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游戏用户分层运营(读懂用户运营体系:用户分层和分群)
2022-09-26 11:42:46

读懂用户运营体系:用户分层和分群

游戏用户分层运营(读懂用户运营体系:用户分层和分群)
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  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,应该是动态的演进。

  演进是一种金字塔层级的用户群体划分,上下层呈依赖关系。

  首先,用户群体的状态会不断变化。以电商为例,他们会注册,下载,使用产品,会推荐,评价,购买以及付费,也会注销、卸载、和流失。从运营角度看,我们会引导用户做我们想要他做的事(这里是付费),这件事叫核心目标。

  核心目标当然不是一蹴而就的,用户要经历一系列的过程。

  也不是所有的用户会按照我们设想完成步骤,各步骤会呈现漏斗状的转化。我们把整个环节看作用户群体的演进。

  上图就是一个典型的自下而上的演讲,概括了用户群体的理想行为。

  既然用户群体是不再是一个简单的整体,运营们也就无法一刀切的粗暴运营了,而是需要根据不同人群针对性运营。这既叫精细化策略,也叫做用户分层。

  它对运营们的最大价值,就是通过分层使用不同策略。

  新用户:我希望他们能下载产品,常用的策略是新用户福利;

  下载用户:我希望他们能使用产品,此时应该用新手引导,让他熟悉。

  活跃用户:我希望加深他们使用产品的频率,那么运营人员要持续的运营,固化用户的使用习惯,并且对产品内容感兴趣;

  兴趣用户:我希望他们完成付费决策,购买商品,运营可以使用不同的促销和营销手段;

  付费用户:这是我的目标用户,我也希望用户能一直维持这状态。

  不同的用户层级,采取的手段不同。运营同样会受资源的限制,当我们只能投入有限资源的时候,往往会选择核心群体,即上文的付费用户们。因为根据二八法则,只有核心群体能贡献最大的价值。

  一个典型的例子是,在游戏公司,会有专门的人工客服甚至电话专线服务人民币玩家,声音甜美。普通玩家可能是万年不变的自动回复。

  想必大家已经了解分层,那么应该怎么划分?

  其实分层并没有固定的方式,只能根据产品形态设立因地制宜的体系。不过它有一个中心思想:根据指标划分,因为指标是一种可明确衡量的标准,远优于运营人员的经验直觉。

  上图是一个简化的游戏用户分层,每层指标都是可量化的。为了上下层用户清晰,群体间应尽量独立,即计算RMB玩家时,应该把土豪玩家排除,计算普通玩家时,应该把结果中包含的上两层排除,这样运营的针对性才强。

  之后运营人员可以依此构建分层报表,通过数据趋势,制定各种方式来提高数据。

  接下来,我们想一下知乎的用户分层是什么样的形式?它的核心是大V生产内容?还是更多用户参与Live获得营收?挺难决断的,其实很多运营体系,用户分层是两层结构。

  它以两个相辅相成的核心作目标,以此形成双金字塔分层。

  在这种结构下,它的核心用户,既有内容生产方向的大V,又有消费方向的忠实粉丝,它们代表的是两类运营策略。

  内容生产方向:早期利用邀请制获得各行业的优秀人才,通过运营人员维系关系,并且鼓励生产内容。产品的机制也会激励大V更好的创作和生产。

  内容消费方向:则是找出普通用户的内容兴趣,加以引导,培养他们的付费习惯。增加Live、值乎、电子书的曝光,设计各类优惠券促进用户使用。

  这类双金字塔结构,将内容生产者和内容消费者聚合在一起构成了整个平台的良性循环:大V创作内容,吸引普通人,普通人为内容付费,大V获得收益。

  双金字塔结构的用户分层并不少见。以我们熟知的电子商务为例,即有买家,也有卖家。买家的运营方式已经耳熟能详,卖家呢?开店教程、卖家大学、店铺装修、曝光位展示、店铺后台、各类辅助产品…运营同样需要帮助卖家成长,于是卖家也可以划分成普通卖家、高级卖家、大客户、超级金主这些等级。

  O2O是不是双层结构?当然是。online是用户,offline则是各类线下或者服务实体,只是这些卖家更多是销售地推和市场人员维护,但我们一样可以使用分层的思想去运营。其他还有视频直播的网红和群众,微博的大V和草根,招聘APP的企业和员工等等。

  不同产品的形态会有差异,同一产品的不同阶段,也可以用不同的用户分层。一款产品早期,用户分层的目标是更多的用户和KOL,后期,会更贴近商业方向,这就需要运营设立灵活的分层了。

  用户分层,一般四五层结构就可以了,过多的分层会变得复杂,不适合运营策略的执行。

  用户运营体系是否只有用户分层?不完全是。

  用户分层是上下结构,可是用户群体并不能以结构作为完全概括。简单想一下吧,我们以是否付费划出了付费用户群体,可是这部分群体也有差异,有用户一掷千金,有用户高频购买,有用户曾经购买但是现在不买了,这该怎么细分?

