通过一个实际的豆瓣运营案例，本文将展示如何利用用户分层策略有效地提升用户活跃度。从业务逻辑分析到策略执行，每一步都是精细化运营的精髓，带来明显的改进效果。
在一个产品中实施用户分层运营，首先要梳理清楚这个产品的业务逻辑。当明确了产品需要通过用户分层来解决一些精细化运营或整体用户价值提升的问题时，梳理业务逻辑就显得尤为重要。所有的用户分层操作，归根结底都要服务于产品本身的业务逻辑，这一点必须要明确。
梳理完业务逻辑后，第二步就是要结合手里的资源、要解决的问题以及当下的现状，来选择一个更适合、更适用的用户分层模型。不同的分层模型各有优劣，需要根据实际情况去权衡选择。比如时间、人力资源有限时，就要优先考虑实施成本较低的分层方案。
选定了分层模型后，第三步就是要围绕着这个模型，去爬取相关的数据。然后结合拿到的数据，完成对不同用户层次的具体划分。通过数据刻画出每个层次用户的典型特征，为分层运营打下基础。数据划分的精细程度，很大程度上决定了后续运营工作的精准度。
当用户分层工作完成后，下一步就是要围绕划分出的不同用户层级，制定差异化的分层运营策略。不同价值的用户群体关注点不同，需要采取不同的运营手段。比如对高价值用户可以侧重激励和发展，而对低价值用户则偏重唤醒和召回。分层运营策略要紧扣分层依据，有的放矢。
最后一步就是持续地执行分层运营策略，检验运营效果，并根据反馈对策略进行迭代优化。虽然这个流程听起来很简单，但在实际执行过程中还是有很多需要注意的地方。比如如何设置合理的效果评估周期、关键指标等。用户运营是一个长期而动态的过程，策略也需要随着用户的变化而不断迭代升级。用户分层需要梳理业务、选择模型、划分层次、制定策略和持续优化五个步骤。只有严格遵循规范流程，一步一个脚印地推进，才能真正发挥用户分层的威力，激发用户活力，为产品注入持续增长的动力。
1）豆瓣APP运营现状
豆瓣APP是一款主打图书、影视、音乐等文化类内容的社区产品。一直以来，豆瓣的运营主要聚焦在对头部KOL的维护上，而缺乏面向全站普通用户的精细化运营策略。用户分层体系尚未建立，用户生命周期管理几乎是空白。整体而言，豆瓣的用户运营还处于比较粗放的阶段。
2）面临的问题与挑战
某天，从数据中发现，豆瓣APP最近 3 个月的用户活跃时间和活跃人数呈现缓慢下滑趋势。这一现象敲响了警钟，预示着豆瓣或许到了需要开展精细化用户运营的时候了。于是豆瓣的某位运营负责人接到了一项紧急任务：在 3 天内拿出一套可落地执行的精细化用户运营方案。
3）项目目标与限制
该运营负责人肩负的使命，就是要快速制定一套行之有效的方案，遏制住豆瓣的用户活跃度下滑趋势。但他面临的现实条件十分有限：手下只有一个实习生，没有足够的人力去做复杂的数据分析；时间紧迫，3 天内必须拿出方案。在这种情况下，还要确保方案切实可行，难度可想而知。
1）梳理业务逻辑图
a. 关键角色与关系
首先，这位负责人快速梳理了豆瓣APP的业务逻辑图。豆瓣主要由 3 类用户角色构成：生产型用户、消费型用户和官方运营团队。其中生产型用户负责内容生产，消费型用户负责内容消费，官方运营团队则肩负内容整合、推荐、审核和编辑优化的职责。厘清了这 3 类角色的定位和相互关系，为下一步选择用户分层模型提供了依据。
（2）选择适用分层模型
a. 结合问题与资源
接下来要做的就是选择一个最适合豆瓣当前状况的用户分层模型。首要考虑的是紧迫的时间和稀缺的人力资源。复杂的用户分层方法如个性化特质分层，需要处理海量数据，耗时耗力，暂时都不在考虑之列。
b. 判断业务标准化度
其次需要考虑的是豆瓣业务本身的标准化程度。豆瓣是一个高度个性化的内容社区，用户的兴趣爱好千差万别，很难用一套标准的服务来满足。这就意味着基于统一规则的用户分层如身份分层，可能并不太适用。
c. 判断用户影响可能
再次需要考虑的是用户之间相互影响的可能性。在豆瓣这样一个社交属性浓厚的社区里，用户间的互动和传播效应不容忽视。因此那些能够反映用户社交影响力的分层指标，或许更具参考价值。
d. 二八法则初筛高价值用户
考虑到种种限制条件，负责人决定从二八法则入手，优先筛选和运营那 20% 创造 80% 价值的高价值用户群体。二八法则虽然简单，但胜在省时省力，更容易在短期内见到成效。具体而言，就是要通过一些关键行为指标，圈定出那批高价值种子用户，再去分析他们的典型特征，进而实施更精准的分层运营策略。
3）关键行为界定用户价值
那么问题来了，如何界定和筛选这批种子用户呢？负责人想到了以用户的关键行为作为切入点。具体到豆瓣这款产品，无非就是两个最核心的行为：内容消费和内容发布。
a. 内容消费频次
对于内容型产品而言，内容消费频次是用户活跃度的直接体现。消费得越频繁，说明用户粘性越高，价值也就越大。因此将内容消费频次作为划分用户价值的一个重要依据，不会有太大问题。
b. 内容发布频次
除了内容消费，内容发布频次同样是界定用户价值的关键指标。一个愿意主动分享和创作的用户，对社区的贡献远大于普通的”潜水”用户。将这些content creator圈定出来加以重点运营，对提升整体内容活跃度大有裨益。
（4）交叉对比确定分层模型
a. 访问次数区分用户活跃度
在实际操作中，负责人以用户近期的访问次数作为衡量内容消费频次的指标。某个时间段内访问豆瓣的次数越多，就代表用户活跃度越高。据此可以给用户的整体活跃度打分，区分出高活跃和低活跃用户。
b. 发布次数区分用户贡献度
同理，以用户主动发布内容的次数作为衡量内容创作程度的指标。在豆瓣发布评论、日记和话题讨论的频次越高，就代表这个用户的贡献度越大。据此可以给用户的贡献度打分，区分出高贡献和低贡献用户。
将用户的活跃度和贡献度评分进行交叉组合，就可以比较轻松地划分出高活跃高贡献、高活跃低贡献、低活跃高贡献、低活跃低贡献等几类不同的用户群体。进而针对不同特征的用户群，设计有针对性的差异化运营策略，才能真正做到因材施教，对症下药。
通过这篇文章，希望能帮助大家了解如何在资源有限的情况下，快速搭建一个用户分层模型，并将其应用于实际工作中，提升用户活跃度和用户价值。
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