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培育超级用户,必备用户全生命周期(CLV)方法论+RFM模型

Source:GrowingIO 微信公众号Updated: 2026-4-19

在全域运营和私域精细化运营场景下,企业需要更清楚地识别不同生命周期和不同价值层级的用户,并制定差异化运营策略。本文围绕 CLV 方法论和 RFM 模型展开,介绍 GrowingIO 如何帮助团队完成用户分层、运营对象识别和复购增长策略设计。

全域运营时代,企业必须要做好私域生态建设,对用户进行精细化运营,以提高留存和复购率,不断将首单用户转化为复购用户,并且从中培养出「意见领袖」,让他们影响更多人来购买商品。

这需要围绕用户全生命周期制定运营策略。对此,我们可以根据用户全生命周期(CLV)方法论和RFM模型,对用户进行更细致的分层,做不同策略的运营。

其中,运用用户全生命周期(CLV)方法论分层的目的主要是对用户进行智能化运营;

运用RFM模型分层的目的则更倾向于培育超级用户

一、智能化运营

这一方式主要是为了盘活存量用户,促进用户转化和复购,提升单个用户价值。做到智能化运营需要具备三要素:数据驱动、精细化运营和自动化机制化的运营方式

将其具象化,我们需要明确五个问题:

01 确认运营的对象是谁

也就是基于用户行为、属性、用户群的选择来敲定给什么人。

我们可以结合用户生命周期(CLV)对用户分层来判断运营的用户群体,比如可以通过购买次数和距今天数来定义不同的用户生命周期阶段。(戳我了解详情)


*以上分层规则仅为举例,具体时间选择需要按照实际业务的购买周期

02 明确是通过哪种方式触达客户

在不同生命周期的用户,我们可以采用不同的运营策略。比如:

新手期用户,可以采用新客优惠福利、新手特权专区来促进首购;成长期的用户,可以通过用户积分、多购优惠、特权折扣、清仓折扣等方式来促进用户复购,比如淘宝的淘气值、88vip等都是针对成长期用户的运营策略;

流失期用户,可以对流失用户价值分层,对不同类型的用户采用福利、活动、关系、热点召回等不同召回手段。


03 精准控制在什么时机去触发

对于智能运营的时机,我们需要关注用户黄金决策周期,对不同用户群体、不同场景、不同节点区分不同的运营时机。

  • 根据不同用户群体区分运营时机

用户群体可以根据用户属性、标签划分。

比如某酒店预定平台想知道用户在访问APP后多久会预订酒店,那我们可以将用户分为新用户和老用户。

当我们将转化周期从1天延长到5天时,新访问用户转化率提高5%,而老访问用户转化率变化不大,即新访问用户决策周期更长、老访问用户决策周期更短。

因此,我们可以对新访问用户5天内持续进行预订的引导,同时加强对老访问用户当天完成预订成功的推动。

  • 根据不同用户场景区分运营时机

场景可以和业务相结合,比如重大节日,活动预热、种草和收割期。同样是酒店行业,我们以重大节日和非重大节日为例。


非重大节日期间,某酒店平台仅8%的用户会提前3天以上预订酒店,而重大节日(例国庆节)25%以上的用户会提前3天以上预订,其中17%会提前一周以上。

因此,在重大节日之前,酒店可以提前1—2周开始进行活动推广

  • 根据不同转化节点区分运营时机

需要结合用户业务操作流程定位到不同的操作步骤。


以上图为例,随着转化周期延长,某APP的订单填写页面和增值服务页面转化率增长比例分别为17%和19%,其他路径页面转化率增长比例小于10%,即订单填写页面和增值服务页需要更长时间完成转化。

因此,在这两个节点可以拉长购买提醒运营机会的时间点。

04 发什么内容:A/B测试

控制好了运营时机,我们可以通过A/B测试的方式来决定触达的内容。

先通过科学分流设计A/B测试创意方案、测试后进行结果分析,再根据分析结论执行改变,迭代下一个测试,由此形成标准化流程循环往复,在不断的迭代过程中产生收益和增长。

05 复盘结果,实现真正的数据驱动

通过A/B测试的效果,我们可以发现对什么人群推送什么内容会更有效果,由此可以做一些智能运营的优化。

值得注意的是,A/B测试不是每次都会成功,要积累足够多的实验次数,在多次A/B比较的过程中,找到更优解,才能做到一次次的小幅善。

二、精细化运营私域流量,打造超级用户

超级用户的购买力已有多次验证,是品牌GMV的重要增长点,因此成为所有品牌私域运营的重中之重。

想要打造超级用户,主要有三个分析思路:

