不知道怎么做私域用户分层?这个常用模型帮你理清思路

在面向用户定制运营策略、营销策略时,做到能够针对用户推行不同的策略,实现精准化运营,以获得最大的转化率。精准化运营的前提是用户关系管理,而用户关系管理的核心是用户分类。

在面向用户定制运营策略、营销策略时,做到能够针对用户推行不同的策略,实现精准化运营,以获得最大的转化率。精准化运营的前提是用户关系管理,而用户关系管理的核心是用户分类。

通过客户分类,对客户群体进行细分,区别出低价值客户、高价值客户,对不同的客户群体开展不同的个性化服务,将有限的资源合理地分配给不同价值的客户,实现效益最大化。

RFM模型较为动态地展示了一个客户的全部轮廊,这对个性化的沟通和服务提供了依据,同时,如果与该客户打交道的时间足够长,也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值),通过改善三项指标的状况,从而为更多的营销决策提供支持。

RMF模型的概念及用途
RMF 模型概念:

R:Recency,消费间隔,表示客户最近一次购买的时间有多远
F:Frequency,消费频次,表示客户在最近一段时间内购买的次数
M:Monetary,消费金额,表示客户在最近一段时间内购买的金额
了解RMF三个指标,将指标作为XYZ坐标轴,将用户分为8类

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表格形式的用户分类模型更直观

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RMF 模型用途:

RFM模型适用于生产多种商品的企业,而且产品单价相对不高,如化妆品、小家电、超市等;它也适用于一个企业中只有少数耐久产品,但产品中有一部分属于消耗品,如复印机、打印机、汽车维修等消耗品;RFM模型对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店等也很合适。

RFM模型也可以用于提高用户交易次数,业界常用的DM(直接邮寄),常常一次寄发成千上万封邮购清单,其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言),如果将所有R(Recency)的客户分为五级,最好的第五级回函率是第四级的三倍,因为这些客户刚完成交易不久,所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级,最好与次好的平均回复率,几乎没有显著差异。

私域中用RMF模型去管理分析用户:

不知道怎么做私域用户分层?这个常用模型帮你理清思路

第一步,用户整体数据分析,分析用户生命周期分析模型

第二步,实施用户层级划分,用RMF模型划分用户层级要考虑消费间隔、消费频次、消费金额3个维度,然后有针对性地完成运营目标。
如当我们的运营指标以活跃度为主时,可以针对重点激励用户和重点促活用户发起活动,当运营指标以降低流失率为主时,可以为重点节流客户、一般激励用户、一般促活用户发起活动。如以拉新用户为主要运营目标,在选择老用户邀请新用户的活动形式时,可以向重点核心用户和重点激励用户发起活动。
在选择运营手段时,需要针对不同层级的用户特征进行补足,比如向重点促活用户发起活动,该类用户特征是下单率低,那么如何提高用户下单率呢?比如增加推送频次、针对其互动内容增加提醒、加强其社交关系链等。

第三步、细化用户分级数据,想要用户分层更加精准,并不能使用整体用户数据的平均值。
有两种方法一是按时间频次,二是按用户数量

按时间频次划分,即一位用户囤卫生纸,在数据计算,用户家的卫生纸快用尽了,我们就可以在私域中,通过私聊、朋友圈、用户群这几个触点去触达此用户,那么在用户有这样需求,就可以推送相应的产品,刺激用户下单。也可以按用户的喜爱程度去推送,如一家做婚恋品牌的企业,我们可以按照时间点推送不同的男女嘉宾,推送嘉宾时间不可太过频繁、次数也不可太过于稀少,过于频繁,用户会厌烦,过于稀少,用户会没有体验感,所以时间点的把控是比较重要的。

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第二种为数据维度,按照单一维度对于指标进行分析,得到相应细分类型下的用户人数。这样做的好处是能够针对不同阶段的用户进行细分,划分出用户分类模型,有针对性的设计运营策略。

不知道怎么做私域用户分层?这个常用模型帮你理清思路
表格仅供参考

确定分层策略之后,我们就可以利用一些运营工具帮助我们快速地分类用户。比如洛书SMR私域服务软件,我们可以利用好自动标签策略,新建自动标签策略,可以选择根据对话内容,标签类型选择关键词或者信息数量,可以选择自动标签策略的成员,输入要打上的标签和标签对应的关键词;它设置有标签列表,企业可以新建标签组,填写标签组名称,添加标签;然后把对应标签组的成员配以相应的设置好的旅程,如社交婚恋中,一位王女士年龄25左右,那么我们就可以给她打上性别女,年龄20-30之间的标签,然后推荐相应的男嘉宾。做好用户分层,精细化运营。

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不一定要取RMF模型中的三个指标,基于行业不同、企业发展不同等因素,关注的指标也是不一样的,要根据企业实际情况选取合适的指标才是最合适的。例如某网站建立的用户分层模型的指标分为最近一次登陆时间、今年内的登陆次数、今年的登陆时长。指标的数量也可以是3个或者更多,基于业务场景可以引进客户单笔订单的平均价格,用来衡量用户的消费水平。

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