一聽到用戶分群呀，很多同學都來勁了，網上寫用戶分群的文章多如牛毛?？蓪嶋H工作中，經常做完分群以后被一句話問死：“所以能提升多業績？不能提升業績你分它干啥？”

質問如此犀利，以至于很多同學自己都懷疑人生：到底分群的意義在哪里？該如何破局？

1、用戶分群的痛點

最大的痛點在于：分群本身不能直接產生價值。無論分群用的是啥模型，最后的結果也只是一個數據標簽而已。問題就在于：沒有一個用戶會為這個標簽買單。

用戶買單的原因永遠是：

需求：我剛好需要這個

渠道：我剛好看到你家在賣

價格：你家商品價格很便宜

設計：你家商品設計很好看

品牌：你家牌子我很喜歡

跟風：我看別人都在你家買

功能：你家商品功能多，好用

……?

并且是這些因素綜合影響的結果。指望一個模型，把以上所有通通預測清楚，是100%不可能的。那相當于要求算法工程師能精確到：張三公元2021年7月29日10點19分會打開手機商城，他恰好想買一個正價200且優惠20元的大風牌電風扇……這么搞，還不如請個算命大師靠譜。

知道問題關鍵所在，破局的思路也就清晰了：放棄用一個神威無敵大將軍模型，一炮搞掂所有問題的幼稚想法。從影響用戶消費的因素出發，分模塊，各個擊破。

2、提升業績的關鍵

影響用戶消費的因素之間，有內在邏輯關系（如下圖）：

用戶有需求，恰好能接觸到某個品牌，然后再思考這個品牌提供的解決方案能否滿足需求。

因此從大類上，可以拆解成三大模塊：

•  用戶需求
• 接觸渠道
• 解決方案

大部分企業不是頭騰阿美滴，沒有壟斷地位，因此最大的難點是中間層：接觸渠道。如果無法有效接觸用戶，前端的需求洞察，后端的方案匹配，都是空談。

因此，真想讓用戶分群模型見效，首先要突破的是接觸渠道這一環。對用戶接觸行為進行分群，區分出不同用戶適合的接觸渠道，能直接提升落地效果。（如下圖）

大部分企業不是能大把燒錢的公司，資源要謹慎使用。因此第二大難點，是區分用戶支付能力，計算出到底值得投多少資源去做。注意：很多同學懶省事，喜歡算一下累計消費就交差，累計消費高的就意味著支付能力高，就值得投資源，這是懶政。

因為歷史消費不代表未來消費，有些品類可能有用戶忠誠度，會進行復購。有些品類壓根就是一筆的生意。因此這里建議拆分幾個標簽，分別做歸類（如下圖）：

大部分企業不是平臺企業，只要有交易就行，不在乎是誰的產品。因此在匹配解決方案的時候，就注定了有些商品可能沒有市場競爭力，只能匹配給忠誠度高的客戶；有的商品就是拿價格換銷量，引流一把而已。

所以解決方案，是緊密結合用戶的價值、需求、觸點來做的（如下圖）：

有了以上準備，可以開始搭積木，組裝能提升業績的分層模型了。

3、用戶分群組裝方式???

經過上一步分析，準備好各個基礎模塊（如下圖）開始組裝。

第一步：基于用戶支付+品牌粘性，確認基礎分群策略，鎖定每個用戶值得多少投入和預期達成的目標。

如果想進一步提升效益，可以在這里增加兩個模型：

模型1：自然消費預測。通過建模/分析，發現高概率（70%以上即可）自然消費的用戶，然后削弱該部分用戶的投入，這樣就能進一步提高分群策略的資源投放ROI。

模型2：價格敏感性分析。通過建模/分析，發現高價格敏感型用戶，然后視當前業務發展情況，如果缺銷售數量，就投錢做這批用戶；如果缺利潤，就暫時放棄不做，這樣也能進一步提高ROI

第二步：基于用戶偏好+接觸渠道，確認接觸策略。注意，在接觸策略上，對于重點用戶，完全可以采取地毯式轟炸的戰術，店員、APP信息、短信輪番上陣，直到100%覆蓋。而對于邊緣用戶，則要看接觸概率，評估是否值得投資去聯系。

第三步：用戶分群+用戶偏好，確定商品、促銷方案。其中用戶偏好決定了匹配哪種商品，分群策略決定了投不投優惠，投多少優惠力度。

第四步：確認內容。以上三項都確認完畢后，內容就是水到渠成的。因為每個人群推送的商品、優惠方案、接觸渠道已定，內容只需要根據不同接觸渠道熱點，創作相應的圖片、文字、視頻即可。

以上，組合出來的，就是一個完整的運營落地方案。相比之單純給一個：會消費/會流失的預測結果，這種組合方案有幾個明顯優勢：

1、鎖定了用戶應該投入多少資源，避免了“你不投，用戶咋產生價值？用戶沒產生價值，我為啥要投？”這種雞生蛋、蛋生雞式樣的側核批

2、先考慮接觸渠道問題，避免了“你分析的都有理，但是我聯系不上客戶”的尷尬

3、大大減少了控制變量，避免了扯不清到底用戶不買是投入不夠還是設計不好?

因為已經提前鎖定了資源和接觸渠道，因此控制變量只剩下內容、商品兩個。后期優化就是看怎么換內容提高點擊，怎么換商品提高轉化。

這樣后期復盤分析思路也清楚：通過多輪商品、內容測試，能找出在現有商品結構下，對用戶運營的能力上限在哪里，哪種手段好用。這樣不但能提升短期效益，而且能為長期內推動商品升級做鋪墊。

4、小結

從本質上看，之所以需要這種組合式分群模型，是因為當分析目標是：“提升業績”的時候，影響結果因素太多，不細致考慮，很有可能滿盤皆失。

想讓數據見效，從來都不能指望“一模平天下”，多方調動資源才是正道。這種分群思路與建模過程，實際上就是CDP運營的整體思路。