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用户思维是一种通过4D用户画像的绘制过程来深入、全面地认知用户的思维工具。它能够帮助我们构建用户的共性元素，并从中得出有效的增长策略。然而，过度使用某些策略可能会导致用户对策略产生免疫，从而使一些策略失效。
除此之外，用户思维在实际运营中还会受到用户生命周期的影响。用户生命周期可以被划分为接触、接收和流失这几个阶段，只有在有效的活跃周期内的用户才是具有价值的用户。
同时，目标用户之间的价值贡献也会存在差异。由二八定律可知，80%的价值往往来自20%的目标用户。因此，在使用用户思维时，我们需要注意以下三个方面：策略免疫、用户生命周期以及用户分层管理。
用户思维是针对用户的共性需求所提出的解决方案，通过挖掘共性需求并输出策略来满足用户需求。然而，这种解决方案往往容易被竞争对手抄袭，导致用户被过度满足，从而形成策略免疫，策略的效果逐渐下降，甚至消失。为了缓解这一问题，可以从两个方向进行改进：迭代4D用户画像和迭代现有策略。
首先，迭代4D用户画像是指根据市场竞争、科技发展、社会环境等因素的变化，有计划地更新用户画像。通常，可以在每年度进行一次4D用户画像的更新，并结合热点和趋势用户变化图进行补充。可以在每个季度或重要事件之前预估并制作临时的用户画像图，以提前了解热点事件对用户的共性影响，并及时输出相应的增长策略。举例来说，在疫情期间，由于大众无法在健身房锻炼身体和居家隔离缺乏运动，线上直播健身成为满足用户健身需求的有效策略。通过迭代4D用户画像，每年重新更新用户画像，并结合热点事件进行补充，可以持续挖掘新的用户共性，保持优质策略的持续输出，从而弥补策略免疫带来的负面效果。
其次，迭代现有策略是在之前有效的策略逐渐失效后，不急于更换策略，而是通过逐步优化来延长策略的有效时间。许多策略并非一蹴而就，而是通过多次迭代逐步改进，最终达到新的效果水平，成为刷屏级的成功案例。例如，淘宝私域用户增长方法中，商家开始采用包裹小卡片的方式引导用户添加微信，最初是一张密密麻麻介绍活动规则的A4纸，然后迭代到A5纸的感谢信，再到一张名片大小的卡片。随着时间的推移，还可以叠加短信发货通知、电话使用指导、电话号码搜索加微信等方式，不断迭代升级策略，实现电商私域增长策略的持续优化，有效应对策略免疫带来的负面效果。为了实现这一效果，不仅需要对用户有更深入的认知，还需要跨领域学习运营增长知识，以补充经营策略的多样性。
通过以上两个方面的改进，可以有效缓解策略免疫现象，延长策略的有效时间。这需要持续迭代4D用户画像，保持对用户认知的更新，以及通过迭代现有策略，逐步优化策略效果。此外，跨领域学习和运营增长知识的应用也是非常重要的补充手段。这些努力将有助于在竞争激烈的市场中持续输出有效的增长策略，为企业带来长期的成功。
用户生命周期，也被称为用户价值贡献周期，是指用户从接触产品或服务开始到停止使用的整个过程。这个周期类似于生物学中动物从出生到死亡的一系列变化过程。用户生命周期一般分为五个阶段：接触期、熟悉期、活跃期、静默期和流失期。用户生命周期示意如图4-3所示。
图4-3 用户生命周期示意
产品的价值等于用户数量乘以每个用户产生的价值。延长用户生命周期可以增加用户留存，从而增加用户总量，产生更多商业价值。因此，如何延长和增加用户的价值贡献，对提升增长效果至关重要。
在用户生命周期的五个阶段，每个阶段用户所产生的价值是不同的。了解各个阶段的特征，并运用相应的策略和方法来提升每个阶段的效果，从而实现整体价值贡献的增长。以电商App平台的用户运营为例，不仅需要想办法让用户下载（接触期），还要确保用户在熟悉App的价值后能够留存下来（熟悉期），培养用户的消费习惯或使用习惯（活跃期），随着时间的推移，用户对平台的依赖程度逐渐降低而进入静默期，最终可能会卸载（流失期）。
为了延长用户的生命周期，企业可以通过运营策略，将处于熟悉期的用户引入多个平台或连接多个产品，建立起紧密相连的关系。这种多重的连接关系可以避免单一渠道或单一产品的使用周期限制，并衍生出多重产品使用周期相互交替的情况，从而延长整个用户价值贡献周期。例如，对于某个App的用户，可以引导他们关注公众号、添加客服好友，即使用户卸载了App，仍然可以通过朋友圈、公众号等途径接触到产品广告，从而重新下载该App。
而为了增加用户的价值贡献，可以拓展用户产生多重价值的行为，不仅限于消费平台商品或服务的交易行为，还可以通过帮助平台输出内容、拉新裂变、口碑传递等方式，创造用户不同的价值贡献，以提升用户的总体价值。
通过以上方法，可以有效延长用户的生命周期，并增加用户的价值贡献。这需要在不同阶段采取相应的策略和方法，以满足用户的需求，建立良好的用户关系，实现持续的增长效果。
用户分层是根据用户的行为或属性将其划分为不同等级。分层的基准可以是购买频次、消费金额或其他行为指标。通过对用户进行分层，可以更加精准地进行用户运营。例如，对于新用户，商家可以推出新客专享的优惠活动，对于老用户，可以推出会员积分活动，以便更好地分析主要价值用户层，并制定不同的运营策略，实现更有效的转化。将主要精力集中在最有价值的用户运营工作上，可以最大限度地提高价值产出效果。
RFM模型是一种常用的用户分层方法，它由美国数据库营销研究所的阿瑟·休斯（Arthur Hughes）提出。RFM模型将客户数据库中的信息分为三个要素，这三个要素构成了用户分层的指标。
1）最近一次消费（Recency）：最近消费的用户对产品的信息敏感度较高，更容易对产品的后续服务和信息做出反应。
2）消费频率（Frequency）：消费频率高的用户通常被认为是老用户，他们已经养成了对产品的使用习惯，因此对产品具有较高的忠诚度。
3）消费金额（Monetary）：消费金额较大的用户通常是价值创造较大的用户，他们对产品有较高的认可，并具备持续消费的能力。
根据以上三个指标，可以为每个指标设置相应的分值。例如，最近一次消费的时间越近，得分越高，最高为5分，最低为0分。消费频率可以按从低到高进行分层，分值为0～5分。消费金额也可以按照从低到高进行分层，分值为0～5分。通过这样的分值设置，可以得到如图4-4所示的RFM用户分层结果，进而进行高价值用户的分层规划。将更多的精力投向高价值用户是非常重要的。事实上，某项调查显示，许多公司和组织的价值创造都来自前20%的用户贡献。因此，将80%的运营管理精力投向高价值用户，往往能够显著提高效益。
图4-4 RFM用户分层结果
通过RFM模型和高价值用户的分层规划，企业可以更加专注地管理和运营用户，实现更好的运营效果和业绩提升。