如果沒(méi)有細(xì)分用戶(hù)，產(chǎn)品設(shè)計(jì)就只能靠直覺(jué)和猜測(cè)，運(yùn)營(yíng)活動(dòng)就只能靠拍腦門(mén)兒。那要如何通過(guò)用戶(hù)細(xì)分找到你的“超級(jí)用戶(hù)”？

用戶(hù)細(xì)分是指根據(jù)用戶(hù)的社會(huì)屬性、行為數(shù)據(jù)和消費(fèi)偏好等將其劃歸不同群組的流程。比如：您可通過(guò)用戶(hù)細(xì)分指定來(lái)自特定國(guó)家/地區(qū)或城市的用戶(hù)，添加另一個(gè)細(xì)分條件來(lái)指定購(gòu)買(mǎi)特定產(chǎn)品或使用產(chǎn)品上特定功能的用戶(hù)。

通過(guò)指標(biāo)的篩選，可以幫你找出那些“超級(jí)用戶(hù)”比如：“購(gòu)物狂”或您產(chǎn)品的“發(fā)燒友”，并看看他們都有什么共性。

通過(guò)細(xì)分還可以幫助產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化，提供個(gè)性化的用戶(hù)體驗(yàn)。比如：有一類(lèi)用戶(hù)白天基本不會(huì)啟動(dòng)應(yīng)用，因?yàn)樗麄兿矚g白天就是工作狀態(tài)，但晚上簡(jiǎn)直又變成“腦殘粉”。

這意味著不管產(chǎn)品同學(xué)還是運(yùn)營(yíng)同學(xué)都需要盡可能多地了解他們，以避免在白天讓他們頻繁收到push推送，而晚上服務(wù)器停止服務(wù)進(jìn)行升級(jí)的尷尬局面。

如果沒(méi)有細(xì)分，產(chǎn)品設(shè)計(jì)就只能靠直覺(jué)和猜測(cè)，運(yùn)營(yíng)活動(dòng)就只能靠拍腦門(mén)兒，對(duì)了還好，可不對(duì)呢？由于新版本發(fā)布或不可抗力的原因，啟動(dòng)猛增或遭遇滑鐵盧？

沒(méi)有細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)無(wú)法預(yù)知他們產(chǎn)品的未來(lái)，運(yùn)營(yíng)活動(dòng)只能靠經(jīng)驗(yàn)，而辛辛苦苦引進(jìn)來(lái)的用戶(hù)也就慢慢流失了。

一、可以使用哪些細(xì)分策略？

1. 付費(fèi)用戶(hù)與免費(fèi)用戶(hù)

付費(fèi)用戶(hù)通常比免費(fèi)用戶(hù)忠誠(chéng)度更高，更具有用戶(hù)粘性且更易于促使他們成為超級(jí)用戶(hù)，而免費(fèi)用戶(hù)可能并不會(huì)將產(chǎn)品視為生活中的必備工具，隨之而來(lái)的就是高流失風(fēng)險(xiǎn)。細(xì)分功能可以讓團(tuán)隊(duì)在保留前者的同時(shí)轉(zhuǎn)換后者。

2. 新增用戶(hù)和活躍用戶(hù)

新增用戶(hù)和活躍用戶(hù)在整個(gè)產(chǎn)品鏈路中處于非常不同的階段，活躍的用戶(hù)已經(jīng)找到產(chǎn)品服務(wù)中有足夠的價(jià)值，可以促使其再次打開(kāi)。此外活躍用戶(hù)又分很多情況（在第一篇運(yùn)營(yíng)填坑守則中已經(jīng)講過(guò)）。另一方面，新用戶(hù)怎么能留下來(lái)并且保持活躍度呢？

如果運(yùn)營(yíng)同學(xué)知道所有留下來(lái)的用戶(hù)都使用了某一個(gè)功能，這樣就可以“要挾”產(chǎn)品提高這個(gè)功能的露出機(jī)會(huì)，并“脅迫”設(shè)計(jì)同學(xué)將Icon突出，以幫助新用戶(hù)能成功留下來(lái)。

3. 網(wǎng)站/App的使用時(shí)長(zhǎng)

每個(gè)用戶(hù)可以貢獻(xiàn)的時(shí)間都有限，但卻很有價(jià)值。如果用戶(hù)選擇在網(wǎng)站或應(yīng)用上花費(fèi)時(shí)間，或者進(jìn)入界面后距第一次有效點(diǎn)擊時(shí)間間隔很長(zhǎng)，這些都是非常有用的信號(hào)。說(shuō)明用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品非常陌生或者產(chǎn)品交互主線(xiàn)不夠清晰，但用戶(hù)又充滿(mǎn)一定的好奇心想要看看產(chǎn)品究竟具備什么。

如果他們不花時(shí)間，或者進(jìn)來(lái)就可以選擇他們想要了解的，或者直接關(guān)閉，那也是同樣重要。通過(guò)按用戶(hù)使用時(shí)長(zhǎng)細(xì)分用戶(hù)，可以了解哪些功能，因素和內(nèi)容與高活躍相關(guān)，從而為增加使用時(shí)長(zhǎng)提供新的想法，或者減少某一部分使用時(shí)長(zhǎng)（比如：電商支付環(huán)節(jié)，用時(shí)越少支付機(jī)會(huì)越高）提供更多機(jī)會(huì)。

二、自定義事件

1. 積極行為動(dòng)作

添加“關(guān)注”的用戶(hù)與沒(méi)有“關(guān)注”的用戶(hù)有什么區(qū)別？或者一件商品已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)了一次或復(fù)購(gòu)十次的用戶(hù)？以及這個(gè)產(chǎn)品屬性是低頻購(gòu)買(mǎi)商品，還是高頻使用商品？

