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用户细分，该怎么分才更加见效果
更新时间：2025-5-13 21:38:50 作者：爱短链
编者按:本文来自微信微信官方账号接地气学校。
作者:接地气的陈老师，授权发布36氪。
上一篇文章用户分层，怎么做才合理？很多同学点击观看，说想看用户细分，现在来了. 正如我们所说，用户分层是一种特殊的用户细分形式：根据价值进行细分。
一般的用户细分应该怎么做？为什么许多学生完成了细分，但不要批评：没用？今天，系统地回答它。
1 用户细分的直观感受 用户细分本身很简单。
例如，我们上一节提到的用户分层实际上是根据高、中、低进行的简单用户细分的分类维度，例如 根据用户过去一年的消费细分:高级(1)w ）中级（5K-1w）低级（1-5K） 按用户活跃行为细分:活跃(过去30天登录15天以上)不活跃(登录)≤15天） 甚至更简单，根据基本属性细分：男性/女性、老年/中年/青年 做用户细分很简单，但做有效的用户细分却很困难。
所谓的有效性，是为了帮助运营、产品、营销、销售工作。
例如，我们区分了高、中、低级客户，我们知道高级客户非常富有，但我们应该如何为他们服务呢？什么时候，什么场景，做什么活动？还不清楚。
因此，仅仅依靠一个维度来分层是不够的，我们需要更多的分类维度来做更详细的分类。
看一个小例子 看看如何分析这个例子： 先看消费习惯 从公司贡献的收入来看，ABC三类是同档次的。
但实际上，ABC三种类型代表三种不同的消费习惯： A：集中采购(很有可能是双十一买最便宜的) B：季节性采购很有可能每季度跟风新产品) C：频繁采购(日常活跃度高，最喜欢运营) 不同的用户消费习惯会直接影响操作手段 A：集中采购：集中大活动引爆！ B：季节性采购：季节性新产品推广 C：频繁采购：打卡 积分 周活动 具体用途可参考整个用户结构ABC三类比例，选择主战术，效果如下： 请注意，现有的并不意味着它是合理的。
领导人也可能会说：虽然我们目前占A组的60%，但我们希望C组在未来占60%，以改变现状。
这样，在选择战术时，我们必须更多地考虑C组的特点，并找到更符合C用户需求的活动、产品和折扣。
简而言之，更详细地了解用户特征可以帮助操作。
这是用户细分的直观功能：通过细分为操作提供更详细的数据指导。
当然，为了方便教学，这个例子的数据非常极端。
在实践中，只要能找到足够高的分类维度，就会有类似的效果。
核心问题是：如何找到它。
这是用户细分的关键。
2 操作步骤用户细分 第一步:定义什么是有效 这一步非常非常重要。
用户细分可以有无穷无尽的分法。
如果不提前定义什么是有效细分，就会陷入大海捞针的无数细节。
许多新手最容易忽视这一点。
当他们提到用户细分时，他们急忙将一堆用户特征变量插入聚类模型。
聚集后，他们不知所措，到处问：是否有科学、权威的用户分类标准，谁挑战就拖出去重点关注50个董事会？最后被操作批评为:做什么！因为脱离了业务实际，只埋头加减乘除。
当然，有效的分类标准是基于操作的需要。
我们可以从操作目标出发KPI、在任务中拆解相应的数据指标。
例如，操作任务是：增加收入。
我们按照以下步骤将业务问题转化为分析问题。
有了分类标准，我们可以检查细分是否有效。
例如，目标是找到高累计消费的用户群体。
最后，看看我们发现的细分群体，消费差异是否足够高，是否真的锁定了高消费群体。
具体效果如下图所示 第二步:从操作手段上找分类维度 找到分类标准后，我们可以看到用户可以从哪个维度划分，这可以使用户组之间的差异更加明显。
这里还有一个大坑，因为似乎有很多可选的维度。
