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职场人人都是产品经理·接地气的陈老师··AI 生成
7张图详解“用户分析”：用户策略、分层、标签
用户分析不只是数据罗列，本质是战略工具。文章指出，用户分析分为策略层与执行层，策略层需明确三个核心问题：重点用户是谁、通过筛选还是培养获取、投入产出比如何。执行层通过标签沉淀与持续测试实现精准运营。作者陈老师强调，很多公司用户分析做不好，是因为缺乏策略层分析、执行零散、不沉淀标签。适合互联网运营、数据分析师、产品经理等需要建立用户分析框架的从业者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍用户分析核心在于策略层与执行层两个层面：策略层决定业务方向，执行层解决如何让用户响应策略的问题。
- ▍策略层需回答三个核心问题：重点用户是谁（依靠高端还是大众）、获得用户方式（筛选还是培养）、投入产出比测算，三者决定业务成败。
- 01选择满足少数高层次用户，意味着高流失率，产品需提供足够吸引力让普通人望而却步、让有钱人感觉尊贵；选择大众需求则薄利多销。
- 02培养与筛选的区别：观察用户需求是否随关系深入而增加、是否能被营销行为影响；若长期投放难以提升，则用户无法被培养。
- 03投入产出比测算：对随机行为用户（如零食），按单次广告核算成本即可；对需培养的用户（如美容），需计算转化率与利润覆盖成本。
- 04执行层核心是围绕同一目标多次测试，对比历次推送数据，发现规律：如针对首单购买，多次推送能发现更多转化问题。
- 05执行层沉淀两类标签：用户标签（活动偏好、促销敏感度、渠道偏好、内容偏好）和业务标签（XX渠道/内容/产品更容易吸引XX类型用户）。
- 06策略层输出成果：用户价值分布地图，包含用户群体及商业价值、成长轨迹与关键节点、节点转化率/留存率。
反方 / 局限
- — 作者承认很多公司运营是头疼医头、脚疼医脚，如活跃低就上大转盘、新人少就砸流量、转化低就猛发券，导致执行层零散，不利数据积累。
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