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之前我写过一篇关于用户分层的文章,
一文讲透用户分层的本质及实操
文章中,我们探讨了用户分层的本质,及用户分层的方法论。
"用户分层方法论:基于分层目标,选取分层维度,通过不同维度的联合评估,划分用户层级,并根据不同层级用户的差异性特征,针对性的制定运营策略,并不断的通过反馈优化迭代"
比如,很著名的,RFM模型。
选取用户的最近一次消费时间(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)三个维度,
进行2*2*2=8 种组合,把用户分成8个层级,然后对不同层级的用户进行差异化运营。
但是,我越发觉得,这种用户分层方法在实际的运营过中,是有缺陷的。
这也导致,达不到预期的运营效果。
为什么说是有缺陷的?
因为所有这种用户分层方法(RFM模型/金字塔模型等),都不自觉的默认了:
用户特征是驱使用户行为的原因,从而匹配相应的运营动作,而用户特征是用户行为的果,不是因!
即我们通过用户分层,并没有洞察到用户行为背后的原因,却试图去干预用户行为!
举个例子来解释:
比如在上述RFM模型中,有一类用户是重要发展用户。
当用户出现"近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低"的行为时,就会被打上重要发展用户这一特征标签。
而导致用户出现这个行为(近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低)背后的原因千差万别,但都被打上了同一个标签“重要发展用户”。
这时,问题就出现了,
我们默认有这个标签特征的用户的行为可以被同样的运营方法干预,即我们默认了:用户特征是驱使用户行为的原因。
此时,就会出现如下运营动作:
比如,所谓的个性化营销:把这类用户圈选出来,发短信,发push,发优惠券。
结果,可想而知,
一顿操作猛如虎,一看转化0.5。
所以,
市面上流行的用户分层方法论,分的是用户特征。
而用户特征是用户行为的果,不是因!
所以,
我认为,做用户分层是为了更好的干预用户行为,所以,用户分层分的应该是导致用户行为背后的原因。
而基于此,最理想的用户分层状态就是我能洞察每一个用户行为背后的原因,从而提供不同的运营策略。
即"单一用户市场策略"。
这种方法针对一些高客单,私人定制行业适用。
但是,当用户基础庞大,无法做到洞察每一个用户行为背后的原因时,是不是就没有很好的分层方法了呢?
其实不然。
之前我写过一篇文章,介绍了 “用户代办任务理论”:
解密品牌增长背后的创新思路:麦当劳奶昔与火车票盲盒
用户代办任务理论(Jobs to Be Done Theory,简称 JTBD):用户并不是单纯地购买产品或服务,而是 “雇佣” 它们来完成特定的任务。
从这个视角出发做用户分层,会是怎么样的呢?
还是上面那个特征的用户,
当用户出现"近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低"的特征时,我们不是简单的把所有这类用户都打上重要发展用户的标签。
而是,通过观察、访谈、问卷调查等方式,深入了解用户为什么会出现这类行为,找到典型情境下想要完成的任务,根据任务进行分层,再做营销干预。
比如,都是买黄金,
有“雇佣“它来实现资产升值的,有“雇佣”它来让女神开心的,有“雇佣”它送父母表达孝心的;
当洞察了用户背后的任务时,虽然都是重要发展用户,虽然触达方式还是这些,但触达文案却完全不同了。
最后的话,
用户分层核心还是为了更好的干预用户行为,而这需要找到用户行为背后的原因,随着AI的不断发展,最终用户分层会实现“单一用户市场策略”的理想状态。
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