眾多企業追求精細化運營，用戶畫像、千人千面成為企業數據驅動的必談熱詞，但是談到如何落地，很多企業不得其法。

用戶分群是企業精細化，數據化運營的前提，將用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特征、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，并進行后續分析。?

普通用戶分群與預測分群

普通用戶分群——分析用戶屬性與行為特征

普通用戶分群按照用戶特征，對用戶進行手動分群，將用戶標簽化。基于用戶的個人屬性、行為特點等，將部分用戶抽取出來，有針對性地進行精細化運營。

預測用戶分群——通過機器學習算法預測事件概率

預測分群是根據用戶以往的行為屬性特征，運用機器學習算法來預測他們將來會發生某些事件的概率互聯網金融產品常常會用到預測用戶分群的功能，對用戶投資偏好進行預測。

用戶分群兩大價值

由于群體特征不同，行為會有很大差別，因此運營人員或者產品人員希望可以根據歷史數據將用戶進行劃分，將具有一定規律特性的用戶群體進行歸類，進而再次觀察該群體的具體行為。

用戶分群既可以獨立使用解決問題，也適用于和其他數據分析模型，如漏斗分析、事件分析等結合，從多個維度拆解指標，產生如下兩大價值：

第一，幫助企業打破數據孤島并真實了解用戶。

用戶分群可以幫助企業了解某個指標數字背后的用戶群體具備哪些特征：他們是誰？行為特點有哪些？偏好是什么？潛在需求和行為喜好是什么？了解用戶是做好產品和服務的第一步。?

第二，定位營銷目標群體，幫助企業實現精準、高效營銷。

清晰勾勒某特定群體在特定研究范圍內的行為全貌，并定義目標人群，是運營人員信息推送的前提。運營人員根據需求對特定目標人群完成精準信息推送工作，如召回流失用戶、刺激用戶復購等等。完成特定人群的精準信息推送工作后，可實時分析，全方位了解營銷效果。幫助企業與用戶實現精準高效的信息互通。

三大行業場景詳解精細化運營

場景一：識別高價值用戶

以直播產品行業為例。高黏性與高頻消費用戶的行為觀察是產品經理和運營人員工作重點。

例如某運營人員可以篩選出過去?30 天內、等級 10 級以上、有“留言”和“點贊”行為，并且付費禮物送出次數超過 10 次的用戶，視其為高黏性且高頻消費用戶，對其進行分群定義。

圖1 高黏性且高頻消費用戶定義

運營人員通過事件分析觀察這部分用戶群體近期的行為表現，從而可以看出該用戶群體的人均觀看時長與其他用戶存在明顯差別。

圖2 部分用戶列表

圖3 高頻花費用戶與非高頻花費用戶觀看時長人均值比

場景二：互金行業喚醒“沉睡”用戶的精準推送與效果評估

某互聯網金融客戶為“喚醒” 2017 年 1 月注冊且瀏覽過征信頁面（通過分析發現，用戶瀏覽征信頁面后，后期的留存率較高），但未進行投資的用戶，并向該群體推送“將于 1 月 20 日起發行賀歲版理財，預期年化收益率高達 9.50 %”的信息。為鎖定目標人群，運營人員通過如下用戶分群進行了篩選。

圖4 篩選營銷目標群體

對完成信息推送后，運營人員可進行多維度分析，了解推送后效果。如該互聯網金融客戶完成精準推送后，用戶可在投資流程轉化漏斗中再次查看用戶轉化情況，評估推送或者產品優化效果。

如下圖，推送后該部分用戶整體轉化率高達?78.26%，未進行推送的人群轉化率為?77.83%，說明這是一次精準的營銷。

圖5 營銷效果轉化率展示

場景二：企業級服務（To B）“召回”流失客戶的精準推送和效果評估

某?To B?企業客戶，以投資到期之后再次投資作為留存的標準，近 8 周用戶流失情況如下。在完成篩選工作后，企業運營人員可在用戶明細頁面上，直接將該用戶群體進行定義，在此基礎上完成精細化推送工作。

圖6 某企業近 8 周用戶流失情況

在該頁面上，企業運營人員可以點擊留存數值，即查看流失人群的詳細信息，并可以直接創建用戶分群顯示名為“流失用戶”，并推送信息，以刺激其申請產品使用。

圖7 神策分析集成推送

在大數據時代，為適應不斷變化的外部市場環境，提升客戶黏性，企業不斷加速數字化營銷轉型。其中，提升營銷效率、提高營銷精準度是企業首要戰略目標。以上三個場景都將“以客戶為中心”理念真正貫穿精準營銷的全流程，重構企業核心競爭力。

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神策數據（SensorsDataCrop）

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用户分群模型：如何打造精细化运营基石？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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