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无论您隶属于小型、中型，还是大型企业，用好用户分群方法都是非常重要的，因为它能帮助您精准定位受众用户群体、提高用户留存率，并能全面提高您的用户数量和收入来源。
一、什么是用户分群
在我们探讨用户分群之前，先来了解一些基础术语：
- 用户分群：指的是将用户按照某些相似的特征或行为划分为不同的群体，以便更有针对性地制定营销策略。
- 目标用户：是指企业希望通过产品或服务吸引的特定群体，他们通常具有共同的特征或需求。
- 营销策略：是一系列计划和行动，旨在推广产品或服务，并与目标用户群体建立联系。
用户分群可应用于多个场景，如为广告投放寻找有价值的用户、根据不同类型的用户制定价格和营销策略、根据用户需求对产品特征做改进等。用户分群可根据您的业务需求选取指定特征或属性为用户分群，为您在营销策略上提供建议、减少预算、提高投资回报。
简单的用户分群示例：假设您经营一家在线服装店，您可以根据用户的地理位置、年龄和性别来进行初步的用户分群。例如，您可能会发现不同年龄段的用户对特定款式的衣服有不同的偏好，或不同地区的用户对季节性商品的需求存在差异。通过这样的初步分群，您可以更有效地进行商品推荐和促销活动。
二、常见的用户分群方法
不同的分群方法各有优缺点，选择合适的方法取决于您的业务需求和数据量。
几种基础的用户分群方法：
- 基于人口统计数据的分群：这是相对简单的分群方法，通过用户的年龄、性别、收入水平等人口统计数据进行分组。这种方法简单易行，但分群精度较低，适合初学者或数据量有限的场景。
- 行为分群：通过分析用户的购买行为、浏览习惯等数据进行分群。此方法能更准确地反映用户的实际需求，适合需要精准营销的场景。
- 基于价值的分群：通过评估用户的生命周期价值（Customer Lifetime Value, CLTV）进行分群，将高价值用户与低价值用户区分开来，帮助企业更好地分配资源。
不同的分群方法各有优缺点，选择合适的方法取决于您的业务需求和数据量。
根据模型或算法进行用户分群：
RFM
RFM（Recency, Frequency, Monetary）是最常见的一种用户分群方法，广泛用于营销分析。它通过分析用户的购买行为模式，将用户按照最近一次购买的时间差（Recency）、购买频率（Frequency）、以及消费金额（Monetary）进行分层。
- Recency (R)：用户最近一次购买到当前的时间间隔，间隔越短，表示用户的活跃度越高。
- Frequency (F)：用户在特定时间段内的购买次数，次数越多，表示用户的忠诚度越高。
- Monetary (M)：用户在特定时间段内的总消费金额，金额越大，表示用户的价值越高。
通过这三个指标，可以将用户分为不同层次，每个层次的用户都有不同的特征和行为模式。企业可以为每个指标设定分数，综合得分越高的用户通常被视为更高价值的用户。例如，最近交易时间间隔短、购买频率高、消费金额大的用户将获得较高的评分。
RFM分析可以帮助您识别高价值用户和潜在的忠实客户，同时也可以用于判断哪些用户有流失风险，以及哪些用户对营销活动反应最为敏感。通过这种分群，企业能够更精准地制定营销策略，提高投资回报。
假设您运营一家在线电子商务平台。通过RFM模型，您可以根据用户的最近购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）、以及消费金额（Monetary）来对用户进行分群：
- 高R、高F、高M：这些用户是您的核心客户，他们频繁购买且消费金额较高。您可以通过提供独家折扣和会员奖励来提高他们的忠诚度。
- 高R、低F、低M：这些用户最近有过购买，但频率和金额较低。他们可能是新客户，可以通过个性化推荐来提高他们的消费频率。
- 低R、低F、高M：这些用户曾经进行过高额消费，但近期没有再购买。您可以通过特殊优惠或重新营销活动来重新激发他们的兴趣。
通过以上这些方式，您可以更好地理解您的用户，并针对不同的用户群体制定相应的营销策略。
K-Means 聚类
K-Means 聚类分析是统计学中一种常见的用户分群方法，该算法首先从数据集中随机选择k个对象，这些对象将作为各集群的初始中心（聚类平均值，也叫做质心）。然后，将剩余的对象被分配到距离其最近的质心，当分配完成时，算法继续计算数据中存在的每个聚类的新平均值。在重新计算质心后，检查观测值是否更接近不同的集群，然后使用更新的聚类均值，对对象重新分配。重复进行几次迭代直到集群分配不再改变，或者当前迭代中存在的集群与前一次迭代中获得的集群相同。
