1.关于用户操作
运营是基于实现业务线目标的各种方法的综合。
那么目标就会不一样，比如增长，比如变现，比如短期用户增长，比如长期用户生命价值最大化。
当然方法有好有坏，有的需要时间但稳定节省预算，有的追求快，但有的代价大，有的是偶然和爆发现象，好的操作总是结合在一起的。
至于怎么组合，要看你有多少人，多少预算，多少资源，每个业务指标的轻重缓急。追求快速变现或者阵列增长的方法会有所不同。
在这么多的方法中，效率是不同的。为了提高效率，我们将引入各种模型和优化方法。
而用户运营是一种提高效率的方法论，从而对不同的用户进行区分和分组，实施差异化运营。
因此，用户操作的不同分类方法，如RFM、金字塔模型、正态分布等。，基于不同的业务目标。
RFM更多的是基于交易金额的优化，推动用户LTV的分类。
金字塔模型是一种基于多层次数据稳定增长的分类方法，形成一个健康的AARRR系统循环。
但正态分布更倾向于粗放经营。当维护用户的资源有限时，调用有限资源维护长尾客户的分类方法。
三种用户运营的分类方法以及背后的运营策略是什么？
2.RFM模型
RFM模式可以说是一个经典。从传统的CRM管理到互联网的用户运营，可以说永远不会过时。毕竟销售是所有业务的核心。
RFM表示用户消费的三个指标:消费金额、消费频率和上次消费时间，分别构建消费模型。
货币消费可以说是商业的核心，也是最重要的指标。消费频率是有限时间内消费的次数，是用户忠诚度的体现。最近一次消费的新旧程度是衡量用户流失的指标，也是衡量用户对你品牌记忆的指标。
三者根据层次不同，可以形成高/低消费金额、高/低频率、最近购物时间等八种组合。当然，消费金额和频率的高低，以及购物时间的设定，都需要和自身产品的消费周期相关。
毕竟买家电的用户，和买口罩的用户，时间线设置肯定是不一样的。
然后根据这八个维度的分类，进行不同的运营策略。比如消费金额高，但最近购物时间长，频率低。那么这群用户背后发生了什么？召回怎么样？
比如消费金额低，但是频率高，最近购物时间近，这样的忠实客户需要如何维护？留着它吗？
这是基于RFM分类的基本维护操作。根据关键运营指标，选择需要优化的关键用户群来规划运营活动。
这是用户系统的建设和长期运营事件的组合，需要做的是优化运营指标。
这只是最常见的原理。深入的话，还得根据用户群体、产品特性、产品周期分别建模，还需要详细分析最佳指标，从而进行差异化运营。
同样，我们可以根据不同的运营活动，筛选出RFM的用户群体，从而提高活动的效果。
做电商运营的时候，天猫的数据有RFM的模型可以选择，但是价格有点低，还是自己建模比较好。一般每当大型活动，比如双十一，针对不同类别的用户，优惠力度甚至文案都不一样。
这是基于活动对用户的反向过滤。
3.金字塔模型
作为一个操作，还有一个海盗模型应该说是大家比较熟悉的，那就是AARRR倒漏斗转换模型。
从增加用户、留住用户、活跃用户、传播用户，到盈利，每一层都代表着一部分用户的流失，而这些用户也在一层一层的不断进化。
那么，金字塔模型就是根据这个过程对用户进行分类的模型。
根据用户的行为轨迹，从注册、下载、使用产品、推荐、评价、购买、支付，也会被注销、卸载、丢失。这是一个完整的过程，每个过程中都有一些用户。
而我们的核心指标，当然是让用户付费。
然后对这些用户进行分层，是为了对每个层级的用户进行差异化运营，让他们一步步进化，或者直接进入转化购买阶段。
这就是金字塔模型的用户操作分类方法。一般我们以一个APP用户为例。
当然，用户的行为不仅仅是这五个步骤，可能还有更细分的步骤。不过一般我们会按照这典型的五步来分类，因为网上走的每一步都很有代表性。
于是这五层的用户被分类，我们的运营对每一类都有不同的要求:新用户我们要他下载，然后给新手福利；下载用户想让他们用，然后给出傻瓜式的操作指南；而用户希望他多来，建立信任，就要有不断的刺激和优化。
而感兴趣的用户，当然希望他付费，自然推广是常用手段。至于付费用户，那么服务一定要做好。希望人家买两次，买三次，甚至推荐给别人。
不同层次的用户采取不同的策略，最终导致运营的关键指标，这是用户分层的核心。
当然这只是其中一种分层方式，还有其他的。例如，在RFM模式下，当运营资源非常有限时，我们将通过单一维度进行分层。
比如根据消费金额，金字塔分三个等级，消费100万以上的，消费500-100万的，消费100万以下的。
比如消费过10次以上的，消费过5-10次的，消费过一次的，还没消费的，只能看不能买。
这是另一个金字塔模型。
对用户进行分层的目的，一方面是为了实现运营的业务指标，另一方面是因为运营资源有限，所以必须实现效率最大化。
4.正态分布模型
当用户运维的资源比较广泛，资源非常有限时，可以使用正态分布模型。
比如二八法则就是正态分布的一种形式，其中80%在曲线的平均值附近，剩下的20%就是利润的来源。
后来做了新媒体代运营。在针对B端客户时，基本上所有客户只需要维持最好的一波和最差的一波。至于中间一波大量客户，规范执行就可以了。
因此，正态分布模型和RFM模型只是二维和三维的不同模型。
正态分布模型是在利润贡献和人数两个维度建模。你会发现，提供利润最多的客户是少数，因为运营成本和突发情况而亏损的也是少数，而剩下的大部分利润都在一个恒定值附近。
然后根据这三种情况来调配运维资源，重点维护高利润用户。同时要重点关注那些不盈利却占用公司大部分资源的客户，抛弃他们。
中间大部分接近定值的客户要进行标准化服务，节约资源，降低边际成本。
当然，如果想继续细化操作，可以通过方差继续细分。
比如上图，1标准差以内的用户在服务上标准化，而在1适马和2适马之间挖掘用户，看用户能否进化到28条规则中的2条，也就是2适马和3适马之间。
至于-2适马和-1适马之间的用户，是有利润的，但是运营成本还是比较困难。能不能稍微提高价格，或者降低产品标准，优化一下，把利润提高到正常标准差以内？
至于除了-2适马以外的任何东西，弃掉它。
这就是正态分布模型的用户分层方法。这种模式经常用于B2B业务，而B2C将更多地使用RFM模式。至于金字塔模型，它是RFM模型的简化版本。
所以用户体系的建立是为了方便不同运营策略的优化，进而完成最终的经营指标——利润。
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