召回 体系化的方式精细化运营 用户成长体系； 激励体系包含积分体系等后面有空聊下积分体系这块； 用户生命周期价值管理后面有空聊下LT中的两种路径：同一分群下的用户路径和不同分层间的价值成长路径； 用户分层分群运营； …… 以上，用户分群会是一个比较重要的地方：说下分群的思路: 不好意思插个队：分层又是什么？我理解分层是互斥的，分群可以有交集。
可以在分层基础上再进一步分群。比如成长体系，会员体系这些。这个不是重点，一个名称而已。以下不做区分，统一用分群来表示 首先需要理解用户分群从大类来讲有两种： 平行的分群各群之间没有明确的价值高低关系，不需要把某个群的用户转化为另一个群里 递进的分群合群之间有价值的高低，需要转化 分群方式：RRR，RRR。
按用户价值分群为递进的分群，需要把低价值群往高价值群转化： 用户生命周期价值管理需要有时间维度，另外可以再加上个或n个关键行为即可定义出生命周期来； 基于关键行为分群，可以多个关键行为一起因为一个关键行为通常不能覆盖全部用户； RFM及其各种简化变种感觉RFM要比上两种分群方式要简单很多，有了源数据，自己在exel里就能分出来。
按用户需求差异分群多为平行的分群： 属性； 渠道； 场景； 功能偏好内容品类偏好商品品类偏好； 价格敏感高低，服务敏感高低。
按状态： 付费状态； 购买历史； 广告点击。 按用户身份差异分群： 金字塔，比如微博的用户身份 分群不一定要覆盖大盘全部用户，根据实际业务目标分即可。
一般就很难覆盖全部用户，因为关键行为本身就已经对用户做了一层筛选。 实际做分群时往往用到不止一种方法。
分群本身相对好理解，难的是分群 股东数据库 后怎么应用，怎么上策略。 再单说下用户生命周期价值管理，即LT管理：分LT和le： LT：life time即希望用户在产品的时间越长越好。
：希望在这个LT里面，能够完成对他这个用户的变现，获得商业价值，同时也给这个用户提供用户价值，这就是le。
对于其它还没有进入到这个健康活跃状态LT的时间段内)的用户，需要通过各种手段让他进入进去，这大概就是LT的底层逻辑。
有点抽象，再说的具体些： LT：是用户生命周期。在产品中体现为留存。 如果对ohort很熟练，那么应该很容易理解活跃天和留存的关系。
通过公式可以推导出一个稳定获客的产品，到第n天累计新增日活前n天留存对n的积分每天新增。留存函数可以通过前几天的每日留存数据进行拟合。
：是用户价值。比如广告变现。LT和可以根据两者的关系求出LT的最大值，以此为依据来平衡用户体验和产品的商业价值。
最终得到的用户商业价值可以和用户获取成本进行对比，若为正，那就可以大规模买量了。比如头条，猎豹。 这么说会不会太绝对了？tiktok说：会；tiktok是先大规模在脸书买量然后再做留存的，因为它有抖音的经验，当其短视频内容足够丰富时，其强大的算法逻辑一定能让留存提升，最终ROI必定能打正，所以tiktok后做的留存 好吧，最后再说下商业价值。