随着“流量红利期”的终结，企业获客成本不断攀高，用户争夺逐渐白热化，用户增长将是困扰企业的最大问题。而“最大限度盘活存量用户”则是解决问题的关键，亦是企业的一个重要增长点。

如何盘活存量用户？作为大数据分析领域的先行者，商助科技给出了最佳答案--做好用户分层。

所谓用户分层，是一种对用户进行群组划分的方法，通常用于描述某一用户的当前状态；在用户分层模型中，某一个用户在某一特定时间应只属于一个用户层级。

以商助科技为例，依托商助科技大数据分析平台，建立用户模型，将用户分为不同层级，进行深度挖掘和分析。企业可以清楚的知用户如何流失、为何流失，并制定相应策略提升用户转化率、留存率，真正抓住企业的核心用户，促使用户产生更大的价值。了解详情，可以扫描下方二维码，试用本产品。

用户分层看似简单，但做不好，只会让分层流于表面，下面小编带大家详细分析一下如何实现用户分层。

第一、依靠用户生命周期定义对用户进行价值区隔；按照用户生命周期来划分用户。

一般可以用使用产品的时长和频率，以及用户的一些行为来进行划分。比如：

（1）引入期 ---  用户平均在线时长小于10分钟；用户日均上线次数小于2次；用户注册后没有完善信息

（2）成长期 --- 用户平均在线时长小于30分钟；用户日均上线次数小于4次；用户注册后完善了信息；用户评论数小于3次

（3）成熟期 --- 用户平均在线时长大于30分钟；用户日均上线次数大于4次；用户注册后完善了信息；用户评论数大于3次

（4）休眠期 --- 用户曾经是产品成熟用户，但是已经连续7天没有登录产品了

（5）流失期 --- 用户连续15天没有登录产品

第二、根据用户的关键行为来进行划分。最典型且常用的方法是RFM方法。

RFM模型是客户管理的传统方法，用以衡量消费用户的价值和创利能力，若设计交易用户，通常用RFM模型来给用户分群，它由收费的三个核心指标构建而来：

Recency：R代表客户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离，R越大，表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。

Frequency：即消费频率，指用户在限定期间内购买的次数，购买频率越高，忠诚度也越高。

Monetary：即消费金额，消费金额是营销的黄金指标，二八法则指出，企业80%的收入来自20%的用户，该指标直接反应用户对企业利润的贡献大小。

上图中通过不同象限区域，划分出不同用户群，运营人员可结合企业不同的发展阶段，对不同群组设计相应的营销活动。

例如，对于重要挽留用户，这类用户消费金额和消费频率都很理想，只是有流失的倾向，如能唤回这部分曾经很有价值的用户，可以为企业创力发挥很大的作用，我们可以通过Push、短信、站内信、客服等方式触达这部分用户，尝试召回。

当今时代，只有做到真正关心用户、深究产品、完善商业模式的企业，才能最大限度挖掘出流量的价值。

商助科技聚焦全渠道分析，提供以用户为核心的数据分析产品，助力您完成用户洞察、准确把握核心用户的核心诉求，让用户价值最大化，同时通过专业的数据分析，解决企业发展过程中的各类痛点。