通過一個(gè)實(shí)際的豆瓣運(yùn)營案例，本文將展示如何利用用戶分層策略有效地提升用戶活躍度。從業(yè)務(wù)邏輯分析到策略執(zhí)行，每一步都是精細(xì)化運(yùn)營的精髓，帶來明顯的改進(jìn)效果。

01 實(shí)施流程

1. 梳理業(yè)務(wù)邏輯

在一個(gè)產(chǎn)品中實(shí)施用戶分層運(yùn)營，首先要梳理清楚這個(gè)產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯。當(dāng)明確了產(chǎn)品需要通過用戶分層來解決一些精細(xì)化運(yùn)營或整體用戶價(jià)值提升的問題時(shí)，梳理業(yè)務(wù)邏輯就顯得尤為重要。所有的用戶分層操作，歸根結(jié)底都要服務(wù)于產(chǎn)品本身的業(yè)務(wù)邏輯，這一點(diǎn)必須要明確。

2. 選擇分層模型

梳理完業(yè)務(wù)邏輯后，第二步就是要結(jié)合手里的資源、要解決的問題以及當(dāng)下的現(xiàn)狀，來選擇一個(gè)更適合、更適用的用戶分層模型。不同的分層模型各有優(yōu)劣，需要根據(jù)實(shí)際情況去權(quán)衡選擇。比如時(shí)間、人力資源有限時(shí)，就要優(yōu)先考慮實(shí)施成本較低的分層方案。

3. 爬取數(shù)據(jù)劃分

選定了分層模型后，第三步就是要圍繞著這個(gè)模型，去爬取相關(guān)的數(shù)據(jù)。然后結(jié)合拿到的數(shù)據(jù)，完成對(duì)不同用戶層次的具體劃分。通過數(shù)據(jù)刻畫出每個(gè)層次用戶的典型特征，為分層運(yùn)營打下基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)劃分的精細(xì)程度，很大程度上決定了后續(xù)運(yùn)營工作的精準(zhǔn)度。

4. 制定運(yùn)營策略

當(dāng)用戶分層工作完成后，下一步就是要圍繞劃分出的不同用戶層級(jí)，制定差異化的分層運(yùn)營策略。不同價(jià)值的用戶群體關(guān)注點(diǎn)不同，需要采取不同的運(yùn)營手段。比如對(duì)高價(jià)值用戶可以側(cè)重激勵(lì)和發(fā)展，而對(duì)低價(jià)值用戶則偏重喚醒和召回。分層運(yùn)營策略要緊扣分層依據(jù)，有的放矢。

5. 執(zhí)行檢驗(yàn)迭代

最后一步就是持續(xù)地執(zhí)行分層運(yùn)營策略，檢驗(yàn)運(yùn)營效果，并根據(jù)反饋對(duì)策略進(jìn)行迭代優(yōu)化。雖然這個(gè)流程聽起來很簡單，但在實(shí)際執(zhí)行過程中還是有很多需要注意的地方。比如如何設(shè)置合理的效果評(píng)估周期、關(guān)鍵指標(biāo)等。用戶運(yùn)營是一個(gè)長期而動(dòng)態(tài)的過程，策略也需要隨著用戶的變化而不斷迭代升級(jí)。用戶分層需要梳理業(yè)務(wù)、選擇模型、劃分層次、制定策略和持續(xù)優(yōu)化五個(gè)步驟。只有嚴(yán)格遵循規(guī)范流程，一步一個(gè)腳印地推進(jìn)，才能真正發(fā)揮用戶分層的威力，激發(fā)用戶活力，為產(chǎn)品注入持續(xù)增長的動(dòng)力。

02 案例分析

1. 案例背景介紹

1）豆瓣APP運(yùn)營現(xiàn)狀

豆瓣APP是一款主打圖書、影視、音樂等文化類內(nèi)容的社區(qū)產(chǎn)品。一直以來，豆瓣的運(yùn)營主要聚焦在對(duì)頭部KOL的維護(hù)上，而缺乏面向全站普通用戶的精細(xì)化運(yùn)營策略。用戶分層體系尚未建立，用戶生命周期管理幾乎是空白。整體而言，豆瓣的用戶運(yùn)營還處于比較粗放的階段。

2）面臨的問題與挑戰(zhàn)

某天，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，豆瓣APP最近 3 個(gè)月的用戶活躍時(shí)間和活躍人數(shù)呈現(xiàn)緩慢下滑趨勢(shì)。這一現(xiàn)象敲響了警鐘，預(yù)示著豆瓣或許到了需要開展精細(xì)化用戶運(yùn)營的時(shí)候了。于是豆瓣的某位運(yùn)營負(fù)責(zé)人接到了一項(xiàng)緊急任務(wù)：在 3 天內(nèi)拿出一套可落地執(zhí)行的精細(xì)化用戶運(yùn)營方案。

3）項(xiàng)目目標(biāo)與限制

該運(yùn)營負(fù)責(zé)人肩負(fù)的使命，就是要快速制定一套行之有效的方案，遏制住豆瓣的用戶活躍度下滑趨勢(shì)。但他面臨的現(xiàn)實(shí)條件十分有限：手下只有一個(gè)實(shí)習(xí)生，沒有足夠的人力去做復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析；時(shí)間緊迫，3 天內(nèi)必須拿出方案。在這種情況下，還要確保方案切實(shí)可行，難度可想而知。

2. 按流程推進(jìn)

