活跃用户的操作是一个大话题。今天，我只是想从一些具体的角度来讨论这个问题。虽然我不能一次把这个话题讲完，但我希望我能给你一些想法和想法。

01 什么是精细化操作？

过去，市场更加关注如何以低成本大规模获取客户。随着人口红利的逐渐消失，获取客户的成本越来越高。现在，越来越多的人关注如何提高单个用户的价值，把钱花在刀刃上，让不同的用户享受不同的服务，让用户感受温度，让产品有灵魂。

于是，精细化操作诞生了。说到用户操作，就逃不出精细化。似乎已经成为运营商的基本道德。当你和别人交朋友的时候，你不好意思说你在操作，但是什么是精细操作呢？怎么落地？

所谓精炼，第一是准确，第二是细分。两者相辅相成，缺一不可。如果你想准确，你必须细分。你永远不能留住用户。理想情况下，有成千上万的人和数千张脸。但是如何细分用户呢？这里有两种常见的方法：用户分层和用户分组。

02 用户分层vs用户分组。

用户分层和用户分组似乎是相似的，但在定位和目标上仍然存在明显的差异。用户分层是基于一般方向的划分。您希望用户朝着什么样的核心目标努力，而用户分组则将其划分为更细的粒度，以促进有针对性的操作和提高效果。两者相辅相成。

用户分层中的层别是级别级别。例如，当用户从注册开始使用产品成为我们的新用户，成为活跃用户，然后成为频繁活跃或付费的忠实用户，然后在后期，当其他竞争产品的出现或其自身的产品功能不再满足需求时，用户开始沉默，最终失去；这个生命周期也是一个层次。如图所示，有了这个层次，我们可以清楚地了解当前用户的组成结构以及每个生命周期用户的增长是否健康。

这就足够了吗？我们知道28原则存在于许多领域，即20%的人贡献了80%的收入。对于忠诚的用户来说，其中一些是人均消费较低的平民群体，还有一些黄金所有者的父亲像地球一样花钱。在这种情况下，我们应该完善忠诚的用户，并将他们分成更精细的群体。

再比如，最近，产品上出现了新的信用指导。我想看看这是否有助于保留新用户，或者我已经开展了一项运营活动，看看核心指标是否有所提升。此时，我需要进一步细分用户并进行分组；分组是对分层的进一步细分，便于分组后用户的精确操作。

常用的用户分组方法包括我们熟悉的RFM、基于数据挖掘的Kmeans等。前者使用最新的消费时间、消费频率和消费量来衡量用户价值，将用户分组，分为高价值用户、一般价值用户、重要用户保留等。然而，RFM模型的建立需要专家经验，也就是说，指标的选择和每个指标阈值的确定必须有一个业务定位，而不是由头部决定。

Kmeans主要通过数据挖掘找到具有相似特征的用户，实现物以类聚，人以群分。用户聚类后，还可以通过分析每个组的特征来操作。

03 用户分层应用案例。

让我们通过一个案例来实现用户分层的理论。这个案例只是为了解释问题而编造的。首先，我们假设活跃用户数量的变化趋势如下图所示。乍一看，每月活跃用户数量持续增长，这似乎很好。

然而，我们应该警惕虚荣指数给我们的错觉。我们可以把累积的用户数放进去，也就是说，到目前累积的用户数，活跃的用户数除以累积的用户数以获得用户的活动，表示活跃的用户占整体的比例。这样，似乎比例正在逐渐减少。

我们可以继续细分，可以根据累计用户数来计算新用户数，发现很大一部分活跃用户是新用户。

同样，我们可以将累积用户分为新用户和老用户，将活跃用户分为新用户和老用户。类似地，我们可以获得新老用户的活动。我们发现老用户的活动较少。

我们想看看老用户发生了什么？我们将活跃用户细分为两类：活跃用户和非活跃用户。活跃用户包括新的活跃用户和活跃的老用户，然后活跃的老用户分为普通活跃用户、忠诚用户和退货用户。非活跃用户主要包括沉默用户和流失用户。

我们发现，老用户活跃主要是因为一般活跃用户和忠实用户很少，但有很多新用户，这表明我们需要指导和保留新用户，促进用户向忠实用户的转变。

然后通过对每个月用户进行细分，分析同一个月不同层次的用户构成，从而判断用户的健康状况。

但是为了更清楚，我们根据活跃和不活跃的用户组成，这样我们就可以更清楚地看到每一层用户的健康状况。

用户在产品的生命周期中不断增长。除了在某个时间点查看用户的活跃组成外，我们还可以关注用户的增长路径：每天有多少新用户成为活跃用户？有多少活跃用户变得不活跃？有多少忠实用户变得不活跃？我们召回了多少丢失的用户，这将帮助我们更直观地分析用户的下落，更准确地定位问题，从而采取有针对性的行动。

同样，对于活跃用户或沉默用户在一定时间内，也可以以类似的方式进行监控，以便及时了解用户的下落，及时进行干预，防止用户流失。

04用户分组应用案例。

以上通过一个案例描述了用户分层的想法和方法。接下来，我们将通过一个案例介绍用户分组的应用。用户分组中有一些常用的方法；例如，用户可以通过体验式RFM模型从不同维度进行评估，然后将其划分为具有不同价值的用户进行操作；或者通过大数据挖掘的聚类算法，挖掘大量用户的相似特征，实现物以群分的目的。

这些方法已经非常成熟，很多人都很熟悉，所以我不会在这里重复。今天，我想介绍另一种更重要的群组方法——同一时期的群组分析。所谓同一时期的群组分析是对分层用户的进一步细分，对处于相同生命周期的用户进行分组，并查看相似群组的效果。

一般来说，同一时期的群组需要满足：在相同的生命周期内，例如，研究的用户是新用户或具有共同行为的用户。这样，我们可以看到群组中时间变化的趋势，不同群组之间的比较可以看到效果。一般用于测量产品或运营优化方案前后的效果；例如，在2月份，我们推出了一个新功能，这导致3月和4月的新用户保留率明显好于1/2月。通过比较1月和2月新用户的保留率和1月和4月新用户的保留率，发现优化方案的效果显著。

通过一个案例，我们解释了同一集团分析的具体应用。假设我们获得了一家商店的销售数据，我们发现，尽管每月的销售额和客户数量继续增长，但客户的ARPU继续下降。客户的购买力是否正在逐渐减弱？

为了探究这一原因，我们首先对客户进行分层，分为新老用户，然后对新老用户进行同期分组分析。

我们首先分析了1-4月新用户的ARPU，即以每月新用户为同期组，研究第一个月及以后不同组的ARPU变化，发现随着时间的推移，1-4月第一个月新用户的ARPU不断增加，表明新用户的购买力不断增强，很可能是老用户的购买力下降。

同样，我们在同一时间对老用户进行了分组分析，发现随着时间的推移，老用户的ARPU逐渐减少，是老用户购买力的下降导致了整个用户ARPU的下降。

05 总结。

本文试图从活跃用户的操作入手，探讨如何实现活跃用户的精细化操作，以及实现精细化操作的两种重要方法——用户分层和用户分组，并通过案例逐步展示两种方法应用的详细步骤，希望通过理论与案例相结合的方式，实现大家吹捧但很少实现的精细化操作。

然而，不可否认的是，活跃用户的操作并不意味着如果你掌握了这些方法，你放心。随着互联网的快速发展，用户的认知和需求不断变化。

我们不能指望通过一些固定的方法和程序来处理用户。所有的方法和程序都是为了尽可能准确地了解用户，为用户提供灵魂产品和高质量的服务，使产品长期保持最高端。