许多学生感到困惑，我应该如何选择它。
或者很难选择，操作问：为什么这么分？他回答说：这样的差异很大！然后被批评为：不了解业务，盲目做。
非常沮丧…… 事实上，分类维度筛选有一定的标准，不必到处跑： 基于这三个标准，可以避免大海捞针盲目做实验，也可以避免被操作批评为这有什么用。
有些学生会觉得这个过程类似于做风险控制模型时寻找特征。
确实很像，但是有区别。
风险控制模型对应的业务动作只有通过/拒绝两种，完全不需要考虑那么多。
对于运营用户的细分，应考虑运营着陆：活动主题、时间、产品、卖点、沟通渠道……很多东西，所以必须考虑哪些维度对操作有用。
第三步:尝试细分，观察结果 有了分类维度，我们可以尝试分类标准 这里有三个纠结的问题: 每个分类维度到底有多少段？ 加多少分类维度？ 多少类合适？ 首先，从结果来看：原则上，最终分类的数量不应该太多，每个群体在操作上都应该具有可操作性。
运营活动应设计海报、备货、开发系统和准备资源。
因此，如果群体规模太小，则不适合单独进行活动。
因此，在细分用户时，习惯上限制最大群体为8类（每组份额超过10%）。
至于具体规模，可根据项目目标和运营情况进行设计。
在这个原则下，这意味着分类维度和每个维度的分割不能太多，试着选择关键维度，关键分割点。
如果维度过多，可以考虑使用降维算法进行压缩。
在每个维度切割时，应注意以下问题：如果单个维度段发现某些段有特殊性，则不能随意合并（如下图所示） 简而言之，分类过程需要反复尝试许多步骤，直到最终输出理想结果 3 特别说明：用户细分与推荐算法的区别 许多在线文章混淆了用户细分和数千人和数千张脸的个性化推荐。
虽然口头上，很多人会说：我们做用户细分是为了了解用户的需求，实现数千人和数千张脸的效果，但这是业务的两个意义。
对于一个细分群体，操作可以做很多引领和创新的动作。
例如，如果我们想扩大高端用户群，我们可以推出新的产品系列、新的奖励政策和新的服务来吸引高端用户。
只要我了解他们的喜好和行为习惯，我就能做得非常准确。
然而，新设计的前提是用户有一定的体积，值得我这样做。
所以做细分的时候不能考虑很多维度，切的很细，促销很复杂。
为了形成从众效应，获得更大的效果，我想告诉世界，让大家都知道我们在做这件事。
推荐系统不受此限制。
推荐系统完全关闭了信息渠道，每个人都看到了不同的东西，只要它能提高一点用户响应率。
因此，推荐的产品是现有的，股票产品，以尽可能实现用户和产品的匹配。
推荐系统不能产生新的想法和新的效果，也不能设计新的产品。
所以不要担心：只要我能实现我的业务目标，我就可以拆分它。
4 总结：用户细分的真正困难 看完整个过程，你会发现用户细分是一件原理简单、操作复杂的事情。
操作复杂，完全不是建模过程，而是把握目标，筛选维度，把握切割尺寸，都要考虑业务需求。
虽然数据和统计为我们提供了许多工具（分类工具和降维工具），但我们仍然需要考虑具体的业务场景才能真正实现。
我们从不缺少会背课本的学生，缺少的是会考虑实际场景的分析师。
很多新人在路上不明白这一点，你问他: 用户细分服务的目标是什么？ 运营口中的核心用户是指高消费？多活跃？有转介行为吗？ 知道男/女运营能做什么？ 实现目标的手段有多少？ 假如只有200元的消费差距，做事的空间有多大？ 当然，他们的回答是：通通不知道 然后固执地问:你在乎这个怎么办！！！我只想知道，没有电子商务行业能做到。
Kmean聚类权威标准的分类数量！！！到底是5还是8！ ╮(╯▽╰)╭ 特别提醒 生活在学校图书馆的书中 无法解决企业的实际问题 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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如有侵权行为，请联系网站管理员删除，。
