“千人千面”的精細化運營是一個大趨勢，針對不同的用戶精準觸達是未來運營的必然。

千人千面，最早出現(xiàn)在廣告學里面，也是根據(jù)心理學中的“迎合心理”原理演算而來，13年之前，已經(jīng)在很多門戶網(wǎng)站的廣告系統(tǒng)中應用，如果你在百度搜索一次“情趣內(nèi)衣”，那么你去所有只要跟百度廣告聯(lián)盟合作的網(wǎng)站，都會在左右兩側，或者文章中、　視頻中，看到“情趣內(nèi)衣”的廣告。

千人千面的必要性

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，用戶的選擇非常多，可選擇的多樣性及時間的碎片化，用戶打開手機，如沒能快速找到感興趣的內(nèi)容，很快就會離開，畢竟查找感興趣的內(nèi)容的成本很高，用戶體驗較差，因此，將用戶感興趣的內(nèi)容進行精準推薦，幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容，可以增加用戶粘性。

另外，幫助用戶發(fā)現(xiàn)更多優(yōu)質(zhì)的長尾內(nèi)容，一般平臺用戶訪問的只局限在熱門的10%左右的內(nèi)容，很多內(nèi)容永遠沉在數(shù)據(jù)庫中沒有人發(fā)現(xiàn)。幫助平衡平臺的生態(tài)，避免馬態(tài)效應，熱門的內(nèi)容總是得到更多的爆光，冷門的內(nèi)容從沒機會被關注，使內(nèi)容生產(chǎn)生態(tài)兩極分化。

精細運營·第一步：根據(jù)用戶生命周期分層

“千人千面”的精細化運營是一個大趨勢，將人群細分出來后把握時機，對不同用戶進行精準觸達，這是常見的營銷場景。

俗話說，“物以類聚，人以群分”，人群有不同特點，對不同特點的用戶出售商品或者讓不同用戶使用產(chǎn)品，需要根據(jù)用戶需求提供不同的產(chǎn)品/服務，如果每個用戶都一樣，那運營就沒有價值了。

根據(jù)用戶生命周期進行分層，用戶進入產(chǎn)品后到達落地頁，然后通過注冊，經(jīng)過活躍、轉化，每一層顏色逐漸加深，對產(chǎn)品的價值也越來越大，通過運營，需要將落地的用戶推向注冊層，把注冊用戶推向活躍，把活躍的用戶推向轉化，每一個層級的用戶都有不同的特點，那么，推廣就需要采用不同的方式。

還有一部分是沉默用戶和流失用戶也需要關注，通過不同運營手段予以轉化，因為激活一個老用戶的成本是低于拉來一個新用戶的。

落地用戶和注冊用戶的每一層級用戶的特點是不一樣的，落地用戶是剛剛進入產(chǎn)品的用戶，對于產(chǎn)品的認識還處于探索階段，主要關注產(chǎn)品是否好用，能否給TA帶來實質(zhì)價值，對于注冊用戶來說，TA是在認可產(chǎn)品后才注冊的，活躍用戶對產(chǎn)品的認可度更高。

精細運營·第二步：根據(jù)用戶屬性進行分群

所謂的“千人千面”不是進行用戶分層，而是根據(jù)每一層級的用戶具有的不同屬性，進行一個細分，用戶的屬性就是用戶的性別、職業(yè)、年齡。

那么，具體如何選擇屬性對用戶進行細分呢？

首先，按照業(yè)務模式，對于性別屬性來說，如果是一個類似淘寶的綜合電商網(wǎng)站，性別是非常重要的，因為男人和女人購買商品的行為和需求是不一樣的；如果是一個專賣打火機的網(wǎng)站，性別就更重要了；對于職業(yè)屬性來說，很多網(wǎng)站和產(chǎn)品，業(yè)務流程是無需考慮職業(yè)的，所以職業(yè)也沒有太大的關系，但對于某些產(chǎn)品，比如B2C教育類產(chǎn)品，有一些運營課程，產(chǎn)品的課程，程序開發(fā)的課程，對于這些課程來說，用戶的職業(yè)就是非常重要且關鍵的屬性；對于年齡屬性來說，比如一個傳統(tǒng)的內(nèi)衣公司，在探索新零售的過程中開發(fā)了一個app，該app用戶的年齡段就一定要考慮，因為不同年齡段，用戶的需求不同。

