你可能想不到，一个简单的用户分层模型，加上一些精细化运营策略，就能让用户活跃度「起死回生」。今天，我们来拆解一个豆瓣的案例，看看他们是如何做到的。
01用户分层具体实施流程1.获取分层所需数据
1）确定要抓取的数据项
在确定采用具体的用户分层模型后，下一步就是要完成数据的爬取，并结合数据爬取结果对用户进行描述和层次划分。为了实现用户精细化运营，首要任务是围绕模型确定需要抓取的数据项，把数据定义清楚。
第一个问题是目标用户范围界定。如果不明确界定用户范围，数据分析人员只能获取全部用户数据。对豆瓣这种拥有1000万注册用户的平台来说，数据体量过大会导致处理困难。因此必须想办法在保证数据参考价值的同时，将数据量控制在合理范围内。
2）界定目标用户范围与周期
3）提出数据需求获取数据
4）对数据做二次处理映射
a.统计数据分布设定划分标准
通过统计发现以下数据分布特征：
b.将标准应用到数据完成分层
对于关键用户行为采用五段划分法，从「少、中等、偏上、高」等层次来划分。基于二八法则，可以将超过80%用户的行为水平设定为「中等」标准。
最终得到一个交叉分析表：
基于这个分层标准，可以采用两种划分逻辑：一是严谨的数据模型方式，类似RFM模型，对各项指标的中值进行界定；二是在资源有限的情况下，通过经验判断，将用户分为「低价值、一般价值、较高价值」等不同层级。
根据数据表现，最终将用户划分为P1到P5五个层级，分别代表：边缘用户、偶尔访问型用户、已形成使用习惯的用户、忠诚用户和高价值用户。
02依据分层制定运营策略1.明确各类用户期望发生的行为
完成用户分层后，就要针对不同层级用户制定运营策略。用户分层是手段，提升用户价值才是目的。根据用户行为数据进行分层，制定精细化运营策略，提升用户价值。
在制定策略时，需要考虑三个层面：
a.一次性关键行为：物质奖励等
例如，当识别出一位18岁的女性用户时，就不应该向其推送育儿类内容，要注重推荐内容与用户画像的匹配度。
b.最低程度贡献：达标性奖励
第二类是期望用户保持某种最低程度的贡献，如要求签约作者每月至少贡献20篇内容，或要求司机每天至少完成10个订单。针对这类期望，通常采用达标奖励机制：只要达到规定目标，就可以获得特殊权益、物质奖励或其他特权。
c.长期持续行为：培养习惯导向
第三类是希望用户能够长期保持某些行为，如持续浏览、使用特定功能、定期购物或持续发布内容。这类策略主要围绕培养用户习惯展开，可以从三个方向思考：
1）找到并强化用户获得正反馈的核心驱动力：
2）为定期行为设计额外激励：比如用户每月购物时提供特殊折扣或专属福利，通过规律性的激励机制培养用户的消费习惯。
3）设置随机奖励机制：在用户访问或使用产品的不同阶段，通过不定期的奖励给予惊喜，保持用户新鲜感。
d.能力身份进阶：专属权益激励
第四类是引导用户完成能力或身份的跃迁，如从普通用户晋升为内容创作者，或从一般活跃用户成长为核心用户。这类策略主要包含两个方向：
e.提升情感认同：高价值关系培养
第五类是提升用户对产品的情感认同，这类策略相对简单，主要包含两个方向：
a.P1用户：优质内容push等
针对边缘用户（P1），主要运营策略包括：
这类用户有过访问行为，说明对平台内容存在兴趣，通过适当的用户运营，有机会提升其活跃度。
b.P2用户：引导内容创造等
对于偶尔访问型用户（P2），关键是培养其使用习惯：
c.P3用户：小组互动关系链等
针对已形成使用习惯的用户（P3），重点是深化其参与度：
d.P4/P5用户：线下活动等
对于忠诚用户（P4）和高价值用户（P5），需要采取更深度的运营策略：
在实际开展用户精细化运营时，面对众多策略选项，需要合理安排实施顺序。主要遵循以下原则：
a.机制影响范围大的优先
优先实施那些一个机制就能影响多数用户的运营工作，或优先解决用户基数最大群体的问题。例如，数据显示P2用户群体基数最大，就可以优先对这部分用户实施运营策略。
b.避免复杂项目并行
避免同时启动多个复杂度高、链条长的运营方案。比如针对P4、P5用户的线下活动已经需要较高运营成本，这时就不宜同时在其他用户层级上开展复杂的荣誉激励项目。否则容易导致资源分散，影响各项目的执行效果。
c.运营策略可监控可评估
互联网运营的重要原则是确保每个策略都可以被监控和评估。如果无法评估效果好坏，就可能造成资源浪费。因此在策略上线前，就要想好评估方式和标准。
2.快速检验策略效果得出结论
在数据分析和用户行为分析的基础上，快速验证比完美方案更重要。要始终保持强烈的目标导向意识，策略实施后要跟进到底，得出明确结论。
即使某个策略被证明无效，这个发现本身也具有重要价值。因为在增长黑客实践中，找到正确方向往往需要经过多次尝试和验证。关键是能够快速检验出哪些策略无效，及时调整方向。
用户分层运营贵在准确识别用户群体特征，快速建立可执行的分层方案，创造持续增长的运营价值。在资源有限的情况下，通过合理的数据分析和策略匹配，依然能搭建起行之有效的分层运营体系。
只要坚持以结果为导向，保持高效验证和持续迭代，就一定能找到最适合产品的运营方向。
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