“千人千面”的精细化运营是一个大趋势，针对不同的用户精准触达是未来运营的必然。

千人千面，最早出现在广告学里面，也是根据心理学中的“迎合心理”原理演算而来，13年之前，已经在很多门户网站的广告系统中应用，如果你在百度搜索一次“情趣内衣”，那么你去所有只要跟百度广告联盟合作的网站，都会在左右两侧，或者文章中、　视频中，看到“情趣内衣”的广告。

千人千面的必要性

移动互联网时代，用户的选择非常多，可选择的多样性及时间的碎片化，用户打开手机，如没能快速找到感兴趣的内容，很快就会离开，毕竟查找感兴趣的内容的成本很高，用户体验较差，因此，将用户感兴趣的内容进行精准推荐，帮助用户快速发现感兴趣的内容，可以增加用户粘性。

另外，帮助用户发现更多优质的长尾内容，一般平台用户访问的只局限在热门的10%左右的内容，很多内容永远沉在数据库中没有人发现。帮助平衡平台的生态，避免马态效应，热门的内容总是得到更多的爆光，冷门的内容从没机会被关注，使内容生产生态两极分化。

精细运营·第一步：根据用户生命周期分层

“千人千面”的精细化运营是一个大趋势，将人群细分出来后把握时机，对不同用户进行精准触达，这是常见的营销场景。

俗话说，“物以类聚，人以群分”，人群有不同特点，对不同特点的用户出售商品或者让不同用户使用产品，需要根据用户需求提供不同的产品/服务，如果每个用户都一样，那运营就没有价值了。

根据用户生命周期进行分层，用户进入产品后到达落地页，然后通过注册，经过活跃、转化，每一层颜色逐渐加深，对产品的价值也越来越大，通过运营，需要将落地的用户推向注册层，把注册用户推向活跃，把活跃的用户推向转化，每一个层级的用户都有不同的特点，那么，推广就需要采用不同的方式。

还有一部分是沉默用户和流失用户也需要关注，通过不同运营手段予以转化，因为激活一个老用户的成本是低于拉来一个新用户的。

落地用户和注册用户的每一层级用户的特点是不一样的，落地用户是刚刚进入产品的用户，对于产品的认识还处于探索阶段，主要关注产品是否好用，能否给TA带来实质价值，对于注册用户来说，TA是在认可产品后才注册的，活跃用户对产品的认可度更高。

精细运营·第二步：根据用户属性进行分群

所谓的“千人千面”不是进行用户分层，而是根据每一层级的用户具有的不同属性，进行一个细分，用户的属性就是用户的性别、职业、年龄。

那么，具体如何选择属性对用户进行细分呢？

首先，按照业务模式，对于性别属性来说，如果是一个类似淘宝的综合电商网站，性别是非常重要的，因为男人和女人购买商品的行为和需求是不一样的；如果是一个专卖打火机的网站，性别就更重要了；对于职业属性来说，很多网站和产品，业务流程是无需考虑职业的，所以职业也没有太大的关系，但对于某些产品，比如B2C教育类产品，有一些运营课程，产品的课程，程序开发的课程，对于这些课程来说，用户的职业就是非常重要且关键的属性；对于年龄属性来说，比如一个传统的内衣公司，在探索新零售的过程中开发了一个app，该app用户的年龄段就一定要考虑，因为不同年龄段，用户的需求不同。

• 21到23岁的男性运营人员对于课程的需求，这个明显是不对的？运营人员男性和女性无关，男性和女性都可以报名学习这个课程，都可以做运营，他们对课程的需求是没有区别的；
• 21到23岁的女性白领购物的需求，这个细节非常重要，女性、白领说明性别和职业，这两个属性对于这个人群分级非常正确。

精细运营·第三步：根据用户的行为进行分群

以活跃用户为例，活跃用户可按照不同功能的使用进行分群。以蓝色光标（中国本土公共关系行业最著名的品牌之一）为例，可能有10个功能面对10种不同的营销人员，使用某一功能频率更高的用户很有可能是这方面的营销人员，那么当进行产品推荐和用户触达运营时，可根据这个用户的行为特征以及其他浏览偏好来制定策略。

上左图，以滴滴为例，有这么一群用户：每天深夜在北京三里屯“出没”的嗨班子，每晚10点他们的定位都在酒吧林立的三里屯地区，这群用户大多是去酒吧的，凌晨2点他们从酒吧出来准备回家，那么可以在1：50给这类用户推送一张优惠券，那么这些用户的转化率一定会有所增长。

上右图，以暴走漫画（社区论坛类产品）为例，目标是提升用户的活跃度，活跃度与转化是一样的，那么可以将用户分为两组，一部分用户是活跃用户，一部分用户是不活跃用户，将两组用户通过行为进行对比，发现活跃用户比不活跃用户多发生的行为有2个：第一、添加好友，第二、浏览分类信息，那么即可作出一个假设，再进行一次用户分群，将加好友和浏览分类漫画的用户分为一个群，没有触发上述2个行为的用户分为一个群，那么会发现，触发过这2个行为的用户群的转化率确实高于没有触发过的用户群。

添加好友的功能在当时暴漫app被“埋”在了第三个板块中，所以，当把添加好友的功能调整到首页，同时用户一进入产品就给TA推荐很多好友，经过这一改动，暴漫的活跃度得到大幅提升。

第三个例子，某著名内衣品牌旗下的新零售app，按照上文提到的用户属性，区分用户生命周期：分为新客户和老客户，其次，年龄段，15到21岁，21到30，因为不同年龄段对内衣的需求不一样；另外一个属性是：尺码。用户行为的分群维度：一个是款式偏好，一个是经济能力，这里强调一点，经济能力属于属性，根据一个人的月收入多少来划定用户的经济能力，绝大多数产品里无法调研到用户的经济收入，经济能力大多通过用户行为推测，比如：TA查看商品的价格区间，如果价格区间比较高，那么通过行为判定为经济能力比较好。

在这里属性和行为并没有完全的界限，如果在属性维度无法判定一个人的属性时，那么有可能通过行为判定，如果行为无法判定，那么也有可能通过这个人的属性来判定。

将用户分群如下：

1. 15到21岁的新客户，比较年轻、经济能力一般，没有自己的收入，TA是新客户，说明TA对品牌没有忠诚度，那么围绕这部分客户的需求，制定运营策略；
2. 经济条件好&年轻白领的老客户，对品牌有忠诚度，TA对面料工艺比较在意，偏好X款式的客户，这个行为很明显，那么即可为该客户推荐相应的款式，或者给TA一张相应款式的优惠券，那么有可能促进购买。
3. 经济能力一般、30到40岁的客户，这部分的客户经济能力一般，更看重性价比，那么即可将性价比高的内衣推荐给TA，如此将用户群体划分出来，这些用户群体的特点也随之找到。

以用户为中心，从行为、 属性、生命周期3个维度进行分群，深入洞察用户特征，找到用户行为及需求差异，通过精准触达制定有针对性的运营策略，持续激活并转化用户，最终实现业务的增长。

作者：王叶鑫，诸葛io高级数据驱动顾问

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