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流量红利消失殆尽，精细化运营势所必至，掌握产品受众用户至关重要，用户细分为发现需求、迎合用户、与之共情提供指导和战略决策依据，本文从概念、场景、步骤、模型等层面剖析用户细分实践。
01 前言
任何产品的价值是满足需求，而产品经理的价值是发现、并通过产品设计以解决用户需求，如何能发现需求感知用户情感，那就是要比他们自己更了解自己、更了解自己的需求，与之共情、与之换位思考，站在他们的立场上思考和处理问题。
02 背景
迎合用户：收集用户需求、分析，针对性地满足需求；
优秀体验：满足用户需求、感知潜在需求，完善产品提升用户体验；
个性化营销：与特定细分群体产生共鸣，提升参与度、提高转化率和满意度；
提升转化率：挖掘潜在需求，由单一产品模式延伸产品-服务模式，提升付费率、高价值转化；
拓展高价值用户：用户细分，发现潜在价值用户，拟定针对性运营策略；
推动增长：针对细分制定产品策略，吸引和留住不同细分用户，增加市场份额、扩大用户群并推动业务增长。
例如：
定向渠道投放广告引入的用户，接入注册流程；平台自然增长的用户，在内容评论时接入注册流程，根据不同的用户来源（动机行为）细分流程。
商品促销活动期间，年轻人打开活动界面看到的内容与老年人看到的内容不同，根据不同年龄段群体细分浏览内容。
|| 从狭义上讲，用户细分以不同的特征属性圈定不同的心理需求（或行为需求），每种特征属性制定不同的营销策略，这种情况下细分多以小体量用户、或针对个体的个性化为主。
例如：
针对平台内的付费用户进行细分，低价值用户以功能属性驱动（目标是转化和留存），高价值用户以增值服务驱动（社交货币和价值）。
某社区平台，新加入的用户接入新手任务流程，目的是通过任务增加社区曝光被其他用户熟识、降低平台隔阂度，使新用户尽快融入社区。
有时，将狭义上的用户细分定义为“用户分层”，其原理是一致的，只是不同的定义而已。我们抓住两种概念的本质：以某种特定的属性将用户分类，区别是该属性所对应影响或圈定的范围。
03 常见场景
|| C 端 社交平台
用户属性维度：性别、年龄段、地理位置、兴趣爱好等，以这些特征将用户细分；
用户行为维度：观看、评论、收藏等，以这些特征将用户细分。
|| B 端 办公平台
用户属性维度：年龄段（青年，中年）。面向中年用户，开发大字体、辅助操作功能。
用户行为维度：新手操作（新入职），熟练操作者。面向新入职者，新员工学习流程，新功能说明，操作指引功能等。
|| 电商交易平台
根据用户浏览、下单、付费行为等维度细分，发现有一些价格敏感的细分人群对物流成本产生顾虑。
此时，针对这些价格敏感的细分用户拟定运营策略，在购物达到某个阈值时免运费，促成首次购物破冰，培养其购物习惯，而附带增加的营运成本可在后续购物过程中陆续平摊。
04 实现步骤
|| 1 定义目标
由目标拆分关键指标、辅助指标，详细定义指标的衡量标准，用以评价方案实施后的结果、长期跟踪指标变化情况。
|| 2 数据采集
借助第三方工具、二级市场收集数据，例如：数据分析平台、调查问卷、社交媒体调研、数据报告等。AppAnnie、七麦、百度站长，Google Analytics、艾瑞、199 IT 等都是可选择的数据分析平台（汇总行业资料工具，添加公号回复“资料工具”）
|| 3 定义特征
例如：新用户、活跃用户（活跃定义的标准），低付费用户、中付费用户（付费额度），兴趣爱好字段，观看指标等。
|| 4 制定策略
如果是复杂的问题，要从产品全局综合考虑，制定长期方案；也可以分步骤分阶段逐步实施。
注意：对于运营策略方案，可能不单单只涉及一个部门或环节，从整体目标出发，邀请产品、增长、市场、渠道、营销、QA 等相关同事配合。
注意：无论细分用户的营销策略多么有效，价值多大，始终以不打扰用户、不损害用户利益为前提。
|| 5 审计跟踪
方案实施后，分析指标变化情况，评估用户细分方案，以 PDCA（Plan-计划、Do-执行、Check-检查、 Act-执行）循环持续改进持续评估。