每個(gè)產(chǎn)品都有所不同，但知道這一點(diǎn)至關(guān)重要。通過(guò)分析用戶(hù)行為或動(dòng)作，運(yùn)營(yíng)同學(xué)可以分離出最重要的用戶(hù)共有的標(biāo)簽，并在這些標(biāo)簽的基礎(chǔ)上進(jìn)行更深層次的交叉細(xì)分。

2. 消極行為動(dòng)作

并非所有的用戶(hù)行為都是積極的，也會(huì)發(fā)生用戶(hù)流失，放棄購(gòu)物車(chē)或取消關(guān)注等消極行為動(dòng)作。

通過(guò)分析這些行為動(dòng)作之前發(fā)生的事件（例如：服務(wù)宕機(jī)、延時(shí)或新版本發(fā)布），運(yùn)營(yíng)同學(xué)可以將這些問(wèn)題歸集出來(lái)：

• 一是向產(chǎn)品和技術(shù)同學(xué)反饋問(wèn)題的嚴(yán)重程度并促使其改進(jìn)；
• 二是找到流失原因盡可能的在第一時(shí)間通過(guò)運(yùn)營(yíng)手段進(jìn)行挽回。

對(duì)于任意一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品而言，找到用戶(hù)的共性和個(gè)性都是十分有意義的。因?yàn)橛脩?hù)細(xì)分始終與商業(yè)目標(biāo)相結(jié)合，如：成本和利潤(rùn)。每個(gè)產(chǎn)品都應(yīng)該有自己的“套路”來(lái)確定哪些數(shù)據(jù)最有價(jià)值。一個(gè)由廣告驅(qū)動(dòng)的閱讀類(lèi)產(chǎn)品可能會(huì)從展現(xiàn)和點(diǎn)擊中獲得收益，并且還會(huì)追蹤這些有過(guò)點(diǎn)擊行為的人群具備什么樣的基礎(chǔ)屬性。

在用戶(hù)允許的情況下，產(chǎn)品盡可能的獲取更多的數(shù)據(jù)以便進(jìn)行更精準(zhǔn)的分析，并將這些數(shù)據(jù)作為你進(jìn)行用戶(hù)細(xì)分時(shí)可篩選的指標(biāo)。作為交換價(jià)值，產(chǎn)品需要滿(mǎn)足用戶(hù)更多的個(gè)性化需求，總體來(lái)說(shuō)這是相輔相成的，但是一定要保證數(shù)據(jù)安全。

• 社交屬性：性別，年齡，語(yǔ)言，常住地，婚姻狀況或收入，興趣，信仰，附屬關(guān)系或社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位；
• 行為數(shù)據(jù)：用戶(hù)的操作行為，例如訪(fǎng)問(wèn)次數(shù)，點(diǎn)擊次數(shù)，頁(yè)面停留時(shí)間和轉(zhuǎn)化率；
• 營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)：是否付費(fèi)，付費(fèi)能力，購(gòu)買(mǎi)偏好 ，購(gòu)買(mǎi)次數(shù)，購(gòu)買(mǎi)間隔。
• ……

三、如何做用戶(hù)細(xì)分？

用戶(hù)細(xì)分流程由四個(gè)步驟組成：

1. 確定細(xì)分的指標(biāo)

用戶(hù)細(xì)分的指標(biāo)有很多，剛才上面提到社交屬性中的：性別、年齡、地域等；營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)中的：年費(fèi)用戶(hù)、包月用戶(hù)等，行為數(shù)據(jù)中的：打開(kāi)頻次，關(guān)注行為，注銷(xiāo)動(dòng)作等；除此之外還有其他很多很多細(xì)分的指標(biāo)，細(xì)分指標(biāo)的確定由細(xì)分目的和目標(biāo)用戶(hù)等相關(guān)因素決定。

2. 用戶(hù)信息采集

用戶(hù)信息包括公司日常運(yùn)營(yíng)所積累的用戶(hù)，通過(guò)企業(yè)相關(guān)調(diào)研活動(dòng)所采集的用戶(hù)信息，以及第三方合作平臺(tái)互換的用戶(hù)信息。

3. 制定細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)

細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)并沒(méi)有一個(gè)定型，暫且可以歸類(lèi)為售前、售中、售后。售前細(xì)分是粗顆粒度細(xì)分，篩選，譬如：時(shí)間、社交屬性等。

售中細(xì)分是根據(jù)以往成熟經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停ò咐┛梢悦鞔_用戶(hù)行為的細(xì)分準(zhǔn)則，售后細(xì)分為用戶(hù)類(lèi)型起初并沒(méi)有具體的特征形態(tài)，根據(jù)多個(gè)數(shù)據(jù)特征變量，利用聚類(lèi)等統(tǒng)計(jì)分析方法，而定義的細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)。

4. 細(xì)分用戶(hù)描述

將不同類(lèi)型的用戶(hù)進(jìn)行具備其特征的描述，比如：根據(jù)用戶(hù)價(jià)值和用戶(hù)活躍度進(jìn)行四象限分類(lèi)為：普通用戶(hù)、高價(jià)值低頻用戶(hù)、低價(jià)值高頻用戶(hù)、超級(jí)用戶(hù)，還可以根據(jù)用戶(hù)行為繼續(xù)往下拆解描述。

關(guān)于常用的細(xì)分分析方法，下篇會(huì)給大家介紹，比如逐步細(xì)分法，交叉細(xì)分法、統(tǒng)計(jì)歸納法等等。