作者:接地气的陈老师，授权发布36氪。
上一篇文章用户分层，怎么做才合理？很多同学点击观看，说想看用户细分，现在来了. 正如我们所说，用户分层是一种特殊的用户细分形式：根据价值进行细分。
一般的用户细分应该怎么做？为什么许多学生完成了细分，但不要批评：没用？今天，系统地回答它。
1 用户细分的直观感受 用户细分本身很简单。
例如，我们上一节提到的用户分层实际上是根据高、中、低进行的简单用户细分的分类维度，例如 根据用户过去一年的消费细分:高级(1)w ）中级（5K-1w）低级（1-5K） 按用户活跃行为细分:活跃(过去30天登录15天以上)不活跃(登录)≤15天） 甚至更简单，根据基本属性细分：男性/女性、老年/中年/青年 做用户细分很简单，但做有效的用户细分却很困难。
所谓的有效性，是为了帮助运营、产品、营销、销售工作。
例如，我们区分了高、中、低级客户，我们知道高级客户非常富有，但我们应该如何为他们服务呢？什么时候，什么场景，做什么活动？还不清楚。
因此，仅仅依靠一个维度来分层是不够的，我们需要更多的分类维度来做更详细的分类。
看一个小例子 看看如何分析这个例子： 先看消费习惯 从公司贡献的收入来看，ABC三类是同档次的。
但实际上，ABC三种类型代表三种不同的消费习惯： A：集中采购(很有可能是双十一买最便宜的) B：季节性采购很有可能每季度跟风新产品) C：频繁采购(日常活跃度高，最喜欢运营) 不同的用户消费习惯会直接影响操作手段 A：集中采购：集中大活动引爆！ B：季节性采购：季节性新产品推广 C：频繁采购：打卡 积分 周活动 具体用途可参考整个用户结构ABC三类比例，选择主战术，效果如下： 请注意，现有的并不意味着它是合理的。
领导人也可能会说：虽然我们目前占A组的60%，但我们希望C组在未来占60%，以改变现状。
这样，在选择战术时，我们必须更多地考虑C组的特点，并找到更符合C用户需求的活动、产品和折扣。
简而言之，更详细地了解用户特征可以帮助操作。
这是用户细分的直观功能：通过细分为操作提供更详细的数据指导。
当然，为了方便教学，这个例子的数据非常极端。
在实践中，只要能找到足够高的分类维度，就会有类似的效果。
核心问题是：如何找到它。
这是用户细分的关键。
2 操作步骤用户细分 第一步:定义什么是有效 这一步非常非常重要。
用户细分可以有无穷无尽的分法。
如果不提前定义什么是有效细分，就会陷入大海捞针的无数细节。
许多新手最容易忽视这一点。
当他们提到用户细分时，他们急忙将一堆用户特征变量插入聚类模型。
聚集后，他们不知所措，到处问：是否有科学、权威的用户分类标准，谁挑战就拖出去重点关注50个董事会？最后被操作批评为:做什么！因为脱离了业务实际，只埋头加减乘除。
当然，有效的分类标准是基于操作的需要。
我们可以从操作目标出发KPI、在任务中拆解相应的数据指标。
例如，操作任务是：增加收入。
我们按照以下步骤将业务问题转化为分析问题。
有了分类标准，我们可以检查细分是否有效。
例如，目标是找到高累计消费的用户群体。
最后，看看我们发现的细分群体，消费差异是否足够高，是否真的锁定了高消费群体。
具体效果如下图所示 第二步:从操作手段上找分类维度 找到分类标准后，我们可以看到用户可以从哪个维度划分，这可以使用户组之间的差异更加明显。
这里还有一个大坑，因为似乎有很多可选的维度。
许多学生感到困惑，我应该如何选择它。
或者很难选择，操作问：为什么这么分？他回答说：这样的差异很大！然后被批评为：不了解业务，盲目做。
