AI+用户运营：可落地的用户分群模型

一听到用户分群呀，很多同学都来劲了，把用户明细表丢给 AI，一句话让它“帮我做个用户分群”。几分钟就分出六七个群，还自动给每个群起好名字——高价值活跃用户、价格敏感型、沉睡待唤醒。

看着挺合理，其实一个新信息都没产生，只是把“谁买得多”换个说法又讲了一遍。可实际工作中，经常被一句话问死：“所以能提升多业绩？不能提升业绩你分它干啥？”

质问如此犀利，以至于很多同学自己都怀疑人生：到底分群的意义在哪里？该如何破局？

01 用户分群的痛点

最大的痛点在于：分群本身不能直接产生价值。无论分群用的是啥模型，最后的结果也只是一个数据标签而已。问题就在于：没有一个用户会为这个标签买单。

用户买单的原因永远是：

• 需求：我刚好需要这个

• 渠道：我刚好看到你家在卖

• 价格：你家商品价格很便宜

• 设计：你家商品设计很好看

• 品牌：你家牌子我很喜欢

• 跟风：我看别人都在你家买

• 功能：你家商品功能多，好用

并且是这些因素综合影响的结果。指望一个模型，把以上所有通通预测清楚，是100%不可能的。

这七个因素里，能进模型的只有被记录下来的那部分。“我刚好看到你家在卖”取决于曝光记录，“我看别人都在买”取决于分享和社交关系——如果埋点只记成交、不记曝光，AI 手里压根没有“看到”这个字段。

它能做的只剩下从已购用户反推“买的人多从 A 渠道来”，而这句话对“还没买的人该从哪儿来”一点用都没有。

现在还流行另一种指望：不指望一个模型了，改成把全量数据喂给大模型，让它自己发现规律。但用户级预测本质上是拿群体统计推个体，张三几点打开商城它照样算不出来——只是把算命先生换成了一个更会说话的算命先生。

有意思的是反过来看才对：一旦按上面的思路把大问题拆成子问题——预测自然消费概率、估价格弹性、算渠道响应率——每一件恰好都是 AI 能替你干的活，而且干得比人快得多。它擅长的是拆开之后的小问题，不是一炮搞掂的大问题。

知道问题关键所在，破局的思路也就清晰了：放弃用一个神威无敌大将军模型，一炮搞掂所有问题的幼稚想法。从影响用户消费的因素出发，分模块，各个击破。

02 提升业绩的关键

影响用户消费的因素之间，有内在逻辑关系（如下图）：

用户有需求，恰好能接触到某个品牌，然后再思考这个品牌提供的解决方案能否满足需求。

因此从大类上，可以拆解成三大模块：

n用户需求 n接触渠道 n解决方案

大部分企业不是头腾阿美滴，没有垄断地位，因此最大的难点是中间层：接触渠道。如果无法有效接触用户，前端的需求洞察，后端的方案匹配，都是空谈。

因此，真想让用户分群模型见效，首先要突破的是接触渠道这一环。对用户接触行为进行分群，区分出不同用户适合的接触渠道，能直接提升落地效果。（如下图）

接触渠道这一环，AI 最容易被高估。它能按历史响应算出“这个人偏好短信还是 Push”，但算不出“短信到底发出去没有”——通道抵达率、APP 通知权限关闭率、运营商拦截，这些是渠道工程的事，不在用户表里。

常见的翻车现场是：让AI 生成一批地毯式轰炸的触达文案，文案挑不出毛病，结果 Push 权限关闭率六成，实际触达率不到三成，业务方最后把这笔账算在模型头上。

大部分企业不是能大把烧钱的公司，资源要谨慎使用。因此第二大难点，是区分用户支付能力，计算出到底值得投多少资源去做。注意：很多同学懒省事，喜欢算一下累计消费就交差，累计消费高的就意味着支付能力高，就值得投资源，这是懒政。

因为历史消费不代表未来消费，有些品类可能有用户忠诚度，会进行复购。有些品类压根就是一笔的生意。因此这里建议拆分几个标签，分别做归类（如下图）：

大部分企业不是平台企业，只要有交易就行，不在乎是谁的产品。因此在匹配解决方案的时候，就注定了有些商品可能没有市场竞争力，只能匹配给忠诚度高的客户；有的商品就是拿价格换销量，引流一把而已。

所以解决方案，是紧密结合用户的价值、需求、触点来做的（如下图）：

有了以上准备，可以开始搭积木，组装能提升业绩的分层模型了。

03 用户分群组装方式

经过上一步分析，准备好各个基础模块（如下图）开始组装。

第一步：基于用户支付+品牌粘性，确认基础分群策略，锁定每个用户值得多少投入和预期达成的目标。

如果想进一步提升效益，可以在这里增加两个模型：

模型1：自然消费预测。通过建模/分析，发现高概率（70%以上即可）自然消费的用户，然后削弱该部分用户的投入，这样就能进一步提高分群策略的资源投放ROI。

模型2：价格敏感性分析。通过建模/分析，发现高价格敏感型用户，然后视当前业务发展情况，如果缺销售数量，就投钱做这批用户；如果缺利润，就暂时放弃不做，这样也能进一步提高ROI

第二步：基于用户偏好+接触渠道，确认接触策略。注意，在接触策略上，对于重点用户，完全可以采取地毯式轰炸的战术，店员、APP信息、短信轮番上阵，直到100%覆盖。而对于边缘用户，则要看接触概率，评估是否值得投资去联系。

第三步：用户分群+用户偏好，确定商品、促销方案。其中用户偏好决定了匹配哪种商品，分群策略决定了投不投优惠，投多少优惠力度。

第四步：确认内容。以上三项都确认完毕后，内容就是水到渠成的。因为每个人群推送的商品、优惠方案、接触渠道已定，内容只需要根据不同接触渠道热点，创作相应的图片、文字、视频即可。

以上，组合出来的，就是一个完整的运营落地方案。相比之单纯给一个：会消费/会流失的预测结果，这种组合方案有几个明显优势：

1、锁定了用户应该投入多少资源，避免了“你不投，用户咋产生价值？用户没产生价值，我为啥要投？”这种鸡生蛋、蛋生鸡式样的侧核批 2、先考虑接触渠道问题，避免了“你分析的都有理，但是我联系不上客户”的尴 3、大大减少了控制变量，避免了扯不清到底用户不买是投入不够还是设计不好

因为已经提前锁定了资源和接触渠道，因此控制变量只剩下内容、商品两个。后期优化就是看怎么换内容提高点击，怎么换商品提高转化。

这样后期复盘分析思路也清楚：通过多轮商品、内容测试，能找出在现有商品结构下，对用户运营的能力上限在哪里，哪种手段好用。这样不但能提升短期效益，而且能为长期内推动商品升级做铺垫。

04 小结

从本质上看，之所以需要这种组合式分群模型，是因为当分析目标是：“提升业绩”的时候，影响结果因素太多，不细致考虑，很有可能满盘皆失。

想让数据见效，从来都不能指望“一模平天下”，多方调动资源才是正道。这种分群思路与建模过程，实际上就是CDP运营的整体思路。

来源 | 接地气的陈老师（ID：gh_abf29df6ada8）

作者 | 接地气的陈老师 ; 编辑 | 呼呼大睡

内容仅代表作者独立观点，不代表早读课立场