  如果继续增加层数,条件会变得复杂,也解决不了业务需求。

  于是我们使用水平结构的用户分群。将同一个分层内的群体继续切分,满足更高的精细化需要。

  怎么理解用户分群,我们拿下面的案例说明。

  男女性别在以消费为核心的产品中会呈现显著的区别,它就是两个相异的群体。分群的核心目标是提高运营效果,将运营策略的价值最大化,在电商产品中,区分男女很正常,但是在工具类的APP中,或许就没有必要性了。

  这也是我一直强调的,分层和分群,都是以产品和运营目标为依据才能建立体系。

  接下来是分群的实际应用。

  RFM模型是客户管理中的经典方法,它用以衡量消费用户的价值和创利能力,是一个典型的分群。

  它依托收费的三个核心指标:消费金额、消费频率和最近一次消费时间,以此来构建消费模型。

  消费金额Monetary:消费金额是营销的黄金指标,二八法则指出,企业80%的收入来自20%的用户,该指标直接反应用户的对企业利润的贡献。

  消费频率Frequency:消费频率是用户在限定的期间内购买的次数,最常购买的用户,忠诚度也越高。

  最近一次消费时间Recency:衡量用户的流失,消费时间越接近当前的用户,越容易维系与其的关系。1年前消费的用户价值肯定不如一个月才消费的用户。

  通过这三项指标,我们很容易构建出一个描述用户消费水平的坐标系,以三个指标形成一个数据立方体:

  坐标系上,三个坐标轴的两端代表消费水平从低到高,用户会根据其消费水平,落到坐标系内。当有足够多的用户数据,我们就能以此划分大约八个用户群体。

  比如用户在消费金额、消费频率、最近一次消费时间中都表现优秀,那么他就是重要价值用户。

  如果重要价值用户最近一次消费时间距今比较久远,没有再消费了,他就变成重要挽留用户。因为他曾经很有价值,我们不希望用户流失,所以运营人员和市场人员可以专门针对这一类人群唤回。

  图中不同的象限区域,都对应不同的消费人群。大家是愿意简单地视为一体去运营,还是根据人群区别对待呢?

  这就是RFM模型,曾经在传统行业被频繁应用,而在以消费为主的运营体系中能够移植过来为我们所用,它既是CRM系统的核心,而是消费型用户分群的核心。

  RFM模型的主流分群方式有两种。

  一种是建立指标,以指标作为划分依据,和用户分层差不多。

  指标的判断和设立,需要业务专家的经验:什么样的算高消费频率,什么样的算低,消费多少金额算有价值,这些都是学问。并且需要不断修正和改进。

  上图是一个简化的划分,实际应用会更复杂,因为指标未必有代表性。大部分收费相关的数据,都会呈长尾分布,80%用户都集中在低频低金额的区间,20%的用户却又创造了大部分营收,这是划分的难点。

  指标一般用描述性统计的分位数,以中位数、第一四分位数、第三四分位数等划分。

  另外一种是用算法,通过数据挖掘建立用户分群,不需要人工划分。最常见的算法叫KMeans聚类算法,核心思想是「物以类聚,人以群分」。

  我们以网上某公司的数据进行Python建模,首先无量纲化(z-score)处理,并且清洗掉异常极值。

  上图的三列数据是经过标准化后的用户消费数据。值越接近0,说明离平均水平越近。r值因为是最近一次消费时间,所以值越小,说明时间越接近,值越大,说明消费越久远。

  通过RFM三个指标(在机器学习中叫做特征),先建立可视化的散点图。下图是最近一次收费R和收费金额M的散点图。每一个点都代表着一位用户的收费相关数据

  散点图上暂时看不出用户分群的规律,只能初步判断,大部分的数据呈集中趋势。

  既然KMeans算法的核心思想是「物以类聚,人以群分」,它就是以距离作为目标函数。简而言之,在距离上越接近的两个用户,其相似的可能性也越大,于是KMeans就把相似的群体找出来,叫做簇。簇与簇之间的距离越大,用户群体间越独立,这叫群分;簇内的距离越紧凑,说明用户们越相似,这叫类聚。

