上一篇我们打造了「账号体系」这把钥匙，让用户能够进入我们的数字城市。但若用户进来后，你对他一无所知，就像陌生人到你家做客，你却不了解他的喜好与习惯，自然无法提供贴心服务。
「用户体系」就是为我们用户的建立个人档案（Profile），让我们从一个冰冷的ID，真正了解一个活生生的人。本文将带你掌握如何从"陌生人"变成用户的"知心朋友
一、核心价值：从“认识”到“懂得”
用户体系不止于“记录”，而在于“洞察”与“行动”，越懂用户，就越能：
1.用户洞察（Understanding）：
投其所好。推荐用户真正喜欢的内容（给咖啡爱好者推咖啡券而非奶茶券）
2.精准运营（Operation）：
看人下菜碟。针对不同用户采取不同策略（新用户发大额券，老用户给忠诚度奖励）
3. 个性化体验（Personalization）：
让产品像贴心管家，总能"猜中"用户心思，提升使用粘性（提供“猜你喜欢”的智能体验）
用户体系就是产品的“大脑”，让产品变得有眼力见儿、会来事儿。
二、用户模型的核心维度：绘制用户的“三维画像”
一个立体的用户画像由三大维度构成，远不止是年龄性别那么简单。
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维度 |
是什么？ |
典型数据 |
如何获取？ |
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1. 静态信息（档案数据） |
用户相对固定的基本属性 |
• 人口属性：年龄、性别、地域 • 认证信息：学生认证、车主认证、企业认证 |
• 注册资料填写 • 第三方授权获取 • 认证任务获取（最强手段） |
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2. 动态信息（行为数据） |
用户在产品内的实时行为轨迹 |
• 浏览行为：看了什么商品、停了多久 • 搜索行为：搜索了什么关键词 • 社交行为：关注了谁、评论了什么 • 活跃行为：活跃时段、使用时长 |
数据埋点（核心手段） |
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3. 消费信息（商业数据） |
体现用户商业价值的数据 |
• 购买力：历史总消费金额 • 消费偏好：爱买哪个品类、什么品牌 • 价格敏感度：对促销/优惠券的依赖程度 • 忠诚度：复购率、品牌回购情况 |
•交易数据整合 （购买记录） • 行为数据推断（怎样下单） |
通过这三大维度，我们可以勾勒出一个立体的用户画像：基础身份（他是谁）、行为偏好（他喜欢什么）、商业价值（他的消费能力）。
三、用户分层与分群：分群管理，对症下药
有了数据，我们需要对海量用户进行分组，以便实施不同的策略。以下是三种最经典的方法：
1. 用户价值三问（RFM模型）
RFM模型通过三个关键指标对用户进行分层，以精准评估其价值与潜力：
（1）他最近买了吗？→ R（Recency）最近一次消费
解读：用户最后一次交易距今多久。时间越近，用户活跃度与价值通常越高。
行动：优先跟进近期有消费的用户，其复购可能性更大。
（2）他经常来买吗？ →F（Frequency）消费频率
解读：用户在一定周期内的购买次数。频率越高，代表用户忠诚度与黏性越强。
行动：重点维护高频用户，巩固其使用习惯与品牌忠诚。
（3）他花钱多吗？ →M（Monetary）消费金额
解读：用户在一定周期内贡献的交易总额。金额越大，用户价值贡献越突出。
行动：识别高价值用户，提供差异化服务与权益，最大化其生命周期价值。
回答完这三个问题，就知道该重点维护谁、大力挽回谁、刺激谁多来买了。
应用示例：
重要价值用户（高R、高F、高M）：VIP中的VIP，重点维护，提供专属服务和优惠。
重要发展用户（高R、低F、高M）：新来的“土豪”，想办法提升他们的购买频率。
重要保持用户（低R、高F、高M）：曾经的忠实用户，但最近没来了，要主动召回。
重要挽留用户（低R、低F、高M）：即将流失的高价值用户，需要大力挽回。
2. “用户的一生”（AARRR模型）
AARRR模型描述了用户从接触产品到成为忠实推荐者的完整生命周期，对应不同阶段的运营重点。
新人期→获取（Acquisition）：刚来的小白，要耐心引导，让他快速发现产品的好。
目标：吸引新用户并完成首次转化
策略：通过新手礼包、任务指引等快速展示产品价值（Aha! Moment）。
成长期→激活（Activation）：用户开始对产品感兴趣了
目标：帮助用户快速发现产品核心价值，达成“惊喜时刻”。
策略：设计引导流程，鼓励用户完成关键行为，深化产品认知。
成熟期→留存（Retention）：已成老熟人
目标：要维持用户活跃，将其转化为长期使用者。
策略：通过会员、积分等玩法让用户留下来，提升粘性。
收获期→变现（Revenue）：用户愿意花钱了
目标：实现用户商业价值转化。
策略：提供梯度的付费方案和增值服务好好服务，让用户觉得钱花得值。
传播期→推荐（Referral）：变成你的粉丝了，会主动拉朋友来用，
目标：激发用户主动传播，带来新增长。
策略：设计裂变机制（如邀请得奖励），激励他们带来新用户。
3.“贴标签”大法（用户标签系统）
这是最灵活、最常用的方法， 将上述所有维度和模型的结果，给每个用户身上贴满各种标签，例如：`90后`、`北京`、`高频搜索-无人机`、`高消费力`、`母婴人群`、`流失风险`。
如何设计？
基础标签：来自静态数据（如：`性别-男`）。
行为标签：通过埋点规则自动生成（如：`近7天浏览3次以上球鞋` -> `标签：球鞋爱好者`）。
模型标签：通过算法模型计算得出（如：通过RFM打分 -> `标签：重要价值用户`）。
