讓很多小程序商家苦惱的是，無(wú)論怎么調(diào)整運(yùn)營(yíng)策略，用戶(hù)留存度都沒(méi)有明顯突破，這個(gè)時(shí)候就要考慮針對(duì)不同用戶(hù)群做分層運(yùn)營(yíng)了。
為什么要分層運(yùn)營(yíng)用戶(hù)？
在一個(gè)用戶(hù)總體中，總會(huì)存在不同的需求和消費(fèi)水平，這一點(diǎn)是毋庸置疑的，但問(wèn)題在于統(tǒng)一的營(yíng)銷(xiāo)策略在最好的情況下也只能迎合主流用戶(hù)，致使其他用戶(hù)需求被忽略，不可避免的導(dǎo)致用戶(hù)流失。
而用戶(hù)分層運(yùn)營(yíng)就是要用針對(duì)不同層次用戶(hù)分別推出相應(yīng)運(yùn)營(yíng)策略的方法來(lái)解決這個(gè)矛盾，從而滿(mǎn)足細(xì)分人群的需求，提升轉(zhuǎn)化和留存率，使整體利益趨向最大化。
如何將用戶(hù)“分層”？
不同于一般以年齡、性別和地域等給人群分類(lèi)，衡量用戶(hù)價(jià)值時(shí)，最通行的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)則是RFM模型，即：Recency最近一次消費(fèi)、Frequency消費(fèi)次數(shù)、Monetary消費(fèi)金額。
給用戶(hù)分層時(shí)，需要根據(jù)整體情況從三個(gè)維度為用戶(hù)設(shè)立打分標(biāo)準(zhǔn)，從而形成RXFXMX的用戶(hù)類(lèi)型，舉個(gè)例子：
假設(shè)打分標(biāo)準(zhǔn)為——最近一月內(nèi)消費(fèi)得1分，未消費(fèi)得0分；累計(jì)消費(fèi)1次得1分，2-5次得2分，5次以上得3分；消費(fèi)100元以下得1分，100-500元得2分，500元以上得3分。
那么，一個(gè)月內(nèi)消費(fèi)1次，累計(jì)消費(fèi)3次，共400元的用戶(hù)，得到的RFM模型就是R1F2M2，以此類(lèi)推，將用戶(hù)分為不同類(lèi)型，為制定運(yùn)營(yíng)策略做基礎(chǔ)。
如何精細(xì)運(yùn)營(yíng)用戶(hù)？
根據(jù)用戶(hù)模型分層運(yùn)營(yíng)前，首先我們需要認(rèn)識(shí)RFM模型代表的意義：
R（最近消費(fèi)時(shí)間）可衡量用戶(hù)的活躍度，得出活躍、流失和沉睡等用戶(hù)類(lèi)型，對(duì)應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略是營(yíng)銷(xiāo)信息的推送頻次和召回活動(dòng)等；
F（消費(fèi)次數(shù)）能可視化用戶(hù)當(dāng)前處于的階段，將其劃分為新用戶(hù)、老用戶(hù)、重度用戶(hù)等類(lèi)型，從而針對(duì)推出不同階段的營(yíng)銷(xiāo)或促銷(xiāo)策略；
M（消費(fèi)金額）可衡量用戶(hù)的消費(fèi)能力，可用于篩選貢獻(xiàn)最多的優(yōu)質(zhì)用戶(hù)，通過(guò)相應(yīng)的福利政策提升其粘性，并減少投入到低貢獻(xiàn)用戶(hù)的資源，從而提升整體的投入產(chǎn)出比。
從以上標(biāo)準(zhǔn)不難看出，一般來(lái)說(shuō)，R數(shù)值越小、F和M數(shù)值越大的用戶(hù)價(jià)值越高。
下面以最常見(jiàn)的小程序電商為例，分別給出三類(lèi)用戶(hù)的分層運(yùn)營(yíng)建議：
R1F1M1型：此類(lèi)用戶(hù)消費(fèi)頻次很低，并且客單價(jià)也不高，即便用促銷(xiāo)秒殺打動(dòng)他們，卻難以發(fā)展成高質(zhì)量用戶(hù)，可供發(fā)掘的價(jià)值不多，一般不應(yīng)該浪費(fèi)太多資源在他們身上；
R1F3M3型：作為新用戶(hù)，卻擁有高消費(fèi)頻次和高客單價(jià)，可以說(shuō)是商家最理想的用戶(hù)，因此就需要想辦法將其發(fā)展為忠實(shí)用戶(hù)，最好給予其相應(yīng)的特權(quán)和優(yōu)惠，培養(yǎng)其消費(fèi)習(xí)慣；
R0F3M3型：曾經(jīng)消費(fèi)頻繁并且金額較大，但最近沒(méi)有消費(fèi)，屬于快流失的優(yōu)質(zhì)用戶(hù)，想要挽回他們，一方面可以“老用戶(hù)回歸禮”將其喚醒，更重要的是了解其沉寂原因，從而針對(duì)調(diào)整。
需要指出的是，RFM模型作為一個(gè)固定公式，適用的情況是有限的，而根據(jù)不同的情況，還有金字塔模型和AARRR模型等分層方法可供選擇。
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