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很多人認(rèn)為，用戶(hù)分層就是簡(jiǎn)單地按年齡、性別或收入來(lái)劃分。但真正的高手們知道，這樣的分層方式已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠了。如今需要更加精準(zhǔn)、更具洞察力的用戶(hù)分層方法，重塑精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)的格局。

01 個(gè)性化特質(zhì)和需求分層

1. 區(qū)隔維度

（1）自然屬性

a. 基礎(chǔ)屬性

用戶(hù)分層的第一個(gè)維度是自然屬性中的基礎(chǔ)屬性。這包括年齡、性別、職業(yè)、收入、所在地區(qū)、家庭、學(xué)校等。在進(jìn)行用戶(hù)分層時(shí)，需要分析這些屬性的差異是否會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)在需求和行為上有顯著不同。例如，不同年齡段的用戶(hù)可能對(duì)產(chǎn)品的需求和使用方式有很大差異。

b. 渠道來(lái)源

另一個(gè)重要的自然屬性是用戶(hù)的渠道來(lái)源。不同渠道獲取的用戶(hù)可能會(huì)呈現(xiàn)出不同的特質(zhì)和人員構(gòu)成。比如，通過(guò)社交媒體廣告獲取的用戶(hù)和通過(guò)搜索引擎獲取的用戶(hù)可能在產(chǎn)品認(rèn)知度和使用動(dòng)機(jī)上存在差異。這種差異對(duì)于制定精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略至關(guān)重要。

（2）個(gè)性化需求

a. 隱性消費(fèi)偏好

在個(gè)性化需求方面，第一個(gè)需要考慮的是用戶(hù)的隱性消費(fèi)偏好。這指的是用戶(hù)的內(nèi)在偏好，如價(jià)格敏感型還是服務(wù)敏感型。例如，在某在線(xiàn)教育平臺(tái)上，價(jià)格敏感型用戶(hù)可能只購(gòu)買(mǎi) 699 元以下的課程，而服務(wù)敏感型用戶(hù)則更看重 1 對(duì) 1 輔導(dǎo)等增值服務(wù)。了解這些隱性偏好可以幫助制定更有針對(duì)性的營(yíng)銷(xiāo)策略。

b. 個(gè)人使用意愿和專(zhuān)業(yè)度

用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)程度和使用意愿強(qiáng)弱也是重要的分層依據(jù)。以電商平臺(tái)為例，在購(gòu)買(mǎi) 3C 類(lèi)產(chǎn)品時(shí)，專(zhuān)業(yè)度高的用戶(hù)可能會(huì)詳細(xì)比較各種技術(shù)參數(shù)，而專(zhuān)業(yè)度低的用戶(hù)可能更關(guān)注品牌知名度和用戶(hù)評(píng)價(jià)。這種差異直接影響了用戶(hù)的決策路徑和購(gòu)買(mǎi)行為。

c. 顯性消費(fèi)偏好

顯性消費(fèi)偏好是通過(guò)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)直接觀(guān)察到的偏好。例如，用戶(hù)對(duì)某類(lèi)商品、功能或內(nèi)容的明顯興趣。這些數(shù)據(jù)可以直接用于個(gè)性化推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的重要基礎(chǔ)。

d. 場(chǎng)景

最后，不同的使用場(chǎng)景也會(huì)影響用戶(hù)的需求和行為。例如，用戶(hù)在通勤時(shí)、睡前或周末在家時(shí)的使用習(xí)慣和需求可能大不相同。針對(duì)不同場(chǎng)景制定相應(yīng)的運(yùn)營(yíng)策略，可以極大地提升用戶(hù)體驗(yàn)和產(chǎn)品粘性。

02 判斷是否需要個(gè)性化分層

1. 用戶(hù)洞察法

（1）女性用戶(hù)的消費(fèi)偏好

通過(guò)深入的用戶(hù)洞察，可以發(fā)現(xiàn)女性用戶(hù)在不同生命階段的需求和消費(fèi)偏好有顯著差異。例如，備孕、懷孕和已為人母的女性用戶(hù)對(duì)內(nèi)容和產(chǎn)品的需求可能完全不同。這種洞察為個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)提供了重要依據(jù)。

（2）不同階段用戶(hù)的學(xué)習(xí)需求

同樣，在教育領(lǐng)域，大學(xué)生、職場(chǎng)新人和有 3-5 年工作經(jīng)驗(yàn)的人在學(xué)習(xí)需求上也會(huì)有明顯差異。例如，大學(xué)生可能更注重理論知識(shí)，而職場(chǎng)人士可能更看重實(shí)踐技能。了解這些差異可以幫助教育平臺(tái)提供更有針對(duì)性的課程內(nèi)容。

2. 數(shù)據(jù)分析法

（1）渠道來(lái)源與行為偏好

通過(guò)數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)不同渠道來(lái)源的用戶(hù)在行為和使用偏好上是否存在顯著差異。例如，通過(guò)社交媒體引流的用戶(hù)可能更愿意分享內(nèi)容，而通過(guò)搜索引擎來(lái)的用戶(hù)可能更注重產(chǎn)品的功能性。這些洞察可以指導(dǎo)渠道投放和用戶(hù)運(yùn)營(yíng)策略的制定。

