“科学地划分人群”是迈向精细化运营的第一步

原标题：“科学地划分人群”是迈向精细化运营的第一步

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假如教培行业的同质化竞争是不可避免的，我们应该怎么做？

1、同质化竞争比拼精细化运营能力

在线教育公司，体量到达一定程度后，会有同质化的趋势，获客方式趋同，产品内容趋同，商业模式趋同。因此，在一个稳定的竞争格局里，比拼的是精细化运营能力，力争在每个环节都比别人做的好一点。所谓精细化运营，就是能够针对不同的用户，采用不同的运营策略。

按照运营的精细化程度可以分为两个阶段：

（1）1.0阶段的运营

能够按照用户所处阶段，制定针对性的运营策略

• 针对不同阶段的用户，定制不同的运营策略
• 例如：5个阶段，就只有5种策略

（2）2.0阶段的运营

能够按照用户所处阶段和类别两个维度，制定针对性的运营策略

• 针对同一阶段，不同类别的用户，分别制定不同的运营策略
• 例如：5个阶段，8种类别，则应该制定5x8=40种运营策略

进入到2.0阶段后，就属于精细化运营了，这个阶段的特征是，除了针对阶段进行策略调整，还需要针对人群进行策略调整，所以，就有必要科学地对用户进行分群了。

2、科学的划分人群需要解决3个问题

想要科学的划分用户群，需要解3个问题

• 挑选什么样的因子，作为划分用户群体的依据
• 采用什么样的方式，作为确定用户属性值的依据
• 制定什么样的门槛，作为划分用户层次的依据

2.1 挑选因子

所谓因子，就是在建立用户模型时用来划分用户群体的用户属性，类似游戏里的角色描述，根据角色的属性值分布，对角色进行分类。最基础的游戏角色属性可分为三个：攻击、防御、恢复，按照这三个值的配比，最少可分为3个角色，最多可分为27个角色（3*3*3），例如：经典的“战、法、牧”三种角色，其属性值就是这样分配的：

（1）战士——攻击：低，防御：高，恢复：低

（2）法师——攻击：高，防御：低，恢复：低

（3）牧师——攻击：低，防御：低，恢复：高

不论是哪家教育公司，采用何种商业模式，其最终目的都是“最大化用户的LTV（Life time value）”，那么我们首先就需要确定，对于一家教育公司而言，这个Value到底指的是什么。

是“钱”吗？“是”也“不是”，商业公司最终目的是为了钱，但是为了实现这个目的，机构还需要从用户那获取一些其他的价值。

在本文里，我将用户价值（User value）分成了三类：可支配收入Money 、空闲时间Time 、社交价值Social value 。

（1）可支配收入

可支配收入可以理解为用户的心理预算，也就是用户准备在这件事情上投入的资金，这个值与两个因素有关，1）用户的财务水平，2）用户的认知水平。财务水平决定了用户的购买力，但是认知水平决定了用户的购买意愿。特别是针对教育产品而言，财务水平相当的两个家庭，对于同一件事情的预算，可能截然不同，例如在“少儿编程”行业，最有意愿让孩子学习编程的家长，不是店主不是工人，而是“教师”和“公务员”。

（2）空闲时间

空闲时间指的是用户潜在的可被消费的时间，更狭窄一点，指的是家长用户在孩子教育上，愿意投入的时间。每个人时间分配方式的不同，注定了每个人在某个产品上，空闲时间价值的不同。

（3）社交价值

社交价值指的是基于用户关系链所能够带来的价值，有两个部分构成，“潜在用户数：能够连接到的潜在用户人数”，以及“信任背书：能够为该产品背书的信任价值”，公式化之后就是“社交价值 = 潜在用户数 * 信任价值”。

所以，“用户价值”可按照以下公式来表示：

用户价值=可支配收入+空闲时间+社交价值

User value = Money + Time + Social

根据“可支配收入、空闲时间、社交价值”三个属性，我们可以将用户分为八个大组。

2.2 计算属性值

现在我们已经明确了，将“用户的三大价值：可支配收入、空闲时间、社交价值”，作为建立用户模型时用来划分用户群体的因子。那么接下来，我们就需要确定，如何统计用户的这些属性值。

想要了解一个人，不仅要看他说了什么，更应该看他做了什么。因此，我们可以对“用户行为”进行记录，并根据观察到的结果反推“用户属性”。为了得到一个尽可能精准的用户属性值，我们需要建立一个用户属性积分系统，对用户的每一个“行为”以及“行为的结果”，进行评分和统计。

需要注意的是，这个积分系统并不是我们在各种APP中所看到的各种金币、京豆、小红花等代币，而是更基础的用户属性积分，属性积分并不能直接用于“兑换”或其他消费，只是作为判断用户属性的依据。

所以，我们可以按照以下三个步骤，建立“用户属性积分系统”。

（1）基于AARRR模型，梳理用户流程和行为，并设置积分项；

教育机构的AARRR模型与互联网公司可能有些不一样，“用户留存”与“收入”之间的顺序，需要颠倒一下，所以，教培行业的AARRR模型，可以调整为：

用户获取（获取Leads）——用户激活（体验课）——收入（报班）——用户留存（完课）——用户推荐（转介绍）

基于调整后的流程，机构需要在每一个环节，设置若干积分项。以“用户激活”环节为例，在“掌门家长APP”上，我们可以发现，掌门在这个环节，至少设置了3个积分项，其中包括：