如何应用？ 实现自动化分群和精准触达。
场景应用：当你想做球鞋活动的时候，一键圈选“身处上海、近期浏览过球鞋、球鞋爱好者、且消费力较高”的所有用户，给他们推送一条上海本地球鞋活动的专属优惠消息。这就是精准营销！
四、设计要点：从理念到落地
1. 数据埋点规划：“记笔记”要有分寸
要想清楚记这个是为了解决什么问题。不能变成窥探用户隐私的“偷窥狂”，每一个埋点都应有明确的业务目的（如：为了分析“加入购物车”到“支付成功”的转化率）。
设计标准化协议：确保前端（App/Web）、后端、数据团队对同一个事件的定义一致（如：`event_name: add_to_cart`，`properties: {product_id: 123, price: 299}`）。
2.隐私与合规：“做人要坦诚”
要明确告诉用户，你会收集哪些数据、用来干嘛，并且让他同意。这是法律的底线，也是信任的基础。
具体操作：
（1）透明与授权：在用户协议和隐私政策中清晰、明确地告知用户数据如何被收集和使用，并获取授权。切忌暗箱操作。
（2）数据最小化原则：只收集业务所必需的数据。不要贪多，多一份数据就多一份责任和风险。
（3）用户数据权利：提供用户查看、下载、更正、删除个人数据的入口
3.用户画像的可视化与应用：“让数据活起来”
可视化（看）：
在CRM、营销平台、数据平台等后台，产品、运营、市场同学可以方便地查询、筛选、圈定用户群。一个清晰的用户画像后台可以指导运营和产品优化。
应用（用）：
推荐系统：今日头条、淘宝的“猜你喜欢”，背后是复杂的用户行为标签和算法。
精准营销：向不同城市、不同偏好的人群推送不同的广告和优惠活动。
产品优化：发现“90后妈妈”群体在某个功能页面的流失率异常高，进而针对性优化。
五、案例：感受用户体系的力量
1.淘宝：“猜你喜欢”背后的营销艺术
想象这样一个周末：你偶然搜索了"登山杖"，接下来的一周，你的淘宝首页仿佛变成了户外运动专场。不仅出现了不同品牌的登山杖，还精准推荐了防滑登山鞋、轻便背包、甚至你从未搜索过但户外必备的防晒速干衣。
这背后的用户体系正在多维度为你画像：
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通过你的搜索词"登山杖"，系统给你打上【户外运动】初始标签
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根据你在300-500元价位登山杖页面的停留时长，判断你的【消费档次】
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通过你反复对比不同商品的行为，识别出你是【理性决策型】消费者
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结合你过往购买记录（曾买过运动手环），确认你是【运动爱好者】
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通过地理位置数据（常住深圳），推荐适合南方气候的户外装备
更令人惊叹的是，当你在周四晚上反复查看某款登山鞋时，周五上午你就收到了该品牌的限时优惠推送。这不是巧合，而是系统识别出你的【强烈购买意向】，启动了精准营销策略。
图/淘宝「猜你喜欢」界面示例
抖音：让你欲罢不能的推荐引擎
有没有过这样的体验？晚上临睡前，你本想刷10分钟抖音就睡，结果抬头发现已经过去了2小时。这种"时间黑洞"体验背后，是字节跳动强大的用户行为分析系统在实时运作。
当你使用抖音时，系统正在以毫秒级速度分析你的每个行为：
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你完整观看了3只猫咪视频，系统给你打上【萌宠爱好者】标签
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你在某个搞笑视频停留了15秒并发出笑声，麦克风捕捉到笑声频率【强化幽默内容权重】
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你快速滑过某个美女视频，系统【降低颜值类内容推荐】
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你重复观看了某款新能源汽车视频，系统判断你处于【购车调研期】
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晚上10点后你活跃度明显提升，系统识别出你是【夜间活跃用户】
最重要的是，抖音的推荐是实时更新的。如果你上午看了5条钓鱼视频但互动较少，下午开始点赞烹饪视频，系统会在1小时内调整推荐策略，将内容重心从钓鱼转向美食。这种即时反馈机制让每个用户都觉得"这个App太懂我了"，让你欲罢不能，所以才经常一不小心就刷了一两小时。其根本原因是它无时无刻都在想你学习.
图/抖音「推荐」界面示例
系列文章预告
我们已经为数字城市的居民建立了详尽的档案（用户体系）。那么，如何激励他们创造更多价值，并成为这座城市的忠实公民呢？
下一篇《会员体系：构建用户忠诚的护城河》
驱动用户增长与忠诚的双引擎之一，接下来我们将学习如何用等级、权益，有效激励用户并提高其忠诚度。
后续预告：
积分体系： 如何用“游戏化”思维设计积分，有效激励用户行为
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敬请期待下一篇，我们不见不散！
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