當一款互聯網產品用戶量比較大的時候，一般都會對用戶進行分層，以便更好的根據用戶特征精細化運營。本文作者介紹了4種用戶分層的方法，供大家參考和學習。

為什么幾乎所有的互聯網產品，當用戶量比較大的時候，都會進行用戶分層？

主要是因為，用戶量大的時候，千人千面的個性化需求和普適的運營策略的矛盾就會成為當前產品的主要矛盾。用戶特征的差異導致了用戶個性化訴求，也催生了精細化運營的需求。

一談到用戶分層，大家的腦海中可能會浮現出這些詞匯：核心用戶，種子用戶，氪金用戶，白嫖用戶，活躍用戶，流失用戶，內容創作用戶及內容消費用戶。

例如，抖音的用戶，就可以粗略劃分為內容創作者和內容消費者，當然這兩者還可以繼續細分。

產品最核心的利益訴求是盈利，這個利不管是金錢還是流量，都需要進行用戶分層，對不同層級的用戶采用不同的運營策略，進行精細化運營，才能達到運營資源的最大化利用和產品效益的最大化。

用戶分層的本質是一種以用戶特征、用戶行為等為中心對用戶進行細分的精細化運營的手段。

下面來分別介紹下4種常見的用戶分層的方法。

一、用戶價值區隔分層

用戶價值區隔分層，又分為兩個維度：第一，依靠用戶生命周期定義對用戶進行價值區隔；第二，依靠用戶關鍵行為對用戶進行價值區隔。

用戶生命周期定義必然與用戶價值成長路徑有關。不同類型的產品有不同的價值成長路徑。按照產品是否付費及產品的使用頻率，可以將不同產品的價值成長路徑劃分為四個象限：

用戶生命周期模型大家應該都不陌生，一般用戶的生命周期會分為5個階段，當然不是說每個用戶都會經歷完整的生命周期，這只是一個一般模型。

（1）導入期：用戶注冊后，剛剛上手，對產品還不熟悉，對產品能帶來什么價值也還不熟悉。在數據上的定義是，剛剛注冊，尚未體驗核心功能流程（核心功能流程需要事先定義并埋點做統計）

（2）成長期：對產品有了一定的了解，對產品提供的用戶價值比較認可，已經建立起了初步的使用習慣，會定期使用產品。在數據上的定義是，已經體驗過核心功能流程，使用頻率和使用時長大于或等于定義的最小閾值，例如，每周登錄三次，每次使用時長10分鐘。

（3）成熟期：對產品已經形成了高度的使用依賴和習慣，使用頻率和使用時長顯著高，能夠貢獻較高的價值。數據上的定位為，使用頻率，使用時長大于或等于某個閾值（根據產品來定），或者付費頻率和價值達到一定閾值

（4）休眠期：曾經是成熟期用戶，但是現在已經不再訪問或使用產品，或者訪問頻次越來越低。數據上的定義為，超過10天（具體情況具體分析）未使用產品。

（5）流失期：已經長時間不登錄產品，甚至已經卸載產品的用戶。數據上的定義為，超過30天（自定義）未使用產品的用戶。

另一種，用戶價值區隔分層的方法是根據用戶的關鍵行為來進行劃分。最典型且常用的方法是RFM方法。RFM分別代表用戶三種關鍵行為：

1. R（Recency），距離最近一次交易
2. F（Frequency），交易頻次
3. M（Monetary），交易金額

通過RFM方法可以將用戶分成8大類型

（圖片不太高清，湊合著看哈）

我們需要對每個用戶分析他的RFM值，然后確定用戶的類型。使用RFM方法進行分層主要分為以下步驟：

抓取數據，只需要定好RFM三個維度的抓取原則，然后麻煩開發小哥或者數據分析師小姐姐就可以了。

定義RFM三個維度的中值，一般有三個常見的方法：

1. 所有數據的平均值或中值
2. 基于一個業務節點的重要值，例如投資理財類的R值，一般是1個月，因為發工資才有錢投資
3. 以二八法則進行推算，80%的用戶集中在低頻低金額區間，20%的用戶集中在高頻高金額區間
4. Means聚類算法，這個如果數據分析師小姐姐懂得話，就最好了