• 预约试听课
• 评价试听课
• 分享试听课报告

根据用户价值的分类方式，对以上四个积分项的属性进行分类，如下表所示：

不同授课模式的公司，商业模型也不一样，所以每个环节的积分项设置，也是不一样的。

例如，“激活环节”，1对1机构，可能指的就是“预约试听课、出席试听课、评价试听课、分享试听课报告”；而对采用“集训营模式”的K12网校而言，则可能包括“添加老师、加入学习群、出席课程、出席家长会、提交作业”等等等等。针对 “积分项”这部分内容，本文不做展开，我将在下一篇文章中重点讲述。

（2）用户价值货币化，并以此推算每个积分项的分值；

用户价值货币化指的是将“空闲时间”和“社交价值”等“非货币价值”转化成“货币价值”。

举个最简单的例子，“社交价值”的货币化，在“用户推荐（转介绍）”环节，几乎所有机构都会设计“老带新”的机制，一般而言都会涉及到以下几个用户行为：

参考机构的“课程价格”、“获客成本”和“转化率”，可以将这些行为所带来的的“社交价值”换算成货币。首先我们来看看，从“转发课程”到“成功邀请好友报名正价”，这条链条一般包括5个环节，分别是：

转发课程--》好友查看课程--》好友报名试听课--》好友出席试听--》好友购买正价课

由于不可能百分百转化，所以每个环节都有一定的转化率，我们做以下假设：

• 正价课售价5000元
• 获客成本不超过营收50%
• “出席试听课”到“购买正价课”转化率为25%
• “报名试听课”到“出席试听课”出席率为50%
• “查看课程”到“报名试听课”转化率5%
• 家长微信好友150人，潜在家长朋友10%，链接打开率1%

那么我们就可以开始计算了

• 机构要求获客成本不超过营收50%，而课程售价为5000元，那么一个新用户的获客成本不超过2500元（5000*50%）；
• “出席试听课”到“购买正价课”转化率为25%，所以邀请一个用户“出席试听课”的成本不超过625元（获客成本*转化率 = 2500*25%）；
• “报名试听课”到“出席试听课”出席率为50%，所以邀请一个用户“报名试听课”的成本不超过312.5元（出席试听课成本*出席率 = 625*50%）；
• “查看课程”到“报名试听课”转化率为5%，所以邀请一个用户“查看课程”的成本不超过15.6元（报名试听课成本*转化率 = 312.5*5%）；
• 家长微信好友150人，潜在家长朋友10%，课程链接打开率1%，则平均转发一次，预计带来的UV为150*10%*1%=0.15人，所以邀请一个用户“查看课程”的成本不超过2.34元（查看课程成本*平均转发UV=15.6 *0.15）

（3）建立积分动态调整系统，根据实际情况，调整积分项的分值；

动态调整指的是，随时根据“产品价格”和“获客成本”等其他因素，对各积分项的分值进行调整，确保，用户属性积分能够尽可能的反映用户的真实情况。

通过上一节的计算案例，我们可以知道，想要计算“非货币价值”的“货币价值”，最重要的就是确定“各环节转化率”、“课程价格”和“获客成本”，而这些因素，很明显是变化的，受大环境和机构能力的影响。

例如“各环节转化率”，当机构的销售能力提升时，“出席试听课”到“购买正价课”的转化率就会提升，同时“报名试听课”到“出席试听课”出席率也会受影响。另外，若机构“获客成本”的要求，从营收的50%提高到100%，那么其他相应环节的成本也会提高一倍。

所以需要建立一个动态的调整系统，根据机构实际运营情况和市场竞争环境，实时调整积分项的分值。

2.3 分层门槛

所谓分层门槛，就是指定一个数值，若用户某个属性值超过这个值就是高水平，低于这个值就是低水平。门槛的设定过程是相对主观的，但是也不是完全拍脑袋，在策略类网游里，高级玩家的门槛总是随着游戏的进行水涨船高，所以在设计用户分层门槛时，也可以参考这个思路。

按比例设定门槛，随着产品的升级和用户的成长，门槛值会随之自动提高，例如社交价值这个属性值，我们设定前20%的用户为高属性，后80%为普通属性。最初的时候，进入前20%的门槛为100分，运营一段时间以后，可能运营门槛就提高到了300分，再过一段时间，可能就提高到了500。针对 “分层门槛”这部分内容，本文不做展开，我将在下一篇文章中重点讲述。

3、总结

在一个充分竞争的市场里，要么做出差异化找到新的增量，要么做精细化运营，深耕现有的存量。想要做精细化运营，科学地划分人群是第一道坎，为了跨越这道坎，我们需要分三步走：

• （1）挑选因子，挑选“可支配收入Money” 、“空闲时间Time” 、“社交价值Social value” 作为划分用户群体的因子。
• （2）计算属性值，建立“用户属性积分系统”，对用户的每一个“行为”以及“行为的结果”，进行统计；并将“空闲时间”和“社交价值”等“非货币价值”转化成“货币价值”；然后通过建立积分动态调整系统，根据实际情况，调整积分项的分值；
• （3）按照比例设定门槛，随着产品的升级和用户的成长，门槛值会随之调整；

深挖用户价值就像是房间里的大象，所有人都知道，但所有人都不想知道。

毕竟，从干毛巾里挤出水来，并不是件轻松的活。

PS：本文中，所有涉及到的积分统计，并没有加上时间的维度（积分没有期限），不能反映出用户当下的情况，因此，使用时有一定的局限性，后续需要进一步完善，按照用户注册时间再次划分，这部分内容，会在下篇文章中体现，敬请期待。

* 本文来自于投稿，不代表芥末堆观点。游戏网

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