2020-11-18 11:54:19 阅读(219)
有同学问:有没有标准的分层规范?在回答这个问题之前,我们先看一个简单的问题:(总收入=支付用户*支付用户人均支付)用户分层的一般作用本质上,用户分层是一种特殊的用户细分形式:根据用户价值细分,上层是高价值用户;下层是低价值用户。去平均化是用户分层最大的用途。例如,大多数学生会脱口而出上述问题:总收入在下降;人均支付减少了17%,用户增加了20%;要提高人均支付,再多做25。看看平均值,就会得出这样的结论。但实际上,平均值降低25元,是不是等于业务要想办法提高25元?当然不是,因为我们不知道这一万多用户的构成。如果我们告诉你这1万人有以下两种形式,你还会认为人均可以提高25元吗?这是用户分层功能的直观展示。我们会发现,通过平均值观察到的趋势是正确的;但推导出的执行计划往往是错误的。在执行层面,用户需要细分,才能更容易找到真正的问题,制定可行的计划。用户分层的特殊功能还有一个特殊功能,就是企业提供给高中低端用户的产品/服务/体验有限,往往是固定的高中低端套餐、高配/标配/低配产品、高级/中级/初级VIP服务。当我们分开观察高、中、低档用户时,很容易直观地看到我们提供的产品/服务/体验是否有问题,我们正在失去哪个客户。这种分析方向性很强,可以快速定位问题,帮助操作找到突破口。例如,上述例子中的AB形式简化了方便的例子,但代表了两种非常经典的业务形式,依赖于土豪劣绅用户的大R业务和大量普通用户的大DAU业务(大R和大DAU是游戏行业术语,这两种形式在游戏行业中最不同,所以直接应用于这里)。用户分层的常见形式如下:了解这一层,再看AB两种形式,我们就能更准确地定位问题。经过这层解读,是不是比只看平均值,然后说“客户单价低,要提高”更彻底?这是用户分层的进一步作用:结合业务行为分层,快速定位业务问题。在阅读了用户分层的常见错误示例后,一些学生会说:“分层似乎很简单,用户价值,付费吗?≥活跃≥注册,我直接叠金字塔(如下图所示)不好,我觉得网上都是这样叠的。答:这是用户分层的常见错误,缺乏重点。请记住,用户分层是为了快速定位问题。如果只是像上图一样,简单地将注册、活跃和付费折叠成金字塔,图形看起来非常棒。但本质上,用户数量、活跃率和转化率不是以金字塔图的形式重复的吗?图片的含义和报表一样,多做一张奇怪的图片就是脱下裤子放屁,这也是开头被吐槽的原因。有同学会说:“我看示例,也就是一个维度砍几段,然后我看付费活跃的维度,做一个类似下图:想象中的分层效果不好吗?答:这是另一类用户分层常见错误,维度交叉。交叉在用户付费和活跃指标之间是很常见的。当分类维度相互交叉,一层用户包含另一层时,很难解释。此时,最好直接做矩阵分类,看得更清楚。综上所述,用户分层往往是肤浅的,很大程度上是因为分析学生缺乏详细思考的意识,过度追求层层图片,显得综合思考;忽略了图片在业务中的作用,忽略了业务本身在不同阶段的不同需求。用户分层的基本思路其实很简单,如下图所示,只需要“分类维度” 分类标准可以是两样东西。正如我们所说,用户分层的最大用户是快速定位问题,提示业务突破。要达到这两个目的,就必须这样做(如下图所示):分类维度是当前业务的关键问题;分类标准与业务行动直接相关。业务发展的关键问题和业务行动并非完全异想天开或“听取领导指示”,而是与产品/业务发展的生命周期高度相关。每次谈到“了解当前业务的关键问题”,一些学生都说要直接问。直接沟通是一件好事,但如果你什么都不懂,不仅业务懒得分享,偶尔说几个词可能不懂;甚至可能操作自己很困惑,领导说什么,不动脑筋。所以做分析的同学还是要有所了解的。根据开发阶段的分类维度,一个产品/业务通常经历五个阶段(如下图所示),每个阶段的核心指标和关键问题是不同的。在产品生命周期结束时,传统企业会选择抛售商品,等待下一代产品上线,互联网企业更有可能多次迭代。在不同的阶段,业务关注的问题也会有所不同,如下图所示:有了这些基础,我们可以对当前的情况做出初步的判断,并更顺利地与业务沟通。确定当前关注的关键问题,可以锁定分类维度,看下面的分类标准。基于业务动作设置分类标准的企业能够为用户提供的产品/服务/体验有限,受三方限制。产品限制:各产品、各产品组合满足用户需求有限;竞争产品限制:即使企业能提供大量产品,也很难包装竞争对手;需求限制:用户口味经常改变,今天喜欢,明天不喜欢。在这三方的限制下,运营商往往会选择爆款策略,用爆款产品/有竞争力的服务/优质的客户体验来吸引用户,实现自己的目标。用户处于新阶段,有入门级产品;成长期会在某个节点设置特别优惠的奖励。这些节点已成为自然分类标准。在这方面,传统企业比互联网企业做得更好。传统企业希望通过销售产品的毛利来生活,因此对给客户多少反馈有明确的定义。一般从毛利中拨出固定比例作为反馈,然后参照竞争对手的比例,选择自己的主要档位,从而形成竞争优势。业务标准(如下图所示)也可以直接应用于相应的分类标准。在这一分层标准的指导下,很容易根据分层数据的变化找到相应的问题。就像开头举例的效果一样,看到某个档次的用户少了,马上意识到找人偏了,产品竞争力得到了回顾。这样,后续的深入分析也有线索。相反,互联网企业,除少数龙头企业外,大量企业仍处于快速工作、烧钱补贴阶段。缺乏明确的产品线规划和竞争策略。无论如何,如果你有钱,你会发行优惠券,扩大规模,在市场上圈钱。因此,在互联网公司中,经常培养“注册少发券、活跃不发券、留存不发券”的无脑经营。如果做数据分析的同学发现你们公司的运营真的很无脑,都是看AARR哪个指标跌了就做短期活动,没有全局规划,没有策略。然后你可以试着参考竞争产品的情况,分析竞争产品,清楚地区分不同消费/活动的用户之间的差异,帮助他们看到:我们实际上在XX级别有优势,在XX级别有劣势。因此,我们可以制定用户分层战术,进一步系统优化。毕竟,我们从事运营,而不是活动。总结用户分层看起来很简单,如果可以深入讨论,需要涉及很多业务细节。很多同学做起来很麻烦,都是“领导让我分高端用户,是8000高端,10000高端,还是12000高端”。是滴,他纠结于这条线,纠结于死亡。你问:现阶段的重点问题是什么?现阶段,高端真的是“高消费”吗?8K、10K、12K背后的相应操作是什么?我们的行动对用户有什么吸引力和竞争力?他什么都不知道。他还在期待有一个机器学习算法,然后告诉他:“人工智能阿尔法狗告诉你,1万是完美的标准。谁不服气,阿尔法狗咬了他。”。这是相反的。用户分层是业务运营的结果,用户分层应用于业务运营。因此,看似简单的分层,只要与业务相结合,就很容易解释清楚,也很容易定位问题。鼓励大家。
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