后面如何進行數據分析的方法，在這里就不細說了，在網上有很多教大家使用RFM的文章。

RFM方法的核心邏輯是找出影響用戶價值高低的關鍵行為，然后進行交叉分析和用戶劃分。所以RFM模型并不一定就是上述的含義，在不同領域可以是不同的定義。例如：

1. 金融領域，R代表最近一次投資的時間，F代表投資頻率，M代表投資金額；
2. 直播領域，R代表最近一次觀看直播的時間，F代表觀看頻次，M代表觀看總時長；
3. 游戲領域，R代表最近一次玩游戲的時間，F代表游戲頻次，M代表游戲時長。還可以定義為，R代表最近一次游戲充值的時間，F代表充值頻率，M代表充值金額。

RFM只是代表一種分層的思維方式，任何產品，我們都可以定義影響用戶的關鍵行為，然后定義出這些行為的指標，再對這些指標進行交叉分析，來完成對用戶的分層。

二、AARRR模型分層

聽說過增長黑客的同學，對這個模型肯定不陌生。AARRR模型不僅可以用來做增長，也可以用來做用戶分層。

1. 獲取用戶：下載未注冊，或完成注冊但無進一步行為。這一階段要關注不同渠道的注冊轉化率，優化渠道資源投放。
2. 提高活躍度：已注冊，但是未完成產品的核心流程體驗。這一階段需要加強引導用戶完成核心流程。
3. 提高留存率：體驗了核心流程，但是持續留存時長不高。針對留存問題進行分析，然后給出具體的運營策略。
4. 病毒式傳播：活躍頻次超過一定閾值的用戶。通過工具優化，刺激用戶進行傳播
5. 獲取收入：活躍度和留存時長超過一定閾值的用戶，針對特定用戶，結合特定的場景加強對于付費的引導

AARRR是一個比較粗略的用戶分層模型，適用于產品比較初級的階段，這個階段用戶量說大不大，說小不小，且公司的數據體系可能尚未搭建起來的階段。

三、用戶身份區隔分層

一說到用戶身份，大家第一時間聯想到的詞，是不是KOL。在內容社區，用戶的身份一般都會至少分為KOL和普通用戶兩種，對于這兩種用戶，運營的策略肯定不同。

只有當產品所在的領域中，用戶的行為特征和訴求差異較大時，使用身份區隔的方式進行分層就會比較合適。例如，微博，至少就能分為：明星用戶，KOL用戶，活躍用戶和普通用戶。

如何梳理產品的用戶身份區隔模型？問自己三個問題：

1. 用戶之間是否存在關系？
2. 某類用戶是否會因貢獻的內容，稀缺性而產生用戶階層
3. 用戶之間是否可以在自然狀態下實現階層的進階。

如果用戶之間不存在關系，那么不適用身份區隔分層模型。

如果存在關系，并且會因為貢獻內容或稀缺性產生用戶階層，那么就根據貢獻度或稀缺性搭建用戶分層模型。

如果不同階層的用戶可以自然進階，那么就根據進階的階層搭建用戶分層模型。

四、用戶需求區隔分層

用戶需求區隔分層，主要分為兩個維度：

1. 用戶自然屬性，主要依賴用戶的基礎數據，包括性別，年齡，職業，收入等；
2. 用戶個性化需求，主要依賴用戶的行為數據，個人消費偏好，個人場景偏好。

所以，用戶需求區隔分層，主要就是通過分析用戶是否在這兩個維度上，用戶的需求有明顯的差異，判斷的方法兩種，經驗洞察和數據說話。

在具體操作時，可以使用單個維度進行區分，也可以使用兩個維度進行交叉分析。

選擇一個維度進行區分，例如，典型的產品美柚，在用戶不同的狀態下，備孕，懷孕，辣媽，會推送不同的內容。例如，婚介類產品，針對不同年齡層次，不同性別的用戶也會進行用戶需求的區隔分層。

選擇兩個維度進行交叉分析，例如購物類產品，就會根據用戶的性別，年齡和消費偏好的屬性，給用戶推送不同的產品。

用戶分層的主要目的是為了后面的用戶精細化運營，最終要實現的目標是以最小的運營成本實現產品收益的最大化。

用戶分層的兩大核心：一是不同層級的用戶可以用明確的數據標簽，屬性標簽定義出來，這樣才能實現用戶標簽自動化；二是不同層級的用戶運營的策略是有針對性且穩定的。

用戶分層常用的4大方法：

1. 用戶價值區隔分層，包括用戶生命周期和RFM方法
2. AARRR模型，適用于產品比較初級的階段，是一種簡單粗略的分層方法
3. 用戶身份區隔分層，適用于產品的用戶有聯系，并且會因為貢獻度或稀缺性而產生明顯的階層區隔的產品
4. 用戶需求區隔分層，簡答的說就是用戶在產品的需求是否會因為用戶特征的不同而不同。

作者：Jarvan

來源：Jarvan