1）梳理業(yè)務(wù)邏輯圖

a. 關(guān)鍵角色與關(guān)系

首先，這位負(fù)責(zé)人快速梳理了豆瓣APP的業(yè)務(wù)邏輯圖。豆瓣主要由 3 類用戶角色構(gòu)成：生產(chǎn)型用戶、消費(fèi)型用戶和官方運(yùn)營團(tuán)隊(duì)。其中生產(chǎn)型用戶負(fù)責(zé)內(nèi)容生產(chǎn)，消費(fèi)型用戶負(fù)責(zé)內(nèi)容消費(fèi)，官方運(yùn)營團(tuán)隊(duì)則肩負(fù)內(nèi)容整合、推薦、審核和編輯優(yōu)化的職責(zé)。厘清了這 3 類角色的定位和相互關(guān)系，為下一步選擇用戶分層模型提供了依據(jù)。

（2）選擇適用分層模型

a. 結(jié)合問題與資源

接下來要做的就是選擇一個(gè)最適合豆瓣當(dāng)前狀況的用戶分層模型。首要考慮的是緊迫的時(shí)間和稀缺的人力資源。復(fù)雜的用戶分層方法如個(gè)性化特質(zhì)分層，需要處理海量數(shù)據(jù)，耗時(shí)耗力，暫時(shí)都不在考慮之列。

b. 判斷業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化度

其次需要考慮的是豆瓣業(yè)務(wù)本身的標(biāo)準(zhǔn)化程度。豆瓣是一個(gè)高度個(gè)性化的內(nèi)容社區(qū)，用戶的興趣愛好千差萬別，很難用一套標(biāo)準(zhǔn)的服務(wù)來滿足。這就意味著基于統(tǒng)一規(guī)則的用戶分層如身份分層，可能并不太適用。

c. 判斷用戶影響可能

再次需要考慮的是用戶之間相互影響的可能性。在豆瓣這樣一個(gè)社交屬性濃厚的社區(qū)里，用戶間的互動(dòng)和傳播效應(yīng)不容忽視。因此那些能夠反映用戶社交影響力的分層指標(biāo)，或許更具參考價(jià)值。

d. 二八法則初篩高價(jià)值用戶

考慮到種種限制條件，負(fù)責(zé)人決定從二八法則入手，優(yōu)先篩選和運(yùn)營那 20% 創(chuàng)造 80% 價(jià)值的高價(jià)值用戶群體。二八法則雖然簡單，但勝在省時(shí)省力，更容易在短期內(nèi)見到成效。具體而言，就是要通過一些關(guān)鍵行為指標(biāo)，圈定出那批高價(jià)值種子用戶，再去分析他們的典型特征，進(jìn)而實(shí)施更精準(zhǔn)的分層運(yùn)營策略。

3）關(guān)鍵行為界定用戶價(jià)值

那么問題來了，如何界定和篩選這批種子用戶呢？負(fù)責(zé)人想到了以用戶的關(guān)鍵行為作為切入點(diǎn)。具體到豆瓣這款產(chǎn)品，無非就是兩個(gè)最核心的行為：內(nèi)容消費(fèi)和內(nèi)容發(fā)布。

a. 內(nèi)容消費(fèi)頻次

對(duì)于內(nèi)容型產(chǎn)品而言，內(nèi)容消費(fèi)頻次是用戶活躍度的直接體現(xiàn)。消費(fèi)得越頻繁，說明用戶粘性越高，價(jià)值也就越大。因此將內(nèi)容消費(fèi)頻次作為劃分用戶價(jià)值的一個(gè)重要依據(jù)，不會(huì)有太大問題。

b. 內(nèi)容發(fā)布頻次

除了內(nèi)容消費(fèi)，內(nèi)容發(fā)布頻次同樣是界定用戶價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)。一個(gè)愿意主動(dòng)分享和創(chuàng)作的用戶，對(duì)社區(qū)的貢獻(xiàn)遠(yuǎn)大于普通的”潛水”用戶。將這些content creator圈定出來加以重點(diǎn)運(yùn)營，對(duì)提升整體內(nèi)容活躍度大有裨益。

（4）交叉對(duì)比確定分層模型

a. 訪問次數(shù)區(qū)分用戶活躍度

在實(shí)際操作中，負(fù)責(zé)人以用戶近期的訪問次數(shù)作為衡量內(nèi)容消費(fèi)頻次的指標(biāo)。某個(gè)時(shí)間段內(nèi)訪問豆瓣的次數(shù)越多，就代表用戶活躍度越高。據(jù)此可以給用戶的整體活躍度打分，區(qū)分出高活躍和低活躍用戶。

b. 發(fā)布次數(shù)區(qū)分用戶貢獻(xiàn)度

同理，以用戶主動(dòng)發(fā)布內(nèi)容的次數(shù)作為衡量內(nèi)容創(chuàng)作程度的指標(biāo)。在豆瓣發(fā)布評(píng)論、日記和話題討論的頻次越高，就代表這個(gè)用戶的貢獻(xiàn)度越大。據(jù)此可以給用戶的貢獻(xiàn)度打分，區(qū)分出高貢獻(xiàn)和低貢獻(xiàn)用戶。

將用戶的活躍度和貢獻(xiàn)度評(píng)分進(jìn)行交叉組合，就可以比較輕松地劃分出高活躍高貢獻(xiàn)、高活躍低貢獻(xiàn)、低活躍高貢獻(xiàn)、低活躍低貢獻(xiàn)等幾類不同的用戶群體。進(jìn)而針對(duì)不同特征的用戶群，設(shè)計(jì)有針對(duì)性的差異化運(yùn)營策略，才能真正做到因材施教，對(duì)癥下藥。

通過這篇文章，希望能幫助大家了解如何在資源有限的情況下，快速搭建一個(gè)用戶分層模型，并將其應(yīng)用于實(shí)際工作中，提升用戶活躍度和用戶價(jià)值。