5.大用户分层模型，教你轻松构建用户操作系统。

构建用户运营体系最重要的是建立合理的用户分层模型。用户层次模型多种多样，不同的划分规则可以形成不同的层次模型。

除了常见的RFM模型和易观方舟提出的智能用户运营ARGO模型外，最常用的模型是用户忠诚度和用户生命周期模型。此外，在特定的行业应用中，我们还可能使用以下型号：

1.正态分布模型

当用户的运营资源非常有限时，我们可以使用正态分布模型。比如“28”法则属于正态分布形式，80%的用户在价值曲线的平均值附近，剩下的20%用户是利润的主要来源。

一般来说，正态分布模型从利润贡献和用户数量两个维度进行建模，你会发现提供最多收入的客户非常少。因为运营成本和突发事件造成的用户损失，有少数亏损，大部分利润集中在一个恒定值附近。

基于以上情况，我们可以分配更多的运营资源，重点维护高利润用户，同时对占用公司大部分运营资源但提供有限利润的客户进行适当的资源调整。然而，大多数接近恒定价值的客户提供标准化的服务，节省了资源，降低了边际成本。

2.类别综合偏好模型

对于电子商务，类别综合偏好与类别密切相关；对于内容产品来说，它与内容类别密切相关。目前，获取内容或购买商品的渠道越来越多样化，用户可以针对不同类别的商品/内容选择不同的渠道。

品类综合偏好，通过用户搜索、浏览、关注等行为，以及购买品类商品的次数和频次，计算出品类权重，对用户进行分层和分组，以便更好地使用，最终促进其购买。

3.用户活动模型

用户活动分层广泛应用于各种网站的用户运营中，通常用PV、停留时长、帖子数来划分用户活动。

对于电商或者新零售来说，最重要的是购买行为。根据用户最近的购买频率，按照一定的规则可以分为新用户、活跃用户、睡眠客户和流失用户，活跃用户可以进一步分为高、中、低频率。

4.购物决策权模型

购物决策权是通过用户购买商品的行为来描述购物时区分用户的决策模式，将用户进行分组和分层。用户可分为购物冲动型、反复犹豫型、理性比较型等。

购物决策的类型可以提高客服对用户心理的了解，或者提高优惠券的使用率，从而提高最终购买率，降低退货率。

了解不同购物者的比例也可以用于产品设计。聚类可以根据点餐前浏览时间、浏览SKU号、首次浏览时间到购买时间等特点进行。从而实现个性化推荐或推送相关用户操作活动。

5.促销敏感模型

常见的促销类型包括单品折扣促销、满减促销、加购等。不同的用户对不同的推广方式有不同的偏好。

我们可以在了解用户愿意接受的推广方式后进行针对性的营销，可以有效避免运营成本的浪费，提高相应品类和活动的购买转化率。

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