当互联网产品拥有大量用户时，一般会对用户进行分层，以便更好地根据用户特征进行精细化运营。 本文作者介绍了4种用户分层的方法，供大家参考学习。

为什么几乎所有的互联网产品在用户数量比较多的时候都会进行用户分层呢？

主要是因为当用户数量较大时，千人的个性化需求与通用化的运营策略之间的矛盾将成为当前产品的主要矛盾。 用户特征的差异导致了用户的个性化需求，也催生了精细化运营的需求。

说起用户分层，大家可能会想到这几个词：核心用户、种子用户、氪金用户、免费用户、活跃用户、流失用户、内容创作用户和内容消费用户。

例如，抖音的用户可以大致分为内容创作者和内容消费者。 当然，两者还可以进一步细分。

产品的核心利益诉求是利润。 这个利润无论是钱还是流量，都需要用户分层。 针对不同级别的用户采取不同的运营策略，进行精细化运营。 只有这样，才能实现运营资源和产品的最大化利用。 利益最大化。

用户分层的本质是根据用户特征、用户行为等对用户进行细分的精细化运营方法。

以下是四种常见的用户分层方法。

1、用户价值细分与分层

用户价值细分是分层的，分为两个维度：一是基于用户生命周期的定义对用户进行价值细分； 二是根据关键用户行为对用户进行价值细分。

用户生命周期的定义必然与用户价值增长路径相关。 不同类型的产品有不同的价值增长路径。 根据产品是否付费以及产品的使用频率，不同产品的价值增长路径可以分为四个象限：

每个人都应该熟悉用户生命周期模型。 一般来说，用户的生命周期分为5个阶段。 当然，这并不意味着每个用户都会经历完整的生命周期。 这只是一个通用模型。

（1）介绍期：用户注册后，刚刚开始使用产品，还不熟悉该产品及其所能带来的价值。 从数据上的定义就是你刚刚注册，还没有体验核心功能流程（核心功能流程需要提前定义并分析统计）

（2）成长期：对产品有一定的了解，认识到产品提供的用户价值，已建立初步的使用习惯，并会定期使用产品。 数据中的定义是用户已经体验过核心功能流程，并且使用频率和时长大于或等于定义的最小阈值。 例如，每周登录3次，每次使用10分钟。

（3）成熟阶段：对产品已经形成高度依赖和习惯，使用频率和时长明显较高，能贡献高价值。数据中的定位是使用频率和时长使用次数大于或等于一定阈值（取决于产品），或者支付频率和金额达到一定阈值。

（4）休眠期：曾经是成熟用户，但现在不再访问或使用该产品，或者访问频率越来越低。 数据中的定义是产品超过10天未使用（具体情况具体分析）。

（5）损失期：长时间未登录产品甚至卸载产品的用户。 该数据定义为超过30天未使用产品的用户（定制）。

另一种对用户价值进行细分和分层的方法是根据用户的关键行为来划分用户。 最典型、最常用的方法是RFM方法。 RFM代表了用户的三个关键行为：

R()、距最近一笔交易的距离 F()、交易频率 M()、交易金额

通过RFM方法可以将用户分为8大类型

（图片不是很高清，凑合一下吧）

我们需要分析每个用户他的RFM值，然后判断用户的类型。 利用RFM方法进行分层主要分为以下步骤：

抓取数据只需要设定好RFM三个维度的抓取原则，然后问开发人员或者数据分析师就可以了。

定义RFM三个维度中位数的常用方法一般有以下三种：

所有数据的平均值或中值是基于业务节点的重要值。 例如，投资理财的R值通常为1个月。 根据28岁规则计算得出，80%的用户集中在低频低量区间，20%的用户集中在高频高量区间聚类算法。 如果数据分析师明白这一点，那就最好了。

