一听到用户分群呀，很多同学都来劲了，网上写用户分群的文章多如牛毛。可实际工作中，经常做完分群以后被一句话问死：“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？
1、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。那相当于要求算法工程师能精确到：张三公元2021年7月29日10点19分会打开手机商城，他恰好想买一个正价200且优惠20元的大风牌电风扇……这么搞，还不如请个算命大师靠谱。
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。
2、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：
- 用户需求
- 接触渠道
- 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）
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。
3、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”的尴尬
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。
4、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。
