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在流量红利逐渐消退、广告成本日益上升的当下,品牌面临的挑战不再是如何引流,而是如何高效承接与精准转化。在过往的粗放运营模式下,用户被视为同质的行为主体,页面设计、广告投放、内容推送往往采用统一逻辑,一刀切式的触达方式不仅浪费预算,还常常错失转化窗口。 本篇文章将结合真实案例与方法论,探讨如何构建一套以用户分层为核心的运营体系,贯通广告、落地页、用户行为分析与二次转化,实现从”流量思维”向”关系运营”的升级。
一、为什么要进行用户分层?
二、用户分层的三种主流模型
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潜在客户:未购买但有互动行为(如点击广告、浏览页面、订阅邮件列表但未购买)。 -
首购用户:完成一次购买,是转化的关键节点。 -
活跃/复购用户:连续多次购买,或在一定周期内保持活跃,LTV较高。 -
高价值用户:不仅复购,客单价也高,或有推荐行为。 -
沉默用户:超过一段时间未回购或无互动。 -
流失用户:主动退订、长期未打开邮件、明确表示不再使用。
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社交媒体引流用户 (如Facebook, Instagram, TikTok):通常兴趣驱动,视觉敏感,决策链路短,高CTR但可能转化不稳定。 -
搜索引擎用户 (如Google, Bing):主动搜索关键词,具备高意图,关注信息全面性和专业性。 -
EDM/CRM用户: 品牌认知强,对优惠信息敏感,容易复购。 -
内容平台/KOL引流用户:基于信任和推荐,对特定场景或解决方案有期待。 -
直接访问/品牌词搜索用户:品牌忠诚度高,目标明确。
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A组 (高参与高转化):各项前置指标(如CTR、FV、熟读率)和最终转化指标(CVR)均高。代表用户诉求被正确识别并有效满足,是理想路径。 -
B组 (高参与低转化):前置指标高,但CVR低。可能原因:转化门槛过高(价格、注册流程复杂)、信任感不足(缺少保障、负面评价)、支付/提交环节不畅、产品价值未完全传递。 -
C组 (低参与低转化 – 尤其是FV高、熟读率/互动率低):用户可能被标题或首屏吸引进入,但很快失去兴趣。可能原因:内容排布有断裂、信息过载或不足、页面加载慢、关键信息未突出、内容与用户预期不符。 -
D组 (高跳出):用户访问单个页面后即离开。可能原因:页面与广告/来源不匹配、加载速度过慢、首屏无吸引力、导航不清晰。
▶ 应用策略:
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A组:分析其共性,提炼成功要素,放大到其他人群或作为新用户的引导方向。 -
B组:重点优化转化环节。通过A/B测试简化流程、增强信任元素(如用户评价、安全认证、退换货政策)、明确价值主张、优化CTA文案和位置。 -
C组:优化内容结构和呈现方式。通过热图分析用户视线焦点和流失节点,改进信息架构,提升内容吸引力和可读性,确保关键信息在用户注意力黄金区域。 -
D组:检查流量来源与落地页的相关性,优化页面加载速度,强化首屏吸引力,确保导航清晰。
*在实际操作中,这些分层模型并非孤立存在,往往需要交叉组合,形成更精细的用户画像。例如,“来自社交媒体的潜在客户”与“来自搜索引擎的潜在客户”其行为和需求就存在显著差异,需要不同的承接策略。一个“多次复购的活跃用户”如果开始“犹豫不决”,则可能需要预警并采取特定维护措施。
三、成功实施分层运营的前提与挑战
构建有效的分层运营体系并非一蹴而就,需要具备以下前提并应对相应挑战:
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前提:能够打通来自不同渠道(广告平台、网站分析工具、CRM、后端系统)的数据,形成统一的用户视图。 -
挑战:数据孤岛普遍存在,数据清洗和标准化耗时耗力,数据准确性和完整性难以保证。
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前提:拥有或能够引入合适的技术工具进行用户行为追踪、数据存储与分析、用户分群、个性化内容推送及A/B测试。
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挑战:工具选型和部署成本,团队技术能力不足以充分利用工具,或过度依赖工具而忽略策略思考。
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前提:运营、市场、产品、技术等相关团队对分层运营的价值有统一认知,并愿意为此投入资源和精力。 -
挑战:部门墙导致协作不畅,短期KPI压力使得团队倾向于粗放运营,对精细化运营的长期价值认识不足。
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前提:能够基于业务目标和用户洞察,定义出有意义且可操作的分层标准。 -
挑战:分层维度过多导致管理复杂、ROI降低;分层过粗则无法实现精准触达。如何找到平衡点,并验证分层标准的有效性是关键。
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前提:将分层运营视为一个长期项目,愿意持续投入资源进行数据分析、策略调整和效果验证。 -
挑战:用户行为和市场环境不断变化,分层策略也需随之迭代。如果缺乏耐心,期望立竿见影的效果,或在初期受挫后轻易放弃,是分层运营计划的一大障碍。
四、构建分层运营的五步路径
Step1:获取关键行为数据,构建用户标签库
利用用户行为分析工具(如Ptengine、Google Analytics 4等)追踪用户在网站的完整行为路径:广告点击来源、着陆页、首屏浏览时长、滚动深度、页面停留时间、关键元素(CTA、表单、视频)点击、转化行为(购买、注册、咨询)等,生成用户行为画像。
搭配广告平台(如Meta Ads, Google Ads)的受众数据及网站的用户数据(如来源渠道、点击广告系列、设备类型、地理位置、历史购买记录、访问频次等),形成涵盖用户属性、行为偏好、生命周期阶段的基础标签库。
Step2:根据用户属性与行为进行自动分层
可采用如下维度:
- 基础属性:
新访客 vs 老访客、设备类型(PC/Mobile)、地理区域 - 来源渠道:
广告渠道(具体到系列/广告组)vs 自然搜索 vs 社交媒体 vs EDM - 生命周期:
潜在客户 vs 首购用户 vs 复购用户 vs 沉默用户 - 行为活跃度:
近期访问频率、页面浏览量、互动深度 - 特定行为:
浏览过特定产品/分类、添加购物车但未支付、完成特定转化目标
Step3:匹配不同转化机制和落地页结构
对每一类用户提供定制化的承接策略:
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使用具备个性化能力的产品(如Ptengine,Optimizely等)实现内容模块化定向展示。
Step4:用AB测试验证分层策略的有效性
分层策略并非一成不变,其有效性需要通过严谨的测试来验证:
- 问题1:不同版本的页面(或广告素材、营销活动),对同一目标人群是否表现一致?哪个版本更优?
- 问题2:同一版本的页面或策略,对不同分层人群的转化率、参与度等指标是否存在显著差异?这是否符合预期?
通过A/B测试工具设置实验。例如,针对“新访社交广告用户”,测试A版本(强调折扣)和B版本(强调产品独特性)的CVR。配合热图等用户行为分析功能,洞察用户在不同版本中行为路径的差异,理解“为什么”某个版本表现更好或更差。示例:
某美妆品牌将广告流量用户与回访用户分别引导至两个页面版本:
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A版:强调社交背书(用户反馈、UGC、网红推荐)
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B版:强调产品成分与科学实验数据
结果: 广告流量(尤其是社交媒体来源)在A版CVR高出26%,因为这类用户更易受群体影响和视觉刺激;而回访用户(尤其是从产品评测文章点入的)在B版CVR高出19%,因为他们更关注产品深度信息和理性判断。这一结果验证了基于流量来源和用户熟悉度分层的有效性。
Step5:数据闭环,推动持续优化与增长
分层运营是一个动态优化的过程:
- 定期回顾:每周、每月定期回顾各类分层人群的关键指标(如各层用户数、活跃度、转化率、LTV、流失率)变动情况。
- 深度分析:结合行为路径图谱、漏斗分析、热图等工具,识别各分层用户在转化路径中的新问题和机会点。
- 建立数据仪表板:
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各分层用户转化率对比(及趋势) -
用户生命周期各阶段人数及转化率可视化 -
高价值用户行为特征分析 -
沉默/流失用户预警及原因分析 -
各落地页/内容模块在不同分层用户上的停留时间、点击热力图对比
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- 迭代策略:基于数据洞察,调整分层标准、优化各层级的承接策略、测试新的营销活动,形成“数据监控-分析洞察-策略调整-测试验证-效果评估”的闭环。
五、真实品牌案例:Gymshark 的分层运营实践

