這才是真正的用戶分層,而不是看平均數
有同學疑惑:做用戶分層,總覺得沒啥科學依據:
1、到底用什么指標分?
2、到底是消費1-300分一層,還是1-350分一層?
3、分完了層,還能怎么進一步分析,提出有用建議?
今天通過一個小例子,系統給大家講清楚。文章很長,還沒有關注陳老師的同學,先關注點贊,慢慢看哦。
在討論這個問題之前,大家先看一個簡單的問題,假設一個業務收入情況如下,你會怎么解讀數據?(總收入=付費用戶數*付費用戶人均付費)
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一、用戶分層的一般作用
比如上邊的題目,大部分同學會脫口而出:
- 1到3月,總收入在下降
- 3月對比1月,人均付費減少了25元
- 3月對比1月,用戶增長了2000名
- 建議把人均付費搞多,再多消費25元
看平均數,就會得出這種結論。這也是經常被業務吐槽的:“沒有深入分析”。
如果我們告訴大家,這1萬人有下邊兩種形態構成,大家還會覺得,人均拉高25元就可以了嗎?
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這就是用戶分層作用的直觀作用:通過分層,發現業務特點,找到核新用戶群體。用戶總數,消費總數相同的情況下:
形態A,付費是由少數大額消費用戶支持的。因此看平均值意義不大, 要重點看:從用戶中轉化了多少高額用戶
形態B,付費有大量普通用戶貢獻,此時看平均值還有一定意義,要關注普遍用戶需求
這種區別,再游戲行業很常見,甚至有大R型業務(依賴少數高充值土豪)和大DAU型業務(大量在線,低消費)的區別,他們的用戶分層情況,如下圖所示:
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了解到這一層,再看回AB兩形態,我們就能更準確定位出問題:
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這才是用戶分層的真正作用:不是簡單的畫個線,定個高低,而是發現核心用戶是誰,從而重點服務。
二、用戶分層的常見錯誤
注意!有一種網上廣為流傳的圖,其實是有問題的(如下圖)
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這樣分的太粗糙了,付費用戶,活躍用戶都是一個巨大的整體,不做細致切分,很難看出問題。
但是,如果只做單維度的切分,可能也有問題,如下圖所示。因為用戶可能同時有付費+活躍行為,單維度切分,不容易發現問題。還是用矩陣分析法,把至少兩個維度結合起來看,更容易看出問題(如下圖)
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當然還有很多其他很好用的組合,比如:
- 消費+毛利→ 區分貢獻高消費+高毛利金牛客戶 and 高消費+低毛利的喜歡薅羊毛的客戶
- 消費+消費SKU數→ 區分出喜歡消費單一產品的重度用戶 and 多品類消費的興趣廣泛的用戶
- 消費+購買頻次→區分出一次大單客戶+高頻購買用戶
下邊我們來看,具體到一個維度,該怎么切分
三、用戶層級怎么切分
單個維度切分,其實很簡單,如下圖所示,只需要分類維度+分類標準兩樣東西即可。
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我們說過:用戶分層的最大用戶是發現業務問題,找到應對策略。想要達到這兩重目的,就得做到(如下圖所示):
- 分類維度是當前業務的關鍵問題
- 分類標準和業務動作直接相關
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如果是和消費有關的標準建議結合產品單價
- 消費1件產品的,為低級用戶
- 消費2件~10件/消費中級套裝的,為初級用戶
- 消費10件以上/消費高額套裝的,為高級用戶
這樣產品看到分層結果后,就知道:該推動只買1件,多買1次;推動中級用戶去消費高級別套裝。業務指向明顯。
如果產品本身缺少清晰分類,那么分層標準可以考慮二八劃分,或者按平均值倍數劃分,比如先對用戶消費進行排行,然后取排名前20%的用戶,按第20%排名用戶消費,定為:高消費。或者先計算平均值,按平均值的5倍,2倍,1倍,1/2,1/4劃分。不過這些做法,依然缺少業務含義,不一定好用,還是結合產品來看更好
五、分層以后做什么
分層能幫助我們看清楚:
1、大客戶消費力+消費偏好
2、大客戶 VS 小客戶的消費差異
3、大客戶為我司創造毛利(可以再補貼他的上限)
我司并不見得是用戶唯一選擇,所以分層后,可以結合競爭對手的產品+優惠活動,把各種優惠券/禮品/積分,統一折算成“回饋比例”指標(我司所有贈送福利的成本/客戶消費金額)。然后制定策略。原則上,在我司重點發力的客戶群體,回饋比例要高于競爭對手,這樣業務部門,才有足夠的預算,搞活動,送禮品,打敗競爭對手,爭取客戶(如下圖)
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當然,有可能投了錢,但是活動不給力,對應層級的用戶人數,消費并沒有明顯提升。那么結合用戶分層數據,我們也能快速發現問題,再來檢討:到底怎么樣做,才能促成目標
六、小結
用戶分層看起來簡單,可深入探討的話,需要牽扯的業務細節非常多。很多同學做起來很困擾,都是困擾在:領導讓我分高端用戶,到底是8000算高端,10000算高端,還是12000算高端呢?
反問:
- 消費8000,意味著消費多少產品?
- 消費8000人群,占整體比例如何?貢獻多大?
- 8K,10K,12K背后,對應我們運營的什么動作?
- 我們做的動作,到底對用戶有什么吸引力,競爭力?
這些才是能推動用戶分層落地的問題,要遠遠比孤零零糾結8000還是8100有意義的多。好的用戶分層,直接能推導出運營措施,也是這樣做的