用户三分层：付费/活跃/流失各配一个动作

背景与问题

「用户分层」的教科书写法太多。solo 需要的是最小可用版：把用户只分三层，每层一个动作——不做 RFM 打分、不做画像聚类，先让每一层都有对应动作。

发现

（来源访问日期均为 2026-09-20 访问）

• 事实（RFM 经典框架）：Recency-Frequency-Monetary 是分层的学术根基——solo 版只需取 Recency（最近活跃）+付费与否两个轴。
• 事实（流失二分）：流失分主动型（有意解约）与被动型（支付失败）——动作完全不同：前者 win-back 问卷、后者是账单重试（c-billing-grace-period 的宽限期与 opc-receipt-validation-minimum 的状态同步）。
• 事实（Recurly 基准）：行业平均月流失约 3.27%——「进入流失层」的阈值可用「30 天未打开」起手，不必精确。
• 事实（UserIntuition 2025-11）：免费层的行为数据比营收指标早 6-9 个月预测付费流失——活跃免费用户是付费层的早期预警雷达。
• 推测：solo 的分层失败原因不是模型太粗而是「分了层没有动作」——每层没有固定动作，分层就只是报表装饰。动作先行、阈值粗糙都没关系。

结论

1. 三层的固定动作表：付费层=升级/忠诚感谢（月 1 次触达）；活跃免费层=教育+转化引导（周 1 次内容）；流失层=win-back+退出问卷（季度 1 次批量）。动作表写死，轮换执行。
2. 分层 SQL 一条：last_seen 30 天内 & 无购买=活跃免费；有有效订阅=付费；其余=流失——一条查询每天跑（opc-cron-design-minimum 的 job 之一）。
3. 被动型流失单独监控：支付失败的自动重试+通知流优先级高于主动流失的 win-back（金额回收成本最低）。
4. 免费层=雷达：活跃免费用户的行为下滑（打开频率降）是付费用户流失的前兆信号——每季度抽 5 人做触达访谈（opc-monthly-review-30min 的固定议程）。

待办 / 下次继续

• 三层划分 SQL 落地（每日 job）。
  
• 每层的动作表写进运营笔记 v0。
  

关联

opc-cron-design-minimum c-billing-grace-period opc-offboarding-flow opc-minimal-analytics-set