（2）專(zhuān)業(yè)度與決策路徑

用戶(hù)個(gè)性化區(qū)隔分層，基于特質(zhì)需求，通過(guò)數(shù)據(jù)洞察，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

通過(guò)分析用戶(hù)的專(zhuān)業(yè)度和使用意愿強(qiáng)弱，可以了解不同類(lèi)型用戶(hù)的典型決策路徑和成長(zhǎng)軌跡。例如，在一個(gè)投資理財(cái) APP 中，專(zhuān)業(yè)度高的用戶(hù)可能更依賴(lài)詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，而新手用戶(hù)可能更需要簡(jiǎn)化的操作指引。這種洞察可以幫助優(yōu)化產(chǎn)品功能和用戶(hù)界面，提升用戶(hù)體驗(yàn)。

03 個(gè)性化區(qū)隔分層方法

1. 單維度劃分

（1）美柚案例：身份狀態(tài)劃分

美柚是一款面向女性用戶(hù)的健康管理 APP，它通過(guò)用戶(hù)的身份狀態(tài)進(jìn)行分層：

a. 正常狀態(tài)

對(duì)于處于正常狀態(tài)的用戶(hù)，美柚提供基礎(chǔ)的生理期記錄和健康管理功能。這包括月經(jīng)周期預(yù)測(cè)、體重管理、飲食建議等基本功能。

b. 備孕狀態(tài)

針對(duì)備孕用戶(hù)，美柚會(huì)推送排卵預(yù)測(cè)、安全期提醒等相關(guān)內(nèi)容。例如，APP 會(huì)告知用戶(hù)當(dāng)天的懷孕幾率，是否處于安全期，距離下一次排卵日還有多久等信息。同時(shí)，也會(huì)推送一些與備孕相關(guān)的文章和討論話(huà)題，如「懷孕 6 個(gè)月，弟弟發(fā)來(lái)微信」等內(nèi)容，幫助用戶(hù)更好地規(guī)劃懷孕。

c. 已孕狀態(tài)

對(duì)于已懷孕的用戶(hù)，美柚會(huì)顯示孕周信息、胎兒發(fā)育狀況，并推送孕期保健知識(shí)。例如，APP 會(huì)告知用戶(hù)距離預(yù)產(chǎn)期還有多少天，胎兒目前的身長(zhǎng)和體重等信息。同時(shí)，也會(huì)推送一些孕期知識(shí)，如「計(jì)劃妊娠，做有準(zhǔn)備的父母」等內(nèi)容，幫助準(zhǔn)媽媽們更好地度過(guò)孕期。

這種基于用戶(hù)生命階段的分層方法，使得美柚能夠?yàn)椴煌瑺顟B(tài)的女性用戶(hù)提供高度個(gè)性化的內(nèi)容和服務(wù)，極大地提升了用戶(hù)體驗(yàn)和粘性。

2. 雙維度交叉劃分

（1）基金理財(cái) APP 案例

某基金理財(cái) APP 通過(guò)兩個(gè)維度對(duì)用戶(hù)進(jìn)行交叉劃分：

a. 專(zhuān)業(yè)度

衡量用戶(hù)對(duì)金融投資知識(shí)的掌握程度。這可能包括對(duì)金融市場(chǎng)的了解程度、投資經(jīng)驗(yàn)、對(duì)金融產(chǎn)品的認(rèn)知等。

b. 投資意愿和能力

評(píng)估用戶(hù)的投資積極性和實(shí)際投資能力。這可能涉及用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力、可投資資金量、投資頻率等因素。

（2）四種用戶(hù)類(lèi)型

a. 小白，投資意愿弱

對(duì)于這類(lèi)用戶(hù)，APP 主要關(guān)注理財(cái)意識(shí)的教育。在首次購(gòu)買(mǎi)時(shí)，重點(diǎn)是培養(yǎng)用戶(hù)的理財(cái)習(xí)慣，可能會(huì)推薦一些低風(fēng)險(xiǎn)、入門(mén)級(jí)的理財(cái)產(chǎn)品。對(duì)于復(fù)購(gòu)，則在用戶(hù)獲得收益后推薦更多有效的理財(cái)方案，逐步引導(dǎo)用戶(hù)深入了解理財(cái)世界。

b. 小白，投資意愿強(qiáng)

這類(lèi)用戶(hù)雖然缺乏專(zhuān)業(yè)知識(shí)，但有較強(qiáng)的投資意愿。APP 會(huì)為他們推薦個(gè)性化的最優(yōu)理財(cái)方案，可能會(huì)提供一些簡(jiǎn)化版的投資分析工具，幫助他們做出決策。在用戶(hù)獲得收益后，會(huì)推薦更多匹配其需求和理財(cái)預(yù)期的產(chǎn)品，同時(shí)逐步提供更深入的投資知識(shí)。

c. 專(zhuān)業(yè)，投資意愿弱

對(duì)于專(zhuān)業(yè)但當(dāng)前投資意愿較弱的用戶(hù)，APP 主要維持品牌影響力和用戶(hù)關(guān)系?？赡軙?huì)定期推送一些市場(chǎng)分析報(bào)告或投資趨勢(shì)預(yù)測(cè)，保持用戶(hù)的關(guān)注度。等待用戶(hù)投資意愿提升時(shí)，他們可能會(huì)主動(dòng)尋求服務(wù)。

d. 專(zhuān)業(yè)，投資意愿強(qiáng)

