一.什么是用戶分層饭寺？
用戶分層是以用戶價(jià)值（比如說(shuō)：活躍用戶傅事、高價(jià)值用戶）為中心來(lái)進(jìn)行切割的茎辐，在同一分層模型下宪郊，一個(gè)用戶只會(huì)處于一個(gè)層次中。還有一種說(shuō)法是用戶分群拖陆，它是以用戶屬性（用戶身上的某一類(lèi)標(biāo)簽弛槐，比如：喜歡在地鐵上看書(shū)的用戶）為中心進(jìn)行劃分，1個(gè)用戶可能會(huì)同時(shí)擁有多個(gè)屬性依啰。
用戶分層的本質(zhì)是一種以用戶和特征乎串、用戶行為等為中心對(duì)用戶進(jìn)行細(xì)分的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)。
二.4種常見(jiàn)的用戶分層方法速警？
分層實(shí)施的兩大核心：
第一叹誉，我們找到一個(gè)分層的模型之后鸯两，處于不同層級(jí)的用戶，需要能夠被通過(guò)數(shù)據(jù)字段或標(biāo)簽等方式識(shí)別區(qū)分出來(lái)长豁。
第二钧唐，面向每一類(lèi)用戶的運(yùn)營(yíng)機(jī)制或策略是明確穩(wěn)定的。
用戶分層的兩個(gè)維度：
第一個(gè)維度：業(yè)務(wù)主鏈條標(biāo)準(zhǔn)化程度是高還是低
舉個(gè)栗子：像手機(jī)里的鬧鐘匠襟，定了鬧鐘之后钝侠，響了就取消掉，鬧鐘的過(guò)程簡(jiǎn)單且標(biāo)準(zhǔn)化程度非常高酸舍。再比如帅韧，像一些閱讀類(lèi)APP它的用戶所在的地區(qū)，用戶的年齡及身份不同啃勉，用戶的需求也會(huì)不同忽舟，它的業(yè)務(wù)主鏈條標(biāo)準(zhǔn)化程度低，是一個(gè)非標(biāo)的產(chǎn)品璧亮，并且有時(shí)它的業(yè)務(wù)鏈條非常長(zhǎng)還非常的復(fù)雜萧诫。
第二個(gè)維度：用戶在產(chǎn)品中互相影響的可能性是高還是低
有一些產(chǎn)品用戶是會(huì)在產(chǎn)品當(dāng)中發(fā)生關(guān)系的，而有些產(chǎn)品呢就不會(huì)枝嘶，有時(shí)候同一類(lèi)型的產(chǎn)品，用戶之間的影響也可能會(huì)不同哑诊。
舉個(gè)栗子：像理財(cái)類(lèi)的產(chǎn)品群扶，用戶之間的影響非常的低，但是像抖音镀裤、知乎這樣的產(chǎn)品竞阐，用戶之間的關(guān)系程度就高一些。
當(dāng)我們知道用戶處在哪個(gè)維度之后暑劝，我們就可以知道運(yùn)用哪一種分層方式了骆莹。
第一類(lèi)：用戶個(gè)性化特質(zhì)&需求區(qū)隔分層
這一類(lèi)的分層方式就比較適合適用在業(yè)務(wù)主鏈條標(biāo)準(zhǔn)化程度低的，業(yè)務(wù)主鏈條比較多樣担猛，業(yè)務(wù)比較復(fù)雜這樣的產(chǎn)品當(dāng)中幕垦。
我們對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)性化特質(zhì)的區(qū)隔分層，要首先清楚用戶個(gè)性化區(qū)隔的常見(jiàn)維度有哪些：
由上圖可以發(fā)現(xiàn)傅联，自然屬性里進(jìn)行區(qū)隔要依靠的是用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)先改，個(gè)性化需求里面的顯性和隱性消費(fèi)偏好要依賴的是用戶的行為數(shù)據(jù)。場(chǎng)景則是依賴于時(shí)間蒸走、地理位置進(jìn)行區(qū)分的仇奶。