非常沮丧…… 事实上，分类维度筛选有一定的标准，不必到处跑： 基于这三个标准，可以避免大海捞针盲目做实验，也可以避免被操作批评为这有什么用。
有些学生会觉得这个过程类似于做风险控制模型时寻找特征。
确实很像，但是有区别。
风险控制模型对应的业务动作只有通过/拒绝两种，完全不需要考虑那么多。
对于运营用户的细分，应考虑运营着陆：活动主题、时间、产品、卖点、沟通渠道……很多东西，所以必须考虑哪些维度对操作有用。
第三步:尝试细分，观察结果 有了分类维度，我们可以尝试分类标准 这里有三个纠结的问题: 每个分类维度到底有多少段？ 加多少分类维度？ 多少类合适？ 首先，从结果来看：原则上，最终分类的数量不应该太多，每个群体在操作上都应该具有可操作性。
运营活动应设计海报、备货、开发系统和准备资源。
因此，如果群体规模太小，则不适合单独进行活动。
因此，在细分用户时，习惯上限制最大群体为8类（每组份额超过10%）。
至于具体规模，可根据项目目标和运营情况进行设计。
在这个原则下，这意味着分类维度和每个维度的分割不能太多，试着选择关键维度，关键分割点。
如果维度过多，可以考虑使用降维算法进行压缩。
在每个维度切割时，应注意以下问题：如果单个维度段发现某些段有特殊性，则不能随意合并（如下图所示） 简而言之，分类过程需要反复尝试许多步骤，直到最终输出理想结果 3 特别说明：用户细分与推荐算法的区别 许多在线文章混淆了用户细分和数千人和数千张脸的个性化推荐。
虽然口头上，很多人会说：我们做用户细分是为了了解用户的需求，实现数千人和数千张脸的效果，但这是业务的两个意义。
对于一个细分群体，操作可以做很多引领和创新的动作。
例如，如果我们想扩大高端用户群，我们可以推出新的产品系列、新的奖励政策和新的服务来吸引高端用户。
只要我了解他们的喜好和行为习惯，我就能做得非常准确。
然而，新设计的前提是用户有一定的体积，值得我这样做。
所以做细分的时候不能考虑很多维度，切的很细，促销很复杂。
为了形成从众效应，获得更大的效果，我想告诉世界，让大家都知道我们在做这件事。
推荐系统不受此限制。
推荐系统完全关闭了信息渠道，每个人都看到了不同的东西，只要它能提高一点用户响应率。
因此，推荐的产品是现有的，股票产品，以尽可能实现用户和产品的匹配。
推荐系统不能产生新的想法和新的效果，也不能设计新的产品。
所以不要担心：只要我能实现我的业务目标，我就可以拆分它。
4 总结：用户细分的真正困难 看完整个过程，你会发现用户细分是一件原理简单、操作复杂的事情。
操作复杂，完全不是建模过程，而是把握目标，筛选维度，把握切割尺寸，都要考虑业务需求。
虽然数据和统计为我们提供了许多工具（分类工具和降维工具），但我们仍然需要考虑具体的业务场景才能真正实现。
我们从不缺少会背课本的学生，缺少的是会考虑实际场景的分析师。
很多新人在路上不明白这一点，你问他: 用户细分服务的目标是什么？ 运营口中的核心用户是指高消费？多活跃？有转介行为吗？ 知道男/女运营能做什么？ 实现目标的手段有多少？ 假如只有200元的消费差距，做事的空间有多大？ 当然，他们的回答是：通通不知道 然后固执地问:你在乎这个怎么办！！！我只想知道，没有电子商务行业能做到。
Kmean聚类权威标准的分类数量！！！到底是5还是8！ ╮(╯▽╰)╭ 特别提醒 生活在学校图书馆的书中 无法解决企业的实际问题 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。
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