這類(lèi)用戶(hù)是 APP 的核心目標(biāo)群體。在首次購(gòu)買(mǎi)時(shí)，APP 會(huì)提供更多樣、更豐富、更專(zhuān)業(yè)的選擇，以及專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)和參考。可能會(huì)提供高級(jí)的投資分析工具，允許用戶(hù)自定義投資組合。對(duì)于復(fù)購(gòu)，則定期推薦各種復(fù)雜但潛在收益更高的投資策略，滿(mǎn)足這類(lèi)用戶(hù)對(duì)專(zhuān)業(yè)性和高回報(bào)的需求。

這種雙維度交叉分層方法使得 APP 能夠精準(zhǔn)定位用戶(hù)需求，提供高度個(gè)性化的服務(wù)，從而提升用戶(hù)滿(mǎn)意度和平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)力。

04 不同分層方式的疊加邏輯

1. 用戶(hù)價(jià)值分層為基礎(chǔ)

在進(jìn)行用戶(hù)分層時(shí)，通常會(huì)以用戶(hù)價(jià)值作為基礎(chǔ)。這可能采用 RFM 模型（Recency，F(xiàn)requency，Monetary）或用戶(hù)生命周期模型。無(wú)論采用哪種方法，目標(biāo)都是將用戶(hù)劃分為不同的價(jià)值等級(jí)，從低價(jià)值到高價(jià)值。

2. 不同價(jià)值用戶(hù)的精細(xì)化分層

（1）新手用戶(hù)：渠道區(qū)分，個(gè)性化需求

對(duì)于新手用戶(hù)，可以根據(jù)他們的獲取渠道進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，并結(jié)合個(gè)性化需求來(lái)制定精細(xì)化運(yùn)營(yíng)策略。例如，從社交媒體獲取的新用戶(hù)可能更需要產(chǎn)品使用指導(dǎo)，而從搜索引擎來(lái)的新用戶(hù)可能更關(guān)注產(chǎn)品的具體功能。通過(guò)這種方式，可以提高用戶(hù)留存率和轉(zhuǎn)化率。

（2）成長(zhǎng)型和高凈值用戶(hù)：行為交叉分析

對(duì)于成長(zhǎng)型和高凈值用戶(hù)，可以進(jìn)行更深入的行為交叉分析。例如，可以結(jié)合用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)頻率、使用時(shí)長(zhǎng)、互動(dòng)程度等關(guān)鍵行為指標(biāo)進(jìn)行多維度分析。這樣可以更精準(zhǔn)地了解這些高價(jià)值用戶(hù)的需求和行為模式，從而制定更有針對(duì)性的用戶(hù)運(yùn)營(yíng)策略。

（3）各類(lèi)用戶(hù)：消費(fèi)偏好，個(gè)性化需求

對(duì)于所有類(lèi)型的用戶(hù)，都可以基于他們的消費(fèi)偏好和個(gè)性化需求進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分。這可能包括對(duì)特定商品、內(nèi)容或功能的偏好。例如，在一個(gè)電商平臺(tái)中，可以根據(jù)用戶(hù)是否偏好某個(gè)品牌、是否對(duì)促銷(xiāo)活動(dòng)敏感等因素進(jìn)行細(xì)分。這種細(xì)分可以幫助實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦和營(yíng)銷(xiāo)。

（4）成長(zhǎng)型和高凈值用戶(hù)：身份區(qū)隔

對(duì)于成長(zhǎng)型和高凈值用戶(hù)，如果產(chǎn)品存在用戶(hù)間互動(dòng)或影響，可以基于用戶(hù)身份進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分。例如，可以識(shí)別出意見(jiàn)領(lǐng)袖、活躍分享者等特殊身份的用戶(hù)。這些用戶(hù)可能對(duì)其他用戶(hù)有較大影響力，針對(duì)他們制定特殊的運(yùn)營(yíng)策略可以產(chǎn)生更大的影響。

通過(guò)這種多層次、多維度的用戶(hù)分層方法，可以更全面、更精準(zhǔn)地了解用戶(hù)，從而實(shí)現(xiàn)真正的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。這種方法不僅能提高用戶(hù)滿(mǎn)意度，還能顯著提升產(chǎn)品的用戶(hù)留存率和收益。

用戶(hù)分層是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的基石。精準(zhǔn)洞察、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、靈活應(yīng)用是成功的三大關(guān)鍵。通過(guò)個(gè)性化需求區(qū)隔，我們能夠更好地理解用戶(hù)、制定策略、提升效果。將多種分層方式有機(jī)結(jié)合，能夠幫助我們實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，提升用戶(hù)體驗(yàn)和企業(yè)價(jià)值。