養魚的不一定是海王，也可能是運營人！

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舉報 2021-03-04

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魚塘與魚

魚塘，顧名思義就是海王用來養魚的一個池塘。

現今各種線上平臺就是各個企業在市場大環境下搭建的一個用來養殖的池塘，而平臺中的產品則是池塘里面的養分。
既然是“魚池”，那養什么“魚”？
所謂的魚，指的是社會上形形色色的人。
他們都是各個產品的潛在客戶，這些人都是通過特定的平臺（即魚池）來養殖，從而把客戶的剩余價值等挖掘，達到每個客戶生產的利益最大化。
既然有了“魚”，那怎么養殖？

魚塘理論

在營銷行業中，有一個著名的“魚塘理論”，將用戶比喻為魚，所有存量用戶組建成了一個“魚塘”。
而一個魚塘中按照大小來分，存在大魚、小魚、魚苗等，在用戶分層理論中，可以按照用戶質量，將用戶分為核心用戶、活躍用戶和普通用戶3個層級。

魚塘中真正能夠產生價值收益的是大魚，小魚和魚苗是潛在價值，用戶群中真正產生價值的是核心用戶，活躍用戶和普通用戶是潛在價值，魚塘分群的用戶增長邏輯就是將小魚養大，將普通用戶培養為活躍用戶，將活躍用戶培養為核心用戶。
這里所謂的用戶價值對不同產品類型有不同體現，電商類產品的高價值用戶自然是購買頻次高或購買單價高的用戶，內容產品的高價值用戶指內容生產者（UGC內容）或內容消費者（高頻閱讀、轉發、評論互動）。

根據用戶行為建立用戶分層模型

魚塘分群的用處在于根據產品的關鍵指標篩選不同質量的用戶群體，以群體特征為原點設計運營活動促進用戶關系的遞進。
例如，在電商類產品的用戶分層中我們一般采用RFM用戶分層模型，按照R（最近消費時間）、F（最近購買次數）、M（最近累計消費金額）3個維度將用戶分為重要價值客戶、重要發展客戶、重要挽留客戶、重要保持客戶、一般發展客戶、一般價值客戶、一般挽留客戶、一般保持客戶8個類型，針對不同用戶的行為特征設計針對性運營活動。

同樣，RFM用戶分層模型也適用于其他品類，按照R（最近訪問時間）、F（最近時段訪問次數）、M（最近時段互動次數）3個維度進行用戶細分。

根據運營需求建立用戶分層模型

在用戶分層方式上，并不局限于固有的模型，可以根據當下運營階段的“北極星指標”設置用戶分層維度。
例如，當下運營階段的“北極星指標”為提升用戶粘性，那么用戶分層的質量維度主要是用戶訪問頻次、訪問時長和訪問深度。

用戶訪問頻次：階段時間內用戶打開APP的次數，例如核心用戶1天3次，活躍用戶1天1次，普通用戶3天1次；

用戶訪問時長：階段時間類用戶使用產品的累計時長，例如核心用戶1天60分鐘，活躍用戶1天30分鐘，普通用戶1天10分鐘；

用戶訪問深度：根據用戶行為定義用戶的互動性，例如核心用戶平均瀏覽20個頁面，活躍用戶瀏覽10個頁面，普通用戶瀏覽5個頁面。

在定義用戶質量分層維度后，找到提升指標的關鍵點，例如提供普通用戶的訪問頻次，可以向普通用戶推送感興趣的內容，提升普通用戶的訪問深度，可以向普通用戶推出互動活動。
用戶分層運營的目的在于針對性“投喂”，避免大魚越來越大，小魚逐漸流失的現象。

數據驅動的用戶分層實踐

用戶分層運營是基于用戶行為數據建立的用戶群組標簽，通過數據分析工具洞察用戶行為，對用戶進行有效分層。
以諸葛io為例，可以根據運營北極星指標設計多維度的用戶分層指標。下面以“提升活躍用戶”這個指標為例，對數據驅動分層的方法進行說明：
首先，分析用戶行為找到提升指標，既然要提升活躍用戶，那么首先需要對“活躍用戶”進行定義，例如活躍用戶的定義是連續4天訪問并且每天使用超過20分鐘的用戶，那么通過諸葛io的“粘性分析”可以看到15.2%的用戶滿足連續使用4天這個條件。

接下來，針對其余未滿足條件的用戶分析用戶行為，將這一部分用戶定義為“高流失風險用戶”群組，在路徑分析中分析用戶的訪問行為，觀察在進入首頁后哪一步的用戶流失比較嚴重。
用戶路徑分析有2個目的，首先查看根據設定好的用戶路徑起始點，跟蹤用戶的后續行為習慣，其次查看不同行為的轉化人數，找到用戶高頻訪問行為以及低頻用戶訪問行為，通過用戶行為習慣向流失用戶進行針對性喚醒活動的設計。

總結

魚塘分群的核心在于實現不同層級用戶的正向循環發展，通過用戶分群模型的應用及各群組針對性運營策略，在分群而飼的同時共同建立一個有效的魚塘生態。

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