在用户价值方面，您可以将K-Means聚类方法与RFM模型的三个指标结合来分析用户留存，将用户的近期度、交易次数和消费金额作为特征来分析用户价值；您也可以将K-Means算法与pLTV模型结合，根据pLTV模型预测出用户在未来某一时段的消费金额、用K-Means算法为其划分具有不同价值的用户群体。
而在折扣、定价方面，根据用户对于折扣产品的购买行为，您可以用K-Means聚类来对这些用户分群。某一类用户群体可能偏好捆绑的折扣产品、某一类用户可能偏好日常低价的产品或到期前销售的产品。通过K-Means算法能帮助您识别用户的消费模式，并应用此信息制定有关价格和促销策略的决策。
三、实际应用场景案例
这里采用K-Means结合PCA的方法为用户聚群，应用的数据集来自于Kaggles的商场客户数据（公开数据）。数据的颗粒度为用户，通过这些用户在商场办卡获取到相关数据信息。数据中涉及的字段有客户ID、年龄、性别、年收入以及基于用户消费行为的消费分数（分数范围为1-100，消费金额越大分数越大，反之亦然）。这里要解决的问题是基于该数据帮助商场对用户进行分类、找出容易转化或更有价值的用户，并针该用户群体采取合适的营销策略。
首先将数据清洗，包括移除空值及用热编码处理带有字符串的变量。然后通过轮廓系数决定用户分群数量（K值），轮廓系数是用来衡量数据点在聚类内与其他聚类的相似程度的数值，其数值越大说明聚类效果明显。依据“图1轮廓系数图”可确定K值为6，因其轮廓系数在K为6时的数值最大。
图1：轮廓系数图-决定K值
图2：解释方差陡坡图-决定P值
由于涉及的变量为5个，这里通过与PCA结合的方式减少数据维度。依据“图2”能看到虽然PC1、PC2、PC3合起来能解释100%的方差，但是在主成分数量为2之后的斜率是明显小于主成分数量在1至2之间的斜率，所以将PC1及PC2视作主成分，其解释了约90%的方差。
图3：各变量在PC1、PC2的载荷量
图4：6个群组质心对应变量的近似值
图5：分类群组在主成分上的分布图
- Segment为0（浅蓝色）的群体在PC1趋近于0且PC2也趋近于0的范围，是消费与年收入水平都一般的客户群体，可尝试采用一些节假日促销活动来刺激该类群体的花费。
- Segment为1（深蓝色）的群体在PC1小于0且PC2大于20的范围，该类用户群体的年收入较高，但是消费金额较低。该类群体是有潜在价值的用户，可尝试通过提高商品质量及商品多样性等方面来鼓励其在商场消费。
- Segment为2（浅绿色）的群体在PC1小于-20且PC2趋近于0的范围，该类客户群体的年收入一般、消费金额偏低。这类群体的客户是会根据自身收入情况对购物的花费有一定的节制，这类群体不会被视为商场的目标客户。
- Segment为3（深绿色）的群体在PC1大于40且PC2在0-40之间的范围，该类用户是年收入情况优越、消费水平很高的群体。这类客户很可能是商场购物的常客，并容易受到商场的宣传进行购买，是商场的高价值客户。
- Segment为4（粉色）的群体在PC1稍大于0且PC2小于-20的范围，尽管该类用户群体的年收入较低，但是其消费金额更高一点。该类群体可能对于商场的服务或商品价格比较满意，可在节假日提供一些附加服务或礼品回报其之前的消费。
- Segment为5（红色）的群体在PC1趋近于40且PC2趋近于0的范围，该类群体的年收入情况一般、但消费水平较高。该类群体有可能是商场品牌的忠实客户，需要保持商品质量或商场口碑来维持这些客户的消费粘性。
最终基于以上的分析，Segment为3和5的用户群体为高价值客户，且易受营销活动的影响产生转化，而商场可通过选品质量和种类的把控吸引Segment为1的潜在用户进行消费。对于Segment为0和4的用户群体，商场可通过节假日促销或礼券回馈的方式留住这些消费者。
除了零售和电商，用户分群在其他行业也有广泛的应用。例如：
- 金融行业：银行可以通过用户分群来识别高净值客户和潜在的贷款客户，并为他们提供个性化的金融产品和服务。
- 健康行业：医院和健康管理平台可以根据用户的健康数据（如体重、血压、活动量等）进行分群，提供定制化的健康管理方案。
- B2B行业：企业可以根据客户的业务规模、购买历史和行业特征进行分群，以便更精准地开展B2B营销活动。
四、用户分群的优势
1、提高用户留存率：
留住现有用户通常比获取新用户更具成本效益。通过用户分群，您可以识别那些参与度和忠诚度较高的老用户，并通过定期的电子邮件沟通，鼓励他们继续在您的网站上购物。为这些活跃且频繁消费的用户提供优惠券、独家折扣或忠诚度积分，能有效激励他们保持消费习惯，从而提高用户留存率。
例如：一家在线书店通过用户分群发现，一部分用户每月都会购买书籍。该书店为这些用户提供了定期的会员折扣和推荐书单，使他们更愿意继续在网站上购买，用户留存率因此提高了15%。
2、增强用户忠诚度：
