F是一个月内的登录次数

　　希望把这个入口再提上来，你觉得我该怎么做？我该不该直接和产品经理沟通这个需求？”

　　我问他：“改变了入口位置之后，你们有没有在用户改版后第一次使用产品的时候，做过引导？”

　　“没有。”

　　“那有没有通过短信、EDM等方式通知用户？”

　　“也没有。”

　　“那你们在运营方面做了什么？”

　　“加了一个FAQ。”

　　如果网站（产品）运营人员对用户不够尊重，产品有变化不告知、不引导用户，用户当然会觉得不愉快，互联网的发展很快，产品的可替代性很强，用户很容易找到其他新产品。

　　反过来，如果用户提出了建议，运营人员不思考如何从中找到解决问题的方法，准备全盘接受。这显然也是不对的。

　　再举一个我自己的例子是。

　　2005~2008年，我在中国少年雏鹰网工作。这个网站是一个面向7~16岁青少年的绿色博客社区，可能是当时面向这个年龄阶段的最大的青少年社区，同时也是最早的青少年博客社区。

　　因为是社区，所以网站有很多小组并拥有一群少年意见领袖。2006、2007年，一位极忠诚但已不是很活跃的少年意见领袖因为一些事情，与一位青少年管理员发生了争吵，从一对一，发展到多对一，然后发展到多对多。

　　一个是在社区活跃多年，有众多好友的意见领袖；一个是新上任的社区某分类用户管理员，同时在社区内拥有很多和他同年龄同背景的朋友。两人吵起来以后，一时间社区用户开始站队，分成两派彼此指责，吵得不可开交。最后，他们来找编辑们评理，双方措辞激烈，而意见领袖尤甚，因为她在社区时间更长，提供了很多内容，结交了很多朋友——包括编辑，大家都认识她、欣赏她。

　　当时，我做了一个现在看来非常错误的决定，就是以中立的立场来面对这件事情。

　　最后，少年意见领袖从社区离开了，她的小伙伴们也随之不再活跃，甚至离开；少年管理员也不开心，慢慢地也不再活跃，最后也离开了。

　　那段时间，社区充满了对编辑团队的质疑，两方都认为编辑偏袒了对方。

　　我为这件事难过了很久，也思考了很久，想弄清楚我究竟错在哪里了。

　　后来我逐渐明白，可能是因为，当时中立的态度对双方来说都是伤害。如果我当时站在网站的立场考虑问题，我应该努力拉拢意见领袖，这样她与一众优质内容提供者可能就不会走；但是考虑到他们的年龄，即便这件事不发生，他们也会逐渐从这个社区淡出，如果从这个角度来说，我应该维护好新生力量，让他们成为新的社区内容提供者和中坚力量。不管我做什么选择，似乎都比当时保持中立，结果导致双方都离开要好得多。

　　这件事情给我的启发是：运营者应该以一个较高的视角去看待运营中出现的用户之间的问题。运营者是管理者，而不是调停者。管理，就是确立规范，对符合规范者予以奖励，对不符合规范的，就惩罚；同时，要考虑如何将规范落实，而不是空有一堆条款作摆设。

　　所以，我们要和用户保持联系，但又不可以走得太近。

　　最后，用户运营者要心中有数，在整个网站（产品）中，谁是你的member，谁又是你的user。对于内容社区来说，贡献内容的就是member，消费内容的是user；对于电商来说，在此购物的就是member，而只看不买的是user。很多时候，用户运营人员对这一点存在误解，我想告诉大家的是：对于用户运营来说，member是第一位的，user是第二位的，哪怕都被称为“用户”，二者也具备不同的权重，不同的价值，需要区别对待。

　　分级管理，用户运营的必备手段

　　用户分级，听上去是一件毫无意义的事情，既然平台已经有了用户，为什么还要做分级？原因很简单，不管是一个人还是一家公司，不管是一个网站还是一个App，能够投入的精力和资源都是有限的，而投入和产出比需要最大化，否则就会影响发展。

　　那么，如何对用户进行分级？传统商业的用户管理的做法中，最简单最广泛应用的就是建立RFM模型，RFM模型是一种工具和手段。R是Recency，最近一次消费；F是Frequency，消费频率；M是Monetary，消费金额。这三个要素，可以简单有效地反馈客户的价值。

　　图5–45

　　通过图5–45，大家不难发现，传统商业的用户管理方式针对的是花钱的用户。也就是说，在传统商业的逻辑中，消费者才是Member，而不消费的就是User，一个商场里，一直只逛不消费的不是客户，而仅仅是客流。

　　在整个RFM模型中，最近一次消费的时间越近越好，因为这类用户更敏感，基于这类用户进行的运营和营销产生的效果会更好；而在限定时间里的消费频率越高越好，消费金额越高越好，原因是，消费频率高说明用户的满意度高，愿意重复购买，更有价值；消费金额高则说明用户本身的价值高，因为基于“二八原则”，20%的消费者贡献了80%的消费金额，甚至在网络游戏业态中，5%的付费用户养活了其他95%的免费用户。

　　我们以一个内容型社区为例。这里的R指的是最近一次登录，F是一个月内的登录次数，M是产生内容的数量（还可以详细定义为主体内容或评论内容，此处暂时不做展开讨论）。

　　先对R进行分级，我们按照最近一次登录距离当日的时间排序，如表5–5。

　　表5–5

　　用户分级以后，我们可以进一步思考，如果我们针对R5用