分层运营

编辑导语：在互联网红利逐渐消失的当下，粗狂式的运营已经难以为继，如何把有限的费用投入到我们最精准的用户上，也就是所谓的精细化运营，是每个公司应该关注的问题。这其中最重要的是用户分层，本文介绍了用户分层的一种最常见、也最常见的方法：RFM用户分层。一、写在前面随着互联网流量红利的逐渐消失，之前粗狂式的拓客和一刀切的用户运

新零售业务的开展离不开线下门店，在门店数量日益新增的今天，需要根据不同门店的数据反馈进行针对性运营，文章分享了门店分层的指标和不同策略，与大家分享。“分层”的概念对于运营工作者并不稀奇！用户分层/品类分层/促销分层等等都是在运营过程中常见的精细化手段。分层的本质在于通过组合排列的形式将同集归类，且定制化运营策略。新零售

因个人的经历，让 施鹏 选择从大厂网络硬件操作系统模块的研发跨度到数字病理领域，将AI应用到 病理诊断 领域，但也面临一个行业共性的问题：没有数据，所以施鹏才打算从最源头开始做起-研发病理切片扫描仪，由此才创立了 图思灵智能 。 图思灵智能CEO施鹏在接受

当产品运营一段时间后，出现各种重要数据指标不理想的时候，我们该如何挖掘出问题的源泉，并针对性做出应对呢？我们又该如何做精细化运营，让产品恢复良好的发展态势呢？在产品运营过程中，我们经常遇到这种场景：一款产品运营一段时间之后，用户增长渐慢、增长乏力，用户转化率降低、活跃度不高……该如何精细化的管理，使得运营资源高效分配呢

本文笔者结合统计学中的单因素方差分析法，来提供一种新的数据分析方法，可以辅助运营者做出决策。在用户运营中，越来越多的产品已经开始重视用户分层运营。很多产品希望通过在产品后台收集用户画像，进行用户行为分析，最终实现产品精准分层运营。但是从用户画像的收集，到制定分层运营的策略。中间往往缺失一环严谨的分析环节，比如：不同年龄

用户运营中，使用RFM模型进行用户分层是常规操作，那么具体如何实现呢？本文将具体进行分析。用户分层，主要有两种方式：通过用户的成长轨迹，根据用户的生命周期做定义：导入期-成长期-成熟悉-休眠期-流失期，每个阶段对用户的运营目标都不一样。根据用户的关键行为做划分，对用户进行区隔，实现用户分层。典型的就像RFM，找到产品中

用户分层本身并不是目的，只是实现业务发展的手段方式。用户分层运营，太多文章太多大咖有提到的。比较“百度百科科学式”理论是基于RFM模型。RFM模型现已被广泛深入的运用在传统+互联网企业里，它主要运用三个维度来用户区分，分别是：R（Recency）：离某个时间点最近的一次消费，为「近度」维度；F（Frequency）：一

什么是用户运营？它以最大化提升用户价值为目的，通过各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。在用户运营体系中，有一个经典的框架叫做AARRR，即新增、留存、活跃、传播、盈利（历史文章已经涉及了）。然而，从用户活跃到盈利，不是两个简单的步骤。如果用户打开产品既算活跃，就一定能保证商业模式盈利？优秀的用户运营体系，应该是

用户分层，是基于大方向的划分，你希望用户朝什么核心目标努力，而用户分群，则是将他们切分更细的粒度提高效果。两者是相辅相成的。什么是用户运营？它以最大化提升用户价值为目的，通过各类运营手段提高活跃度、留存率或者付费指标。在用户运营体系中，有一个经典的框架叫做AARRR，即新增、留存、活跃、传播、盈利（历史文章已经涉及了）