精细化运营的前提之用户建模

为了最大限度的提高用户活跃度，我们需要对用户进行精细化的运营，针对不同特征的用户启动不同的运营策略，所以基础就是我们需要首先进行用户建模，完成用户建模之后，我们为每一类用户设计合理的用户成长体系，为其成为优质的活跃用户指明道路。

如果说用户不按照我们设定的套路进行怎么办呢？我们就需要搭建一整套完整的用户激励体系来引导用户按照我们的套路来出牌。

最后我们有了一大波的活跃用户，我们就要想好怎么利用他们来挣钱。为了实现以上的从用户成长到用户商业化的路径，我们就先从用户建模开始吧。

什么是用户建模？

• 拆分

上图是用户流失模型，其实就是根据用户活跃度来做的，而且用的是周活跃的模型，通过分析同一天注册的用户，从后面每周的一个APP的使用情况，将用户分为流失用户和留存用户，在原来的用户曲线当中，将剩余的部分如果都理解为留存部分的话就可以得到下图红色的曲线。

这个时候我们的策略已经可以拆分为针对留存用户的保活跃策略和针对流失用户的召回策略，但是这样的一个用户的拆分依然是太过粗糙了，在留存的用户当中有不活跃的用户，比方类似keep这种健身的APP，其中有一周只在周末使用和一周每天都使用的用户，那么对他们的运营策略也应该有所区别。

所以我们就要进一步对留存用户进行活跃度的拆分，我们可以参见下图的图表。

我们根据周活跃的概念，对留存用户又进行了进一步的拆分，分为这一周没有来的用户，这一周来一天的，一直到这一周每天都来的。注意，这里提到了一个概念，是这一周没来的用户，这部分用户为什么是在留存用户里面去拆分呢？这部分用户并不是一个流失的用户，除非说我们产品定义超过一周没有来就定义为流失用户，否则的话这部分用户依然会被可以被记录为MAU的月活用户，只是说无法达到每周一次的活跃度而已，所以用户模型的建立一方面是用户真实数据的体现，另一方面依赖于产品本身的定位和产品运营人员对于希望用户活跃的这样的一个期望值。

• 合并

那做完拆分还不够，我们还要做进一步的合并，依照上面的分解，我们的用户已经被区分了超过9类用户。但是少才是多，我们需要对某些同类项进行合并，以提高我们运营的效率，这个时候，我们就需要针对用户特征进行同类项的评估了，手法就是寻找关键性指标。

当我们用找到的关键性指标回来验证这几类细分用户后，发现指标趋同的用户就进行相似项的合并，也许经过合并我们会发现，比如说一周只来一次的用户行为特征和一周来两次的用户行为特征其实并没有什么区别，那么不要犹豫，直接合并，把它们合并为一周来两次以内的用户，经过这样的拆解和合并之后，我们才可以针对着不同的用户类别以及不同类别背后所代表的用户行为特征，去制定有针对性的行之有效的运营策略。

说到这里有没有发现啥呢？没错！用户建模实际上就是用户分类的一个过程，所以我们在做用户模型的时候可以有很多种方式，上面这种就是用户活跃度的模型。

用户模型分类

模型分为两大类，一个是用户行为特征模型，一个是用户属性特征模型。活跃度模型就属于根据用户的行为特征中的一个使用频次来建立的用户模型。

• 用户行为特征模型

用户行为特征模型当中就根据产品目标用户的行为对用户进行分类研究。所谓的用户行为特征，就是用户产生行为的一个习惯。

比方说在微博当中就将用户分为原创型用户，浏览型用户，应用型用户等等，什么意思呢？

原创型的用户就是上来就经常会发一些原创的微博了，他可能很少转发，大部分是来自于原创，就是发自己的内容。

那浏览型的就是他很少上来发内容，每天只上来看，也不转发，也不原创，那这一类的话基本上就被定义为是浏览型的用户。

• 用户属性特征模型

属性特征特征的模型就更加明确了，属性特征是用户天生自带的不可改变的属性，包括年龄、性别、地域、注册渠道等等。有的时候，不同的注册渠道过来的用户会有着完全不同的行为习惯。

像大家比较熟悉的微博就把用户分为普通用户、带一个红星星的达人用户，还有像带着v的认证用户。那么这类用户里面还可以再进行细分，例如是学生的身份或者白领的身份或者家庭主妇身份或者高管身份等等。

比如说我们判断这个人群是30岁到40岁之间的妈妈，那么这样的一个人群对产品的诉求是什么呢？他们的粘性会有多大？他们大概的消费水平又是多少？所以用户建模的目的就是在于能够将我们的用户根据不同的特征去进行分类，为我们的精细化运营去奠定基础。

这里我们看一下微博的例子来更加直观的感受用户建模后，得到的不同用户画像之间的显著区别，像第一个它是年龄的属性。

那第2个是性别的属性，第3个和第4个就都是行为属性，那拆分出来后这两个用户画像就完全不同，我们不仅发现他们行为上的不一样，还找到了他们兴趣上的不一样。

看到了吗？一个女性，一个男性，一个关注母婴，一个关注科技，所以有了这样的两类用户画像之后，我们如果是一个内容型的产品的话，就可以为这两类用户推荐不同的内容了，这样还会有什么困难吗？所以过这样的建模和分析之后，相信不会再有向30岁的年轻妈妈推荐，像钻孔机这样的运营推荐机制了。

最后

最后分类其实没有什么标准，找到群体的特征，对症下药就可以了。

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