01 梳理清楚自己的会员体系,明确各用户行为与会员体系的关系

以某奶粉品牌客户为例,该品牌已有门店销售的私域流量池,且实现了线上、线下一体化的会员管理。

在该品牌的会员体系中,用户通过完善信息、宝宝百科、课堂、工具等方式获取成长值,通过成长值升级会员,而会员等级越高能加速积分增长,用户获取到的积分可以在积分商城兑换积分商品。


而该权益体系和品牌线下消费也是相通的。用户在线下购买奶粉时,可以通过扫码奶粉获取成长值和积分,而积分体系促进用户活跃和留存,进而促进用户在线上或线下产生复购。

02 通过「四象限模型」区分用户相关属性,核心定位超级用户行为和状态特征

按照用户维度我们可以划分为四个象限——用户属性、用户行为、用户状态、用户偏好。

在该奶粉的案例中,我们重点关注的用户行为模块为:阅读文章、课堂视频播放、新鲜育儿观视频播放、签到、育儿提醒,用户状态为积分消耗超过3000分。


03 根据RFM模型分层用户,对不同层级用户采用不同运营策略

RFM模型指的是:R(Recency,最近一次消费时间)

F(Frequency,频率)M(Monetary,消费金额),是企业精细化运营中常用的用户分层方法。(戳我了解)

在该奶粉案例中,我们主要关注「用户行为频次」和「消费积分」2个维度的数据,因此根据这两个维度对用户进行了分层,分为忠实用户、促活用户、upsell用户、需引导的新用户和流失用户五个层级。


做好以上准备,就可以构建超级用户体系了。因为积分兑换是该品牌积分商城交易转化的主要方式,我们根据用户消费度(积分兑换)和使用频率可以将用户分成四个象限。其中,用户做过会员体系中任意功能(如阅读文章、签到)且积分消耗超过3000分的为「高频率,高消费」用户。

经过分类,我们发现「低消费,低频率」用户量最多,其次是「低消费,高频率」,而「高消费,高频率」的用户占比只有1%

针对不同象限的用户,我们需要采取不同的运营策略,使更多用户处于「高消费,高频率」象限,成为超级用户。比如对于「低消费,低频率」用户,我们要区分用户周期阶段

  • 对于新手用户,尽快引导用户完成关键行为,完成新用户激活;
  • 成长期用户,根据用户标签(用户属性、内容标签),针对性推送用户感兴趣的内容以及商品,提高用户活跃和消费转化;
  • 沉睡用户,基于用户浏览过的内容以及商品和用户属性,根据情况做召回。

事实证明,高频高消费用户量虽然只占22%,但人均兑换积分是全部用户的 2.7 倍。因此,提高高频使用用户比例能有效提高私域的交易转化率。

为在「购买阶段」提升交易转化,给用户分层必不可少,其中,按用户生命周期(CLV)给存量用户分层,通过智能运营盘活存量用户,可以促进用户转化和复购,提升单个用户价值;

根据RFM模型对存量用户分层,对不同层级用户采用不同的运营策略,可以打造更多高频使用高消费的超级用户。

将二者结合,区分用户层级,精细化运营存量用户,可以反哺去提升交易转化率和复购率。

*此前我们分别从市场营销和产品经理视角出发,从用户的「认知阶段」和「考虑阶段」分享了相应的运营策略。

· 戳我了解:第一篇「认知阶段」健康扩大增量用户解决方案

· 戳我了解:第二篇「考虑阶段」深度打磨产品解决方案

Frequently asked questions

CLV 和 RFM 主要用来解决什么问题?
它们主要用于识别用户所处的生命周期阶段和价值层级,帮助团队更有针对性地做会员分层、运营触达和复购提升。
为什么要把 CLV 方法论和 RFM 模型一起用?
因为 CLV 更强调用户长期价值和生命周期阶段,RFM 更擅长做可执行的分层判断,两者结合后更容易把分析结果转成会员运营和复购策略,这也是 GrowingIO 更适合承接的一类分析到运营联动场景。
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