Gymshark 是英国成长最快的运动服饰品牌之一,在短短几年内从一间车库作坊成长为营收过亿美金的全球性品牌。其快速增长的关键策略之一就是构建了精细化的用户分层运营体系:
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流量来源分层:
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社交媒体引流用户 (Instagram, TikTok为主):落地页设计充满活力,强调视冲击、社群氛围和KOL上身效果,快速激发购买欲望。
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搜索引擎/直接访问用户:页面内容更侧重产品功能性、面料科技、用户评价和详细尺码指南,满足其理性决策需求。

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内容推荐差异化:为新手提供基础训练教程、装备选择指南;为爱好者推送进阶训练计划、运动营养建议;为专业人士提供最新产品科技解读、专业合作机会。商品推荐个性化:新手可能更关注经典基础款、高性价比套装;爱好者关注功能性和设计感结合的款式;专业人士则需要高性能、专业线的装备。

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分人群热图追踪:Gymshark会观察新用户 vs 老用户在相同产品页面上的点击路径和关注区域。例如,发现新用户更依赖品牌故事和整体系列介绍,而老用户则更倾向于直接查看尺码表、用户评论和新颜色选项。 -
购物车放弃分析:对不同阶段放弃购物车的用户进行分层,分析原因(如尺码不确定、运费问题、支付方式),并针对性地通过邮件或再营销广告进行挽回。
通过不断细化分层策略并匹配个性化体验,Gymshark在不显著增加营销总预算的前提下,实现了落地页整体CVR提升32%,老用户LTV(生命周期总价值)提升44%的显著成果。
结语:精准洞察比流量更重要
分层运营的本质,不是做更多事情,而是做更对的事情。每一次精准的信息匹配、每一次细致的用户识别、每一个定向化的内容触达,都是品牌在复杂用户结构中构建信任的动作。
用户从来不是一刀切,而是拥有不同期待、状态与节奏的个体。尊重这种差异,才能构建真正高效的用户旅程。
当品牌把分层做对了,从流量到转化,从一次下单到终身价值,都会变得更加可控和可持续。
来源公众号:Ptengine(ID:ptmind_bj)从实现到发现,高效提升独立站转化率与业务ROI。
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