• 21到23歲的男性運營人員對于課程的需求，這個明顯是不對的？運營人員男性和女性無關，男性和女性都可以報名學習這個課程，都可以做運營，他們對課程的需求是沒有區(qū)別的；
• 21到23歲的女性白領購物的需求，這個細節(jié)非常重要，女性、白領說明性別和職業(yè)，這兩個屬性對于這個人群分級非常正確。

精細運營·第三步：根據(jù)用戶的行為進行分群

以活躍用戶為例，活躍用戶可按照不同功能的使用進行分群。以藍色光標（中國本土公共關系行業(yè)最著名的品牌之一）為例，可能有10個功能面對10種不同的營銷人員，使用某一功能頻率更高的用戶很有可能是這方面的營銷人員，那么當進行產(chǎn)品推薦和用戶觸達運營時，可根據(jù)這個用戶的行為特征以及其他瀏覽偏好來制定策略。

上左圖，以滴滴為例，有這么一群用戶：每天深夜在北京三里屯“出沒”的嗨班子，每晚10點他們的定位都在酒吧林立的三里屯地區(qū)，這群用戶大多是去酒吧的，凌晨2點他們從酒吧出來準備回家，那么可以在1：50給這類用戶推送一張優(yōu)惠券，那么這些用戶的轉化率一定會有所增長。

上右圖，以暴走漫畫（社區(qū)論壇類產(chǎn)品）為例，目標是提升用戶的活躍度，活躍度與轉化是一樣的，那么可以將用戶分為兩組，一部分用戶是活躍用戶，一部分用戶是不活躍用戶，將兩組用戶通過行為進行對比，發(fā)現(xiàn)活躍用戶比不活躍用戶多發(fā)生的行為有2個：第一、添加好友，第二、瀏覽分類信息，那么即可作出一個假設，再進行一次用戶分群，將加好友和瀏覽分類漫畫的用戶分為一個群，沒有觸發(fā)上述2個行為的用戶分為一個群，那么會發(fā)現(xiàn)，觸發(fā)過這2個行為的用戶群的轉化率確實高于沒有觸發(fā)過的用戶群。

添加好友的功能在當時暴漫app被“埋”在了第三個板塊中，所以，當把添加好友的功能調(diào)整到首頁，同時用戶一進入產(chǎn)品就給TA推薦很多好友，經(jīng)過這一改動，暴漫的活躍度得到大幅提升。

第三個例子，某著名內(nèi)衣品牌旗下的新零售app，按照上文提到的用戶屬性，區(qū)分用戶生命周期：分為新客戶和老客戶，其次，年齡段，15到21歲，21到30，因為不同年齡段對內(nèi)衣的需求不一樣；另外一個屬性是：尺碼。用戶行為的分群維度：一個是款式偏好，一個是經(jīng)濟能力，這里強調(diào)一點，經(jīng)濟能力屬于屬性，根據(jù)一個人的月收入多少來劃定用戶的經(jīng)濟能力，絕大多數(shù)產(chǎn)品里無法調(diào)研到用戶的經(jīng)濟收入，經(jīng)濟能力大多通過用戶行為推測，比如：TA查看商品的價格區(qū)間，如果價格區(qū)間比較高，那么通過行為判定為經(jīng)濟能力比較好。

在這里屬性和行為并沒有完全的界限，如果在屬性維度無法判定一個人的屬性時，那么有可能通過行為判定，如果行為無法判定，那么也有可能通過這個人的屬性來判定。

將用戶分群如下：

1. 15到21歲的新客戶，比較年輕、經(jīng)濟能力一般，沒有自己的收入，TA是新客戶，說明TA對品牌沒有忠誠度，那么圍繞這部分客戶的需求，制定運營策略；
2. 經(jīng)濟條件好&年輕白領的老客戶，對品牌有忠誠度，TA對面料工藝比較在意，偏好X款式的客戶，這個行為很明顯，那么即可為該客戶推薦相應的款式，或者給TA一張相應款式的優(yōu)惠券，那么有可能促進購買。
3. 經(jīng)濟能力一般、30到40歲的客戶，這部分的客戶經(jīng)濟能力一般，更看重性價比，那么即可將性價比高的內(nèi)衣推薦給TA，如此將用戶群體劃分出來，這些用戶群體的特點也隨之找到。

以用戶為中心，從行為、 屬性、生命周期3個維度進行分群，深入洞察用戶特征，找到用戶行為及需求差異，通過精準觸達制定有針對性的運營策略，持續(xù)激活并轉化用戶，最終實現(xiàn)業(yè)務的增長。

作者：王葉鑫，諸葛io高級數(shù)據(jù)驅動顧問

本文由 @王葉鑫 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉載。

題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議