  通过图表说话:

  红圈标出的这些用户,更有可能相似,属于同一个用户群体。因为他们在R和M这两个指标上,数据接近,都处于消费金额较低,且近期有消费的人群。

  至于是不是,让算法解决吧,具体的算法原理和过程就不演示了。我们假设能划分出五类用户群体,然后看下这些人群是什么样的。

  上图的不同颜色,就是算法计算出的用户群体。

  红色用户群体:代表的是高消费金额,因为数量稀少,所以在最近一次消费时间上没有明显区分,不过并不久远。这些都是产品的爸爸和金主。

  绿色用户群体:代表的是有流失倾向的用户,这些用户消费金额不太多,运营可以采取适当的挽回策略。

  紫色用户群体:代表的是近期消费,消费金额较少的用户,运营需要挖掘他们的价值,去发展和培养。

  青色和蓝色似乎不能明显区分。那我们改一下散点图的维度呢?

  改用指标R和F后,则是另外一种视角。青色用户群体比蓝色用户群体有过更多的消费次数,蓝色用户的消费频率比较差,更需要激励。紫色用户群体拥有相当高的消费频率。

  到此,用户群体已经明显区分,大家是否能准确概述这些用户的特点了呢?虽然从数据分布上,长尾形态会一定程度影响可读性,但运营还是能针对不同群体作出相应的运营手段。

  通过散点图矩阵观察最终的结果 (图片可能清晰度不佳):

  以上就是RFM模型的内容。它能动态的提供用户的消费轮廓,给市场、销售、产品和运营人员提供精细化运营的依据。这也是数据挖掘在用户运营的应用之一,大家要了解。

  怎么划分群体是一门学问,划分的群体少了,区分度不明显;划分的多了,则没有业务价值,二十几个群体你怎么去运营?群体数量,是要在数据和业务间取得平衡。

  总而言之,分群的方法,一类是通过指标和属性人工的划分出用户群体。另外一类是通过数据挖掘,给结果赋予业务意义。反正最终的目的是提高运营效果和价值。

  我们可以用RFM模型,试着将思维更开阔一下,能不能玩出新花样?完全可以尝试。

  金融:投资金额、投资频率、最近一次投资时间;

  直播:观看直播时长、最近一次观看时间、打赏金额;

  内容:评论次数、评论字数、评论被点赞数;

  网站:登录次数、登录时长、最近一次登录时间;

  游戏:等级、游戏时长、游戏充值金额;

  这些是我简单列举的参考,未必准确,作为大家参考的他山之石。不同产品的分群策略也不一样,比如酒店产品,住宿不是一个固态的需求,是否需要加入时间的维度呢?也许住宿条件会更好分群。

  需要注意的是,群体数量并不固定,可以是两个,也可以是四个,具体就看业务需求,主要是能囊括大部分用户。只是别太多,一来复杂,二来KMeans聚类在多特征的表现不算好。

  通过用户分层和用户分群,想必大家已经了解了用户运营体系的基石。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。

  如果用户大到一定量级,分层和分群就未必是好的方法,因为用户群的属性粒度特征随着产品进一步扩大,不论怎么细分都难以满足用户的复杂性,常见于各类平台型产品。这时候需要引入用户画像(UserProfile)体系,此时的用户分层和分群,都只是画像的一部分了。

  ——————

  这是答读者问的一篇文章,本来想要将分层和分群拆成两篇内容,但是写着比较连贯,所以就合并在一起了,多花费一点时间。稍微涉及到一点数据挖掘的超纲内容,按数据方向的进度,下半年看这个会更好一些,就当作先预习了。

  不过说回来,这大概也是我第一篇将高阶运营和高阶数据分析结合的文章了。

  对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R感兴趣同学加微信:fridaybifly,邀请你进入头条数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。

  转载请保留以下内容:

  本文来源自天善社区秦路的博客(公众号)。

  原文链接:

  https://ask.hellobi.com/blog/qinlu/6444 。
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