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運(yùn)營(yíng)，是基于業(yè)務(wù)線的目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，從而實(shí)施的各種方法的綜合。

那么目標(biāo)就會(huì)有不同，比如增長(zhǎng)，比如變現(xiàn)，比如短期用戶增長(zhǎng)，比如長(zhǎng)期的用戶生命價(jià)值最大化。

當(dāng)然方法也會(huì)有好有壞，有花時(shí)間但是穩(wěn)、省預(yù)算的，也有追求快，但是花費(fèi)大的，還有就是偶然的爆發(fā)式的現(xiàn)象級(jí)的，而好的運(yùn)營(yíng)從來都是組合式的。

至于怎么組合，就要看你手里有多少人，多少預(yù)算，多少資源，還有各業(yè)務(wù)指標(biāo)的優(yōu)先級(jí)了，追求快速變現(xiàn)為先，還是追求數(shù)組增長(zhǎng)為先方法就會(huì)不一樣。

這么多的方法論里面，效率的高低是不一樣的，為了提高效率我們會(huì)引入各種模型和優(yōu)化方法論。

而用戶運(yùn)營(yíng)，則是為了提高效率，從而對(duì)不同的用戶進(jìn)行區(qū)分分組，從而實(shí)施差異化運(yùn)營(yíng)的一種方法論。

所以，用戶運(yùn)營(yíng)的不同分類方式，比如RFM、金字塔模型、正態(tài)分布等，都是基于不同的業(yè)務(wù)目標(biāo)下的選擇。

RFM，更多是基于成交金額的優(yōu)化，提升用戶的LTV的分類方式。

金字塔模型，則是基于多層次數(shù)據(jù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，形成健康A(chǔ)ARRR體系循環(huán)的分類方式。

而正態(tài)分布，則更加偏向于粗放式運(yùn)營(yíng)，在維護(hù)用戶資源有限的情況下，調(diào)用有限資源維護(hù)長(zhǎng)尾客戶的分類方式。

三種用戶運(yùn)營(yíng)的分類方式，和背后的運(yùn)營(yíng)策略是怎么樣的呢？

RFM模型可以說是經(jīng)典了，從傳統(tǒng)CRM管理開始，再到互聯(lián)網(wǎng)的用戶運(yùn)營(yíng)，可以說從來不會(huì)過時(shí)，畢竟銷售是所有商業(yè)的核心。

RFM分別表示用戶消費(fèi)的三個(gè)指標(biāo)：消費(fèi)金額，消費(fèi)頻率和最近一次消費(fèi)的時(shí)間，來構(gòu)建一個(gè)消費(fèi)模型。

消費(fèi)金額Monetary，可以說是商業(yè)的核心，也是最重要的一個(gè)指標(biāo)，而消費(fèi)頻次Frequency，是在限定時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)次數(shù)，是用戶忠誠度的體現(xiàn)，而最近一次消費(fèi)的時(shí)間Recency，則是衡量用戶流失的一個(gè)指標(biāo)，也是衡量用戶對(duì)你的品牌記憶的一個(gè)指標(biāo)。

這三者根據(jù)高低不同，就可以形成八種組合，消費(fèi)金額高/低，頻次高/低，最近購物時(shí)間近/遠(yuǎn)，當(dāng)然這個(gè)金額高低和頻次高低還有購物時(shí)間的遠(yuǎn)近的設(shè)定，需要和本身產(chǎn)品的消費(fèi)周期相關(guān)聯(lián)。

畢竟買家電的用戶，和買面膜的用戶，時(shí)間線設(shè)定肯定不一樣的。

然后根據(jù)這八種維度的分類方式，進(jìn)行不同的運(yùn)營(yíng)策略，比如消費(fèi)金額高，但是最近購物時(shí)間遠(yuǎn)，頻次也低，那么這一批用戶背后發(fā)生了什么？怎么樣召回？

在比如消費(fèi)金額低，但是頻次高，最近購物時(shí)間也近，這樣的忠實(shí)客戶需要怎么樣去維護(hù)？去保持？

這是站在RFM的分類基礎(chǔ)上，去進(jìn)行的基礎(chǔ)維護(hù)運(yùn)營(yíng)，根據(jù)關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，選取重點(diǎn)需要優(yōu)化的用戶群體，進(jìn)行策劃運(yùn)營(yíng)活動(dòng)。

這是用戶體系的建設(shè)，是長(zhǎng)期的需要去做的運(yùn)營(yíng)事件組合，從而優(yōu)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)。

這里只是最普遍的原理，如果深入進(jìn)去，那么就得根據(jù)用戶群體、產(chǎn)品特性，產(chǎn)品的周期單獨(dú)建模，而且需要具體分析最佳的指標(biāo)，進(jìn)而進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng)。

同樣的，我們也可以根據(jù)不同的運(yùn)營(yíng)活動(dòng)，去反向在RFM里面篩選出用戶群體，從而提高活動(dòng)的效果。

在做電商運(yùn)營(yíng)的時(shí)候，天貓的數(shù)據(jù)里面專門有RFM模型供選擇，不過有點(diǎn)低配，不如自己建模，一般每當(dāng)大型活動(dòng)，比如雙十一，針對(duì)不同分類的用戶，針對(duì)的優(yōu)惠力度，甚至文案都是不同的。

