在網際網路時代，購物已經從線下轉移到線上，再到線下、線上相結合的購物模式。使用者購買行為也發生了截然不同的變化，比如使用者獲取資訊的速度更快，使用者從低價實用的購買行為逐漸轉移到產品品質上來，使用者更加注重產品及服務的多方面體驗等等，對於品牌方及銷售方來說也是在利用網際網路的特性想盡一切辦法增強使用者購買慾望，深挖使用者痛點。
一句話：使用者利用網際網路的便捷進行消費，品牌方及銷售方利用網際網路的特點吸引消費者購買產品。
那如何在網際網路時代裡將流量打通，做社群的閉環呢？今天我就和大家分享一下「社群裡的使用者細分邏輯」。
使用者分層資料分析
使用者分層的意義在於幫助運營人員，更好地梳理使用者所處的流程狀態，進而可以針對不同狀態的使用者，制定不同的運營策略。
使用者分層沒有固定的方式，只能根據產品形態和業務流程設立因地制宜的體系，不過它有乙個中心思想：根據核心業務流程進行劃分。
這裡我們依舊以寵物社群為例，按照業務流程可以劃分出如下使用者層級結構，並且對每個層級使用者給出了明確的使用者行為字段要求。
有使用者分層結構以及每個層級的字段要求後，接下來的資料分析工作就很清晰了，按照各個層級的字段要求來篩選使用者行為資料字段，把符合各個層級要求的使用者都找出來。
怎麼理解使用者分群，我們還是繼續拿寵物社群案例進行說明。
比如寵物社群在付費使用者這一層裡，可以根據使用者的消費金額、養寵品類、使用者性別進行再區分。
1）基於消費金額的分群
根據下邊基於消費金額的付費使用者分群，你可以知道付費使用者中有 100 人的消費金額是 150~300 元，有 200 人月消費 50~150元，有 500 人月消費在 0~50 元。
2）基於消費品類的分群
根據下邊基於養寵品類的付費使用者分群，你可以知道付費使用者中養貓的使用者有 320 人，養狗的使用者 480 人。
3）基於使用者性別的分群
根據下邊基於使用者性別的付費使用者分群，你可以知道付費使用者中男性的使用者有 340 人，女性的使用者 460 人。
有時候我們做使用者分群是為了解決乙個具體的業務問題，比如你想知道在付費使用者中，什麼樣的寵物品類月消費客高，什麼性別的使用者月消費高，那這時候就可以把 3 個分群維度進行交叉分析。
把分群維度切得更細後，會得出更精彩的資料結論。
通過對付費使用者進行分群處理後，我們發現女性在寵物的消費意願度上比男性強，同時養狗使用者的消費金額比養貓使用者多（因為狗吃得多，用得多）。
而再往下深扒使用者消費資料後，確實會發現養狗使用者購買的主糧和零食明顯比養貓使用者要多。
所以在針對養不同寵物品種的使用者，我們可以制定不同的優惠**策略，比如針對養狗的使用者我們提供滿減門檻更高的優惠券，為了提公升轉化率重點對女性使用者進行營銷推送。
rfm使用者價值資料分析
你手上有@隔壁老王、@賣課的糰子、@小賢去哪兒 3 位流失使用者，如果你手上的預算僅夠對乙個人進行召回，你會選擇召回誰？
這是運營同學經常會面臨的使用者召回問題，關於哪個使用者才是最值得被你投入精力進行召回的，就要用到 rfm 使用者價值資料方法了。
rfm 使用者價值分析方法是客戶管理中的經典資料分析方法，它用以衡量消費使用者的價值和創利能力，從某種意義上來說它也是一種使用者分群，它依託收費的 3 個核心指標：
· 最近一次消費時間（recency）
· 消費頻率（frequency）
· 消費金額（monetary）
以此來構建使用者價值分群體系。
最近一次消費時間 recency：衡量使用者的流失，消費時間越接近當前的使用者，越容易維繫與其的關係。1 年前消費的使用者價值肯定不如乙個月才消費的使用者。
消費頻率 frequency：消費頻率是使用者在限定的期間內購買的次數，最常購買的使用者，忠誠度也越高。
消費金額 monetary：消費金額是營銷的**指標，二八法則指出，企業 80% 的收入來自 20% 的使用者，該指標直接反應使用者的對企業利潤的貢獻。
對於產品而言，我們理想的使用者狀態是使用者消費時間的間隔（r）越短越好；使用者的消費頻率（f）越高越好；使用者一段時間的消費金額（m）越大越好。
使用者運營是通過各種手段來「套路」使用者做我們想要他做的事（也稱之為最大化提公升使用者價值），為了讓自己的運營策略更加有效，我們需要對使用者行為進行資料如下處理：
1）使用者分層，分層維度沒有統一標準，你以拿 aarrr 使用者增長路徑為分層邏輯，也可以按照業務核心流程為分層邏輯。
2）使用者分群，它是對每一層級使用者的橫向再細分，可以從消費金額、消費品類、使用者城市、使用者性別等維度分群。
3）frm 使用者價值分群模型，它是一種立體式分群思維，f、r、m 可以按照實際業務需求進行調整，社群產品的m可以被替換成發帖量。
社群運營 社群管理的分級分層，最好的管理機制
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