用户分群帮助您与用户建立更紧密的关系，培养他们的品牌忠诚度。通过分析用户的年龄、性别、购买偏好等特征，您可以为不同的群体制定个性化的内容推荐策略，将他们转化为回头客。利用这些数据提升用户的购物体验，有助于巩固用户与品牌之间的长期关系。
例如：一家服装品牌通过用户分群发现，某些用户群体更喜欢环保材料制作的服装。品牌开始针对这些用户推送环保系列产品，并提供有关环保的内容，结果这些用户的回购率显著增加。
3、优化资源分配，专注高价值用户：
用户分群可以帮助您识别出购物积极和消极的用户，从而优化资源分配。将更多的精力和时间投入到那些购物频繁且消费能力强的用户上，可以最大化营销效果。同时，通过更具吸引力的折扣和优惠，尝试激励消极用户，逐步将他们转化为积极的消费者。
例如：一家电子产品零售商通过分群分析发现，一部分用户倾向于购买高端电子产品。这家零售商针对这些高价值用户推出了高端产品的专属预售活动，这些用户的平均订单金额增加了20%。
4、精准推送，提升用户参与度：
了解用户在接收到新产品推送时的反应至关重要。营销是双刃剑，既可以提升用户参与度，也可能降低品牌的吸引力。通过用户分群，您可以识别不同群组的偏好，制定定制化的消息推送策略，选择最合适的渠道与用户沟通，从而提高他们的参与度和转化率。
例如：一家在线音乐流媒体服务通过用户分群，发现有些用户喜欢电子音乐，而另一些则偏好经典音乐。于是，平台为不同的用户群体定制了推送内容，使得新歌推荐的点击率提高了30%。
5、优化库存管理，确保畅销产品供应：
用户分群不仅能提升营销策略，还能优化库存管理。通过分析用户的购买兴趣和行为，您可以更准确地预测各群体对畅销产品的需求，确保这些产品始终有充足的库存。根据成本和物流情况，合理调整库存水平，以满足市场需求。
例如：一家电商平台通过分群分析发现，不同地区的用户对季节性产品的需求不同。平台根据这些数据调整了不同仓库的库存，确保在高需求地区及时补货，减少了库存积压，提高了销售额。
6、推动产品开发，提升市场竞争力：
用户分群为您提供了宝贵的用户洞察，帮助您从用户需求出发，指导产品开发。将用户按特定特征分为更小的群组，您可以深入了解他们偏好的功能和产品特性。开发符合这些需求的产品，不仅能提高客户满意度，还能提升销售额，增强品牌的市场竞争力。
例如：一家智能家居公司通过用户分群发现，一部分用户希望产品具有更强的隐私保护功能。公司据此开发了新一代具有更高隐私保护等级的产品，满足了这些用户的需求，产品上市后销售额增长了25%。
7、个性化推荐与定制化营销：
个性化推荐：
通过用户分群，您可以更精准地了解不同用户群体的喜好和需求，从而提供个性化的产品推荐。这不仅提高了用户的满意度，还能增加平均订单金额（AOV），促进更多的重复购买。
定制化营销：
通过分析不同用户群体的特征，您可以制定差异化的营销策略。例如，向高价值用户提供专属优惠和提前预览新产品的机会，而向价格敏感的用户推送特价信息。个性化的营销方式显著提升了营销活动的转化率，有效促进业务增长。
例如：一家在线零售商通过Google Analytics 4 进行用户分群分析，发现有一类用户经常浏览高端电子产品，并且具有较高的消费能力。零售商借助Google Customer Match功能，上传了这类用户的第一方数据到Google Ads平台，创建了定制化的再营销广告系列。这些广告专门推送高端产品的个性化推荐，并附带专属优惠券，成功吸引了这些用户的关注，最终使得平均订单金额提高了20%。
另一方面，零售商也通过Google Analytics 4 识别出一群对价格敏感的用户，他们更倾向于购买打折商品。同样利用Customer Match功能，零售商上传这些用户的第一方数据，创建了精准的广告系列，推送他们感兴趣的特价商品和捆绑促销信息。这种定制化的广告投放策略显著增加了这些用户的购买频率，整体销售量也随之提升。
详细了解Google Customer Match的功能和优势。在后续的文章中，我们将具体介绍如何将用户分群与Customer Match结合，帮助您更精准地定位目标受众，优化广告投放效果。
最后，希望这些用户分群方法能帮助您更深入地理解用户行为，识别高价值用户，优化资源分配，并制定有效的营销策略以提升业务转化率。如果您对其他数据分析场景、数据应用、或者如何通过数据驱动业务增长感兴趣，随时欢迎联系触脉咨询进行深入探讨。
触脉咨询（TrueMetrics）是谷歌官方认证的Google Analytics授权销售合作伙伴及Google Marketing Platform服务认证合作伙伴，拥有丰富的GA工具使用及数据服务经验。
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