如何分层运营用户？
让很多小程序商家苦恼的是，无论怎么调整略，用户留存度都没有明显突破，这个时候就要考虑针对不同用户群做分层运营了。
为什么要分层运营用户？
在一个用户总体中，总会存在不同的需求和消费水平，但问题在于统一的营销策略在最好的情况下也只能迎合主流用户，致使其他用户需求被忽略，不可避免的导致用户流失。
而用户分层运营就是要用针对不同层次用户分别推出相应运营策略的方法来解决这个矛盾，从而满足细分人群的需求，提升转化和留存率，使整体利益趋向最大化。
如何将用户“分层”？
不同于一般以年龄、性别和地域等给人群分类，衡量用户价值时，最通行的分类标准则是RFM模型，即：Recency最近一次消费、Frequency消费次数、Monetary消费金额。
给用户分层时，需要根据整体情况从三个维度为用户设立打分标准，从而形成RXFXMX的用户类型，举个例子：
假设打分标准为——最近一月内消费得1分，未消费得0分；累计消费1次得1分，2-5次得2分，5次以上得3分；消费100元以下得1分，100-500元得2分，500元以上得3分。
那么，一个月内消费1次，累计消费3次，共400元的用户，得到的RFM模型就是R1F2M2，以此类推，将用户分为不同类型，为制定运营策略做基础。
如何精细运营用户？
根据用户模型分层运营前，首先我们需要认识RFM模型代表的意义：
R（最近消费时间）可衡量用户的活跃度，得出活跃、流失和沉睡等用户类型，对应的营销策略是营销信息的推送频次和召回活动等；
F（消费次数）能可视化用户当前处于的阶段，将其划分为新用户、老用户、重度用户等类型，从而针对推出不同阶段的营销或促销策略；
M（消费金额）可衡量用户的消费能力，可用于筛选贡献最多的优质用户，通过相应的福利政策提升其粘性，并减少投入到低贡献用户的资源，从而提升整体的投入产出比。
从以上标准不难看出，一般来说，R数值越小、F和M数值越大的用户价值越高。
下面以最常见的小程序电商为例，分别给出三类用户的分层运营建议：
R1F1M1型：此类用户消费频次很低，并且客单价也不高，即便用促销秒杀打动他们，却难以发展成高质量用户，可供发掘的价值不多，一般不应该浪费太多资源在他们身上；
R1F3M3型：作为新用户，却拥有高消费频次和高客单价，可以说是商家最理想的用户，因此就需要想办法将其发展为忠实用户，最好给予其相应的特权和优惠，培养其消费习惯；
R0F3M3型：曾经消费频繁并且金额较大，但最近没有消费，属于快流失的优质用户，想要挽回他们，一方面可以“老用户回归礼”将其唤醒，更重要的是了解其沉寂原因，从而针对调整。
RFM模型作为一个固定公式，适用的情况是有限的，而根据不同的情况，还有金字塔模型和AARRR模型等分层方法可供选择。
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