那進(jìn)行個(gè)性化區(qū)隔分層的依據(jù)是什么呢？
我們要看看用戶是否會(huì)因?yàn)樯厦嫠惲械倪@些行為和屬性的不同比驻，導(dǎo)致其需求该溯、使用動(dòng)機(jī)岛抄、使用偏好等會(huì)出現(xiàn)較大差異。
那怎么判斷呢狈茉？要么靠常識(shí)和用戶洞察弦撩，要么靠數(shù)據(jù)。
進(jìn)行用戶個(gè)性化區(qū)隔分層時(shí)的兩種選擇：
第一種：選擇一個(gè)維度對(duì)用戶進(jìn)行劃分论皆，分別給予定向解決文案益楼。像美柚這款產(chǎn)品，用戶在不同的階段点晴，比如：我在備孕感凤、我懷孕了、我是辣媽等不同的維度進(jìn)行相關(guān)信息的區(qū)分和推送粒督。
第二種：選擇兩個(gè)有相關(guān)性的維度通過(guò)交叉區(qū)隔對(duì)用戶進(jìn)行劃分陪竿，再分別給予定向的解決方案。比方如某基金理財(cái)類(lèi)的產(chǎn)品：通過(guò)兩個(gè)維度來(lái)切割對(duì)用戶進(jìn)行劃分屠橄。
第二類(lèi)：?用戶身份區(qū)隔分層
這一類(lèi)的分層方式就比較適合運(yùn)用在用戶在產(chǎn)品中互相影響的可能性高的產(chǎn)品當(dāng)中族跛。
一款產(chǎn)品當(dāng)中，如果用戶之間是可見(jiàn)锐墙，可被影響的礁哄，我們賦予用戶身份的特質(zhì)（加V、勛章等）才會(huì)有意義溪北。
說(shuō)到用戶身份區(qū)隔分層就會(huì)提到用戶金字塔模型：
用戶金字塔模型是按照用戶的價(jià)值貢獻(xiàn)度大小或用戶影響力的稀缺程度由下到上搭建一個(gè)金字塔模型桐绒，再賦予每一類(lèi)用戶對(duì)應(yīng)的角色和權(quán)益，搭建一個(gè)良性關(guān)系之拨。
那如何梳理并搭建一個(gè)產(chǎn)品的用戶金字塔模型呢茉继？
首先，先梳理出產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯（這個(gè)產(chǎn)品當(dāng)中有哪幾類(lèi)業(yè)務(wù)角色蚀乔，這個(gè)業(yè)務(wù)角色當(dāng)中他們是怎么發(fā)生關(guān)系的）烁竭，然后逐次思考：
第三類(lèi)：用戶價(jià)值區(qū)隔分層
通過(guò)判斷用戶的價(jià)值高中低，來(lái)對(duì)用戶完成分層吉挣。這一類(lèi)和第四類(lèi)的分層方式是通用的派撕，所有產(chǎn)品都可以應(yīng)用。
用戶價(jià)值區(qū)隔分層有兩種做法：
第一種：依靠用戶生命周期定義對(duì)用戶進(jìn)行價(jià)值區(qū)隔
生命周期的定義我們上面說(shuō)過(guò)听想，用戶生命周期的定義腥刹，必然與用戶的價(jià)值成長(zhǎng)路徑有關(guān)。不同的產(chǎn)品用戶價(jià)值成長(zhǎng)路徑也會(huì)不同
用戶生命周期的定義無(wú)非就兩種：
第一種是強(qiáng)付費(fèi)類(lèi)的產(chǎn)品
我們把用戶從進(jìn)入到付費(fèi),?持續(xù)付費(fèi)到流失這樣一個(gè)典型的路徑畫(huà)出來(lái)汉买，然后給不同的用戶劃分不同的階段衔峰，每個(gè)階段被定義成用戶生命周期里的層次。
第二種：是流量類(lèi)的產(chǎn)品
第二種：通過(guò)關(guān)鍵用戶行為對(duì)用戶進(jìn)行價(jià)值區(qū)隔。
