电商的发展不断裂变出各种业态模式，o2o模式就是其中一种，企业选择开发O2O系统就是用来帮助企业获得更多的利润的，那么为什么说社区O2O精细化运营离不开对用户进行分层与分群?下面是易族智汇javashop为您编辑整理的，欢迎阅读，仅供参考。

为什么说社区O2O精细化运营离不开对用户进行分层与分群？

　　精细化运营离不开对用户进行分层和分群，前期我们也做了用户标签管理平台，但发现大多数用户标签是没用的。

　　因为脱离了业务场景。

　　例如：以性别为例，女性标签的用户有45%，男性标签的用户有30%，剩下的是未知性别的。但是以性别这个标签对用户进行分层后，运营方面又能够做什么呢?

　　也许会臆想为女性群体推女性常用的商品啊，但是这与给全平台用户推的效果并没有差别，因为即使都是女性，每个人的消费偏好与需求也不一样，这就需要一套以业务场景为核心的用户标签体系。

　　业务场景一定是从业务出发能指导业务的。

　　例如：我们平台有38个频道，每个频道都需要消费用户，如何从平台用户里为每个频道找出潜在的消费用户?这就是一个场景。

　　再例如：每个频道的消费时间窗口是不一样的，怎样为每个频道已有的消费用户划分出来低频、中频、高频的用户用以指导每个频道的活动运营，这也是一个场景。

　　经过与各个频道沟通和采集需求，我们梳理出13类业务场景，针对每个场景搭建相应的用户标签体系，从而能够用来指导业务。并具体划分了11类标签大类，每个大类下有若干细分子类，每个子类下有数量不等的标签。同样需求还是由数据部门来实现，数据部门通过数据建模等形式来开发标签管理平台，并实现标签实时的更新。

　　具体标签怎么用呢?

　　例如：我们前边提到的，门店就是几个畅销爆款在走量，许多商品和服务有需求的人并不知道，这就需要主动为用户来推荐。

　　那怎么推荐呢?

　　传统用户分析是基于用户历史行为，看用户购买了什么就为用户推什么，但发现效果并不理想。原因就是：单看用户历史行为并不能指导业务，历史行为存在滞后性，除了一些高频商品外，用户购买后需求已经满足了，再为用户推送这类商品信息反而是扰民行为。

　　这个时候就需要用到一类标签，那就是兴趣预测标签，兴趣预测不单单看用户历史行为了，还要综合平台商品的相似度、时间衰减因子等维度，为用户贴上XX品类、商品的标签。然后以标签为用户分群，并策划相应的商品活动，再为分群用户推送活动信息，经过一段时间标签模型的优化后，我们发现滞销商品的动销率明显提升。

　　这就是用户精细化运营的精髓所在即标签一定要建立在业务场景之上，不要追求一大堆看似很丰富但没用的标签。

　　综上所述，可以大致的了解到为什么说社区O2O精细化运营离不开对用户进行分层与分群，想要了解更多o2o方面的内容，可以持续关注易族智汇javashopO2O栏目。

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