注意：常见的跟踪评估方法有：关键绩效指标（KPI），样本指标对比，客户反馈，A/B 实验等。
05 细分模型
|| 1 基础属性
以基础属性为细分，优点是可应用到各种细分用户的场景，实践操作简单且成本低；但是，基础属性通常基于条件假设，忽略掉了行为、消费属性等维度，可能导致细分结果不够准确。
基础属性常见字段有：
-
年龄（或年龄段） -
性别 -
家庭状况（婚姻状况，子女状况） -
教育程度 -
收入 -
文化，语言 -
地理位置（城市，区域）
|| 2 行为属性
-
使用行为（示例：注册，登录，功能点击-跳出率，功能使用-频度） -
社交行为（示例：添加好友，添加群组，群组发言，关注，分享，关系链-好友数量/好友特征/好友兴趣/好友行为等） -
贡献行为（示例：发布，点赞，评论，上传）
|| 3 心理属性
心理属性信息，通常是最主观、难量化的，但其价值也最高。
常见字段有：
-
兴趣爱好 -
意见/建议 -
生活方式（出行方式，购物习惯，支付习惯） -
期望（愿望） -
态度（支持度）
|| 4 消费属性
常见的字段有：
-
内容消费（示例：点击次数，观看时段，观看时长，停留时长，点赞，弹幕，评价，收藏） -
金融消费（示例：次数，额度，频率，周期，对应渠道，对应事件） -
虚拟消费（示例：打赏，道具，积分，与之相关的任务），注意：如果是游戏产品，则再细分 -
消费习惯（示例：下单时间，打赏时间，消费商品特征，针对具体营销活动的消费行为）
|| 5 定向属性
定向属性，是针对性极强的细分方法，结合具体产品的发展阶段、运营策略、营销方案等。有时，也会考虑到产品运营人员的主观判断，或是用户的主观体验。
常见的标准有：
-
渠道用户（示例：商务合作或渠道换量引入的用户，其付费、活跃、留存等） -
促销用户（示例：促销活动中引入的用户，其付费、活跃、留存等） -
高价值用户（大 R）（示例：平台内处于付费金字塔顶端的用户，重点跟踪付费心理） -
流程改进（示例：支付流程改进过程中，进入改进实验的用户） -
个例用户（示例：平台内无法再细分的用户，跟踪分析来源并吸引更多同类用户）
|| 6 其他属性
常见的标准有：
-
技术属性（示例：设备，平台，产品版本，浏览器，OS，接口，内存占用，性能，验证码） -
特殊事件（示例：由某社会事件发生而聚合的人群，该人群带有该事件的背景属性） -
企业客户（示例：除了企业用户所属特征以外，应结合企业规模、行业、业务指标、财务状况等综合考虑）
06 总结
回到初始，用户细分的目的是了解用户、分析用户、与之共情，从而设计出打动他们的产品，实现产品价值，而不是为了细分而细分，细分对产品设计者来讲仅仅是分析用户的一种方法。
用户细分的模型是一种方法框架，在实践应用中一定要结合具体的产品、具体的用户灵活应用。
用户细分是一种方法，它不是必须的，不要为了细分而细分。
用户细分是一种框架，其过程、步骤都是可以调整或裁切的，不要生搬硬套。
2/8（帕累托）法则：用户细分时将资源和重点放在大基数 80% 群体上，小基数 20% 群体可以放在后续。
用户有个人隐私权，有信息保密权，采集信息时，一定要将用户的个人权利放在首位。
7 Types of User Segmentation Explained (+Examples, Strategy, and More)
https://userpilot.medium.com/7-types-of-user-segmentation-explained-examples-strategy-and-more-69ddd0aa72ce
The How-To Guide On User Segmentation
https://medium.com/datameer-inc/the-how-to-guide-on-user-segmentation-d5a0eaadf38d
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