這兩種方式的有共性也有差異性垫卤，共性是：都需要找到某一種方式對(duì)于我們當(dāng)前站內(nèi)的用戶的用戶價(jià)值進(jìn)行判斷威彰。并對(duì)用戶價(jià)值的區(qū)間（是高還是低）做界定。然后對(duì)不同價(jià)值區(qū)間的用戶做針對(duì)性的運(yùn)營(yíng)穴肘。不同的是：?去判斷用戶價(jià)值第一種依靠的是用戶的生命周期的模型歇盼，第二種是通過(guò)幾個(gè)關(guān)鍵用戶的行為做交叉分析。
通過(guò)關(guān)鍵用戶行為對(duì)用戶進(jìn)行價(jià)值區(qū)隔是找到產(chǎn)品中能夠衡量用戶價(jià)值的關(guān)鍵行為评抚，對(duì)其進(jìn)行交叉分析和評(píng)估豹缀，最終形成某種分層模型，比如經(jīng)典的RFM模型慨代。
那什么是RFM模型呢邢笙？
RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段，它通過(guò)Recency-距離最近一次交易侍匙、Frequency-交易頻率氮惯、Monetary-交易金額這三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)描述該?客戶的價(jià)值狀態(tài)，依據(jù)這三項(xiàng)指標(biāo)劃分8類(lèi)客戶價(jià)值想暗。
實(shí)施RFM用戶分層的操作步驟是什么妇汗？
第一步：抓取用戶R、F说莫、M三個(gè)維度下的原始數(shù)據(jù)杨箭。
首先，我們需求提出數(shù)據(jù)的需求唬滑，并定義出F中的“一段時(shí)間”是多久以及用戶類(lèi)型告唆，然后拉出該時(shí)間段內(nèi)所有的訂單數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段包括用戶ID晶密、下單時(shí)間和訂單金額。這里需要注意的是定義一段時(shí)間模她，我們可以拍腦袋稻艰，也可以參考業(yè)務(wù)進(jìn)展和需求，一般如果業(yè)務(wù)比較穩(wěn)定的情況下侈净，多以自然年或季度尊勿、半年等為單位來(lái)進(jìn)行定義。
第二步：定義R畜侦、F元扔、M的評(píng)估模型與中值
我們需要根據(jù)業(yè)務(wù)特性或數(shù)據(jù)分布情況來(lái)劃分?jǐn)?shù)據(jù)分布區(qū)間，設(shè)定評(píng)估模型旋膳，然后設(shè)定中值澎语。
第三步：進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取用戶的R、F擅羞、M值
第四步：參照評(píng)估模型與中值尸变，對(duì)用戶進(jìn)行分層。
第五步：針對(duì)不同層級(jí)用戶制定運(yùn)營(yíng)策略减俏，推進(jìn)落地召烂。
第四類(lèi)：AARRR模型分層
AARRR模型通常是在增長(zhǎng)的語(yǔ)境下看到的，我們也可以通過(guò)這個(gè)模型對(duì)用戶進(jìn)行粗放的分層娃承。
第一種AARRR模型：
第二種AARRR模型：
兩種模型并沒(méi)有絕對(duì)的好與壞奏夫，只是適用的場(chǎng)景不同，像滴滴這種產(chǎn)品历筝，用戶上一就收費(fèi)酗昼，收入放在前面比較好。
如果是流量型的產(chǎn)品漫谷，有了流量才能增值用第一種AARRR模型比較好一些仔雷。
想用好AARRR模型來(lái)用用戶分層的話，一定要找到合適的數(shù)據(jù)指標(biāo)舔示，來(lái)描述和定義處于每一層級(jí)的用戶碟婆。
作者：菜菜嘮產(chǎn)品
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