会员体系，如何从思考到实现？（成长黑盒）

考虑到拉新的成本太高，我们开始着手于用户留存的精细化运营，那么，首先需要思考的第一件事，如何搭建明确目标化的用户成长体系？

移动互联网发展到今天，慢慢过了那个野蛮生长的时代。特别是当产品成熟以后，拉新遇到瓶颈或成本太高，我们逐渐将重心转移到存量用户的身上，更多的产品和运营关注的指标是留存，发挥每一个用户最大的价值，我们逐渐开始精细化运营。对自己公司的用户有一个整体的了解，便于自己做更多的产品决策。

对于存量用户的变迁和维护，我们常常没有明确的路径，它就像一个黑盒，让我们不知用户在这个盒子里如何的流动——用户成长体系正是将用户用户分层，进行精细化运营的一小部分。

现在明确精细化运营的目标了吗？它其实可以根据平台制定的关键指标将用户分层，更清晰的观察用户，检测业务。

比如业务下降，是哪一层级的业务下降得多，分析具体原因，给出解决方案。当然我们整体的策略是通过成长体系让用户不断实现层级跃升。所以产品目标为：

1. 便于精细化运营策略；

2. 不断引导实现用户层级跃升；

3. 增加留存（当用户在一个平台有对应的身份以后，变不舍得离开）。

划分用户的关键指标

不管是电商、金融、教育、等等我们期望的业务成交曲线总是往上增长的，而现实也特别符合二八理论，百分之二十的用户创造百分之八十的利润。我们希望这些更有价值的用户留在平台，对平台始终有忠诚度，贡献更多利润。对这20%的用户进行运营，我们将用更小的成本，带来更大的价值。

那我们怎么去把这部分有价值的用户找出来呢？——用什么指标去划分用户。

根据找出你平台的关键指标，这些指标代表着用户给平台带来的价值。

以电商平台参考，传统营销常用的指标模型便是：RFM

R（Recency）：最近一次消费；
F（Frequency）：消费频率；
M（Monetary）：消费金额。

通过R最近一次消费，我们可以找到平台现存活跃、忠诚用户进行维护，当然也可以找到非忠诚、非活跃的用户去做策略。通过消费频率F和金额M我们可以找到高价值的用户，反之亦然。

先后经历过两个平台的成长体系，一个综合金融（包含商城、理财、借款、生活服务），用户在平台中会产生多种行为，常见的形式如同支付宝。每个业务都有自己的价值指标。

用理财平台举例，关键指标应有：

待收金额：通过待收金额可以区分目前为平台带来价值的用户不同等级，以及以后可以给带来的价值预期。
出借期限：通过出借期限划分用户对平台的忠诚度。理论上，出借期限越长，用户对平台更加信任。
出借频率：通过出借频率的划分可以区分和预测用户是每个月都会出借一笔，还是出借一笔以后就走，复投不复投也不知道。
最近出借时间：通过最近出借时间的划分也可以区分用户对平台的忠诚度。
历史累计出借年化金额：通过累积金额可以划分用户有钱没钱，再通过其他指标维度的叠加可以做一些召回等运营策略。

这些关键指标划分的用户群体，自然是可以便于我们进行精细化运营。但是如果是全部用在用户成长体系中，是否合适？调研了其它理财平台的等级指标，几乎用在投金额。

想象一下采用单一指标和多维度指标的场景，去判断一下好坏。一个好的用户体系自然是能不断激发用户升级的动力。

假设用单一指标-待收金额（年化）：

1. 会员初始化的时候，没有待收的用户没有分值，等级低。用户自然不悦。当然我们初始化的时候可以结合多维度的指标给用户一个初始分值，以解决这个问题。

2. 有待收并等级高的用户，发现自己有会员权益，可以刺激用户使用权益，再次交易。

3. 项目到期，用户突然待收金额为0，直接降级当然不好，肯定需要给一个有效期。在此之间用户不想失去会员权益，再次促进交易。

4. 没钱的用户始终不会升到高等级，即便他是一个忠诚的用户。不一定是当时出借最多的用户就是最好的用户。这也是为什么我们想引入其他衡量指标的原因。

5. 升级规则直观，出借完成即可升级。

6. 直接通过待收，可以通过会员等级升迁直观观察业务交易量的变化。

假设用多维度指标：

升级场景：出借一笔。需用出借年化金额X出借频率系数X距离上一次出借的时间系数。但多这种形式可能造成用户一笔拆成多笔以增加频次。当然你也可以不告知用户升级的具体规则。用户升级规则不直观。

那我要鼓励用户正向的行为，惩罚用户不好的行为怎么办呢？——加入积分体系。决定会员等级的是用户带来的真实价值，鼓励用户正向行为的应是积分体系。我想这就是为什么各竞品等级指标都用待收金额的原因，也是支付宝会用等级积分和可用积分两种虚拟积分的原因。所以很多平台在做成长体系的时候，都包含积分体系、任务体系的设计和规划。

可能有些平台还有明线（用户可见）、暗线（用户不可见）两种算法。一种是便于平台运营便于管理用户，另一种则是引导用户主动成长的。也需要结合具体情况加以分析，结合我们平台特点，因为用户行为较少，我们直接采用了相对单一的指标。

确定会员等级的分值

我们确立了具体的用于分级指标，接下来就是会员等级分值的确定。

目前大多数产品等级的升级难度一般都呈指数提升。后一个等级升级难度一般是前一个升级难度的一到两倍。当然在这里可以去研究更为科学等级跨度划分，比如基于用户的历史数据，进行算法和挖掘划分这个用户是不是好用户，并且可以预测用户未来的行为。

也可以按照二八定律，把需要维护的会员按照人数比例划分，比如初始未产生价值的普通会员人数为80%，再把剩余20%按等级数和等级比例划分。这里可能还会遇到一个问题，等级数如何确定呢？

非常经典会员体系如支付宝、大众点评、QQ，王者荣耀、他们有的分大级（等级数少5-8），有的分小级；比如qq等级（等级数很多）。小级相对来说刚开始升级会比较容易，升到后面会相当困难，它的可玩性比较好，用户行为和权益相对较多，可以不断刺激用户升级，日活作为关键指标的社交、游戏常用与此类，而大级的等级跨度大，用户的行为价值指标相对单一，通常用户真实的交易才能产生价值。这种平台通常交易量、交易额才是平台最为关注的指标。像金融、或一些付费的等级体系常用此类。