這就是基于活動(dòng)反向篩選用戶。

作為運(yùn)營(yíng)，還有一個(gè)海盜模型應(yīng)該說是熟的不能再熟的咯，就是那個(gè)AARRR倒漏斗轉(zhuǎn)化模型。

用戶從即新增、留存、活躍、傳播、到盈利，每一層代表著部分用戶流失，這些用戶在不斷的一層層的進(jìn)行演進(jìn)著。

那么，金字塔模型，就是根據(jù)這個(gè)流程來給用戶分類的一個(gè)模型。

根據(jù)用戶的行為軌跡，從注冊(cè)，下載，使用產(chǎn)品，會(huì)推薦，評(píng)價(jià)，購買以及付費(fèi)，也會(huì)注銷、卸載、和流失，這是一個(gè)完整的流程，而每一個(gè)流程里，都存在一部分用戶。

而我們的核心指標(biāo)，當(dāng)然是讓用戶付費(fèi)。

那么給這些用戶的分層，就是為了對(duì)于每一層的用戶進(jìn)行差異化運(yùn)營(yíng)，讓他們一步一步的往前演進(jìn)，或者直接進(jìn)入轉(zhuǎn)化購買階段。

這就是金字塔模型的用戶運(yùn)營(yíng)分類方法，一般我們用一個(gè)App的用戶來舉例。

當(dāng)然用戶的行為不僅僅是這五步，可能還會(huì)有更多的細(xì)分的步驟，不過普遍的我們會(huì)根據(jù)這典型的五步來分類，因?yàn)槊恳徊骄W(wǎng)上走的過程，都非常有代表性。

于是這五層的用戶分類，我們運(yùn)營(yíng)對(duì)于每一類都有不同的需求：新用戶我們希望他下載，那么給新手福利；下載用戶希望他們使用，那么給予傻瓜式的操作引導(dǎo)；而使用的用戶又希望他多來，常來，建立信任，那么就要有不斷的刺激和優(yōu)化。

而興趣用戶，當(dāng)然希望他付費(fèi)了，自然促銷是常用手段。至于付費(fèi)用戶，那么服務(wù)肯定要做好，希望人家二次購買，三次購買，甚至推薦給其他人。

不同層次的用戶，采取不同的策略，從而最終導(dǎo)向運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo)，這就是用戶分層的核心。

當(dāng)然這只是其中的一種分層方式，還有其他的，比如當(dāng)RFM模型下，運(yùn)營(yíng)的資源非常有限的時(shí)候，我們就會(huì)通過單一維度的分層。

比如根據(jù)消費(fèi)金額，進(jìn)行層次區(qū)分，金字塔分個(gè)三級(jí)，消費(fèi)100萬以上的，消費(fèi)50-100萬的，100萬以下的這樣。

再比如，消費(fèi)了10次以上的，消費(fèi)了5-10次的，消費(fèi)了1次的，尚未消費(fèi)只看不買的這樣。

這也是另一種金字塔模型。

給用戶分層的目的，一方面是為了達(dá)到運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)指標(biāo)，另一方面也是因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)資源有限，所以必須效率最大化。

當(dāng)用戶運(yùn)維的資源更加的粗放，而且資源非常有限的時(shí)候，就可以用正態(tài)分布模型。

比如二八法則就是一種正態(tài)分布的形式，80%處于曲線的平均值附近，而剩下的20%才是利潤(rùn)的來源。

后來做了新媒體代運(yùn)營(yíng)，針對(duì)B端客戶的時(shí)候，基本上所有的客戶只要維護(hù)好最好的那一波，和最差的那一波就行，至于中間的那一波大量的客戶，標(biāo)準(zhǔn)化執(zhí)行就行了。

所以正態(tài)分布模型，和RFM模型，剛好一個(gè)二維，一個(gè)三維的不同建模。

正態(tài)分布模型，就是在兩個(gè)維度比如利潤(rùn)貢獻(xiàn)和人數(shù)兩個(gè)維度進(jìn)行建模，你會(huì)發(fā)現(xiàn)提供利潤(rùn)最多的那幾個(gè)客戶是少數(shù)，因?yàn)檫\(yùn)營(yíng)成本和突發(fā)狀況造成沒錢賺反而虧本的也是少數(shù)，而留下的大多數(shù)利潤(rùn)都是在一個(gè)恒定值附近的。

那么根據(jù)這三種情況，我們就可以來分配運(yùn)維的資源了，重點(diǎn)維護(hù)高利潤(rùn)用戶，同時(shí)也要核心關(guān)注不給利潤(rùn)但是占據(jù)大部分公司資源的客戶，要舍棄。

而中間大多數(shù)在恒定值附近的客戶，則要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)，節(jié)省資源，讓邊際成本降低。

當(dāng)然，如果你想要繼續(xù)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，那么可以通過方差去繼續(xù)細(xì)分。

比如上圖，1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)的用戶進(jìn)行服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化，而1西格瑪-2西格瑪之間則進(jìn)行用戶挖掘，看能否讓用戶演進(jìn)到28法則里面的2中，也就是2西格瑪-3西格瑪之間。

至于-2西格瑪?shù)?1西格瑪之間的用戶，是有利潤(rùn)，但是依然運(yùn)營(yíng)成本吃力的，看能否稍微提高價(jià)格，或者減少產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)行優(yōu)化處理，進(jìn)而把利潤(rùn)提升到正常的1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)？

至于-2西格瑪之外的，則進(jìn)行舍棄。

這就是正態(tài)分布模型的用戶分層方式，這種模型經(jīng)常會(huì)用在B2B的商業(yè)中，而B2C則更多會(huì)用RFM模型，至于金字塔模型，則是RFM模型的簡(jiǎn)化版。

所以，用戶體系建立，就是為了方便進(jìn)行不同的運(yùn)營(yíng)策略優(yōu)化，進(jìn)而完成最終的業(yè)務(wù)指標(biāo)——利潤(rùn)。