讓很多小程序商家苦惱的是，無論怎么調(diào)整運營策略，用戶留存度都沒有明顯突破，這個時候就要考慮針對不同用戶群做分層運營了。
為什么要分層運營用戶？
在一個用戶總體中，總會存在不同的需求和消費水平，這一點是毋庸置疑的，但問題在于統(tǒng)一的營銷策略在最好的情況下也只能迎合主流用戶，致使其他用戶需求被忽略，不可避免的導(dǎo)致用戶流失。
而用戶分層運營就是要用針對不同層次用戶分別推出相應(yīng)運營策略的方法來解決這個矛盾，從而滿足細(xì)分人群的需求，提升轉(zhuǎn)化和留存率，使整體利益趨向最大化。
如何將用戶“分層”？
不同于一般以年齡、性別和地域等給人群分類，衡量用戶價值時，最通行的分類標(biāo)準(zhǔn)則是RFM模型，即：Recency最近一次消費、Frequency消費次數(shù)、Monetary消費金額。
給用戶分層時，需要根據(jù)整體情況從三個維度為用戶設(shè)立打分標(biāo)準(zhǔn)，從而形成RXFXMX的用戶類型，舉個例子：
假設(shè)打分標(biāo)準(zhǔn)為——最近一月內(nèi)消費得1分，未消費得0分；累計消費1次得1分，2-5次得2分，5次以上得3分；消費100元以下得1分，100-500元得2分，500元以上得3分。
那么，一個月內(nèi)消費1次，累計消費3次，共400元的用戶，得到的RFM模型就是R1F2M2，以此類推，將用戶分為不同類型，為制定運營策略做基礎(chǔ)。
如何精細(xì)運營用戶？
根據(jù)用戶模型分層運營前，首先我們需要認(rèn)識RFM模型代表的意義：
R（最近消費時間）可衡量用戶的活躍度，得出活躍、流失和沉睡等用戶類型，對應(yīng)的營銷策略是營銷信息的推送頻次和召回活動等；
F（消費次數(shù)）能可視化用戶當(dāng)前處于的階段，將其劃分為新用戶、老用戶、重度用戶等類型，從而針對推出不同階段的營銷或促銷策略；
M（消費金額）可衡量用戶的消費能力，可用于篩選貢獻(xiàn)最多的優(yōu)質(zhì)用戶，通過相應(yīng)的福利政策提升其粘性，并減少投入到低貢獻(xiàn)用戶的資源，從而提升整體的投入產(chǎn)出比。
從以上標(biāo)準(zhǔn)不難看出，一般來說，R數(shù)值越小、F和M數(shù)值越大的用戶價值越高。
下面以最常見的小程序電商為例，分別給出三類用戶的分層運營建議：
R1F1M1型：此類用戶消費頻次很低，并且客單價也不高，即便用促銷秒殺打動他們，卻難以發(fā)展成高質(zhì)量用戶，可供發(fā)掘的價值不多，一般不應(yīng)該浪費太多資源在他們身上；
R1F3M3型：作為新用戶，卻擁有高消費頻次和高客單價，可以說是商家最理想的用戶，因此就需要想辦法將其發(fā)展為忠實用戶，最好給予其相應(yīng)的特權(quán)和優(yōu)惠，培養(yǎng)其消費習(xí)慣；
R0F3M3型：曾經(jīng)消費頻繁并且金額較大，但最近沒有消費，屬于快流失的優(yōu)質(zhì)用戶，想要挽回他們，一方面可以“老用戶回歸禮”將其喚醒，更重要的是了解其沉寂原因，從而針對調(diào)整。
需要指出的是，RFM模型作為一個固定公式，適用的情況是有限的，而根據(jù)不同的情況，還有金字塔模型和AARRR模型等分層方法可供選擇。
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