很简单啊，用户价值吗，付费≥活跃≥注册，我直接叠个金字塔（如下图）不就好了，我看网上都是这么叠的”
答：
这是一个用户分层的常见错误：
缺少重点。
要记得，做用户分层是为了快速定位问题，如果只是像上图，单纯地把注册、活跃、付费叠成金字塔，图形看着挺牛逼，可本质上，不就是把用户量、活跃率、转化率三个指标用金字塔图的形式再说一遍吗。
图和报表含义一样，那多做个奇形怪状的图就是脱了裤子放屁。
这也是开头吐槽“你这分的有啥意义！
”的来源。
还有人会说：
“我看示例，也就是一个维度砍几段，那我把付费、活跃这些维度看看，做个类似下图：
想象中分层效果，不就好了？
”
答：
这是另一类用户分层常见错误：
维度交叉。
用户付费、活跃指标之间，有交叉很常见的事。
当分类维度相互交叉，一层用户又包含另一层的时候，解读起来就很费劲，这时候还不如直接做个矩阵分类看得更清楚。
综上，用户分层之所以经常做的流于表面，很大程度是因为：
做分析的人缺少细化思考的意识，过分追求画一个层层叠叠的图，来显得思考全面，忽视了这个图对业务的作用，忽视了业务本身在不同阶段有不同需求。
4 用户分层的基本思路
做用户分层其实很简单，如下图所示，只需要分类维度+分类标准两样东西即可
我们说过：
用户分层的最大用户是快速定位问题，提示业务突破口。
想要达到这两重目的，就得做到（如下图所示）：
●分类维度是当前业务的关键问题
● 分类标准和业务动作直接相关
业务发展的关键问题和业务动作，并非完全异想天开，或者“听领导指示”，而是与产品/业务发展的生命周期高度相关。
每次讲到：
“要了解当前业务重点问题”，都有人说：
我直接去问问。
额，直接沟通是好事，但是如果自己啥都不懂，不但业务懒得分享，偶尔说几个词可能还听不懂。
甚至有可能运营自己都是稀里糊涂，领导说啥干啥，不懂脑子。
所以做分析的人还是得有些了解的。
5 基于发展阶段选分类维度
通常一个产品/业务上线会经历五个阶段（如下图所示）每个阶段要关注的核心指标、关键问题是不一样的。
通过传统企业在产品生命周期末尾会选择甩货、等下一代产品上线。
互联网企业做多次迭代可能性更高。
在不同的阶段，业务关注的问题也会不同，如下图所示：
周期
运营行动
数据变化
关注点
培育期
获取种子用户，验证设计想法，优化产品体验，打造核心丝群
整体用户数少，单用户质量高
核心用户质量
成长期
获取大量新用户，快速占领市场
用户快速增长、新用户增多
新用户数，新用户质量
成熟期
提升转化率，最大化实现产品价值
增速减慢，存量基数庞大，转化率提高
用户群体转化率，核心用户数量，保留率
迭代期
改造产品用户，再次获取新用户，激活沉睡用户
新用户增加，存量激活
新用户数，新用户质量，老用户唤醒数量、质量
衰退期
榨取用户价值，控制经营成本
用户大量流失，高端用户转化率/累积消费进一步增加
高价值用户胡流失率、质量
有了这些基础，我们自己能对当前形势做初步判断，和业务沟通也更顺畅。
定出当前关注的重点问题，就能锁定分类维度，下边再看分类标准。
6 基于业务动作设分类标准
企业能提供给用户的产品/服务/体验是有限的，它受到三方限制
●产品限制：
每种产品，每个产品组合能满足用户的需求是有限的
● 竞品限制：
即使企业能提供众多产品，也很难包装拼得过对手
● 需求限制：
用户口味会经常变化，今天喜欢，明天就不喜欢
在这三方限制下，往往运营会选择爆款战略，用一个爆款产品/有竞争力的服务/优质的顾客体验来吸引用户，达成自己的目标。
往往在用户处于新人阶段，有一个入门级产品；在成长期会在某个节点设立特别优惠的奖励。
这些节点，就成为天然的分类标准。
在这方面，传统企业做得反而比互联网企业要好。
传统企业指望卖产品的毛利过日子，因此对给客户多少回馈有清晰的界定。
一般是从毛利中拨一个固定比例作为回馈，然后参照竞争对手的比例，选择自己主打的档位，从而形成竞争优势。
这样对应的分类标准，也可以直接套用业务的标准（如下图所示）。
在这种分层标准的指导下，就很容易根据分层数据的变化，找到对应的问题。
如同开头举例的效果，看到某个档次的用户少了，立马意识到：
找人找偏了，产品竞争力得检讨了。
这样后续深入分析，也有了线索。
反倒是互联网企业，除了少数头部企业外，大量的还停留在大干快上、烧钱补贴阶段。
缺少清晰的产品线规划和竞争策略，反正运营有钱就往死里发券，做大了规模好上市圈钱。
所以在互联网公司经常培养出那种：
注册少了-发券，活跃不行-发券，留存不行-发券的无脑运营。
如果做数据分析的人，发现你们公司的运营真的很无脑，都是看着AARRR哪个指标跌了就短期上活动搞一搞，完全没有全局规划，也没啥策略。
那可以试着参照竞品的情况，做一个竞品分析，把本品，竞品在不同消费/活跃程度的用户身上的差异分清楚，帮他们看到：
我们其实在XX档次有优势，在XX档次有劣势。
因此，我们可以制定用户分层战术，进一步系统的优化。
毕竟我们是搞运营，不是搞运动。
7 小结
用户分层看起来简单，可深入探讨的话，需要牵扯的业务细节非常多。
很多人做起来很困扰，都是困扰在：
领导让我分高端用户，到底是8000算高端，10000算高端，还是12000算高端呢？
是滴，他就纠结这个划线纠结的死去活来。
你反问：
●目前阶段的重点问题是什么？
● 在目前阶段，高端真的就是“高消费吗？
”
● 8K，10K，12K背后，对应我们运营的什么动作？
● 我们做的动作，到底对用户有什么吸引力，竞争力
他啥都不知道！
他还在指望着，能有个机器学习算法，啪啪一算，就告诉他：
“人工智能阿尔法狗告诉你，10000是完美的标准，谁不服气，阿尔法狗咬死他”
用户分层是业务运作的结果，用户分层是应用于业务运作，因此看似简单的分层，只要和业务结合起来，就很容易解释清楚，也很容易定位到问题。
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