后面如何进行数据分析这里就不详细说了。 网上有很多文章教你如何使用RFM。

RFM方法的核心逻辑是找出影响用户价值水平的关键行为，然后进行交叉分析和用户划分。 因此，RFM模型并不一定具有上述含义，在不同的领域可以有不同的定义。 例如：

在金融领域，R代表最后一次投资的时间，F代表投资的频率，M代表投资的金额； 在直播领域，R代表最后一次直播观看时间，F代表观看频率，M代表总观看时长； 在游戏领域，R代表最近一次玩游戏的时间，F代表游戏的频率，M代表游戏的时长。 也可以定义为，R代表最近一次游戏充值时间，F代表充值频率，M代表充值金额。

RFM只是代表了一种层次化的思维方式。 对于任何产品，我们都可以定义影响用户的关键行为，然后定义这些行为的指标，然后对这些指标进行交叉分析，完成用户的分层。

2.模型分层

听说过增长黑客的同学一定对这个模型很熟悉。 模型不仅可以用于增长，还可以用于用户分层。

获取用户：下载而不注册，或完成注册但不进行任何操作。 现阶段需要关注不同渠道的注册转化率，优化渠道资源配置。 增加活动等级：已注册，但尚未完成产品核心流程体验。 这一阶段需要加强用户的指导来完成核心流程。 提高留存率：体验过核心流程，但留存时间不高。 分析保留问题，然后提供具体的运营策略。 病毒式传播：活跃频率超过一定阈值的用户。通过工具优化，刺激用户传播并获得收益：针对活跃度和留存时间超过一定阈值的用户，针对特定用户，结合具体场景进行强化付款指导

是一个比较粗略的用户分层模型，适合产品比较早期的阶段。 现阶段用户数量不大也不小，公司的数据系统可能还没有建立起来。

3、用户身份细分与分层

说到用户身份，第一个想到的词就是KOL。 在内容社区中，用户的身份一般至少分为两类：KOL和普通用户。 对于这两类用户来说，操作策略肯定是不同的。

只有当用户的行为特征和需求在产品所在的领域差异较大时，采用身份细分进行分层才会更加合适。 例如，微博至少可以分为：名人用户、KOL用户、活跃用户和普通用户。

如何梳理产品的用户身份细分模型？ 问自己三个问题：

用户之间是否存在关系？ 某一类用户是否会因为贡献内容的稀缺而创建一个用户类别？ 用户能否在自然状态下实现阶级晋级。

如果用户之间不存在关系，则身份分段分层模型不适用。

如果存在关系，并且会因贡献内容或稀缺性而产生用户分层，则根据贡献或稀缺性构建用户分层模型。

如果不同阶层的用户能够自然进阶，那么就根据进阶阶层建立用户分层模型。

4、用户需求细分与分层

用户需求细分、分层，主要分为两个维度：

用户的自然属性主要依赖于用户的基础数据，包括性别、年龄、职业、收入等。用户的个性化需求主要依赖于用户的行为数据、个人消费偏好、个人场景偏好。

因此，用户需求的细分和分层主要是基于分析用户在这两个维度上是否存在明显差异。 判断有两种方式，经验洞察和数据说话。

在具体操作中，可以使用单一维度进行区分，也可以使用二维进行交叉分析。

选择一个维度来区分。 例如，典型产品美友会在用户处于备孕、怀孕、辣妈等不同状态时推送不同的内容。 比如婚介产品也会针对不同年龄段、不同性别的用户进行用户需求的细分和分层。

选择两个维度进行交叉分析。 例如，购物产品会根据用户的性别、年龄、消费偏好属性向用户推送不同的产品。

用户分层的主要目的是为后续用户精细化运营，最终目标是以最小的运营成本实现产品收益最大化。

用户分层有两个核心方面：一是可以定义不同级别的用户，有清晰的数据标签和属性标签，实现用户标签的自动化； 二是不同层级的用户运营策略针对性强、稳定。

用户分层常用的四种方法：

用户价值细分和分层，包括用户生命周期和RFM方法模型，适合产品相对早期的阶段。 这是一种简单粗暴的分层方法。 用户身份细分和分层适合于产品的有联系、有意愿的用户。因贡献度或稀缺性而有明显阶层划分的产品用户的用户需求细分和分层，简单来说就是用户是否对产品有需求由于用户特性的不同，也会有所不同。