这四个方法，手把手教你学会用户分层。

为什么几乎所有的互联网产品在用户数量大的时候都会被用户分层？主要原因是当用户数量大时，千人千面的个性化需求与普遍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，也催生了精细操作的需求。说到用户分层，这些词可能出现在每个人的脑海中：核心用户、种子用户、氪金用户、白嫖用户、活跃用户、丢失用户、内容创作用户和内容消费用户。例如，抖音用户可以粗略地分为内容创作者和内容消费者，当然，这两者可以继续细分。产品的核心利益需求是利润，无论是金钱还是流量，都需要对用户进行分层，对不同层次的用户采取不同的操作策略，进行精细操作，以最大限度地利用运营资源和产品效益。用户分层的本质是以用户特征和用户行为为中心细分用户的精细操作手段。下面分别介绍四种常见的用户分层方法。1、用户价值区分层分为两个维度：一是依靠用户生命周期定义对用户进行价值区分；二是依靠用户关键行为对用户进行价值区分。用户生命周期的定义必然与用户价值增长路径有关。不同类型的产品有不同的价值增长路径。根据产品是否付费和产品使用频率，不同产品的价值增长路径可分为四个象限：用户生命周期模型应熟悉，一般用户生命周期将分为五个阶段，当然，并不是说每个用户都会经历一个完整的生命周期，这只是一个一般的模型。(1)导入期:用户注册后，刚刚开始，不熟悉产品，不熟悉产品能带来什么价值。数据的定义是，核心功能流程刚刚注册，尚未经历（核心功能流程需要提前定义和埋点统计）（2）增长期：对产品有一定的了解，认可产品提供的用户价值，建立了初步的使用习惯，并将定期使用产品。数据的定义是，核心功能流程已经经历过，使用频率和使用时间大于或等于定义的最小阈值。例如，每周登录三次，每次使用10分钟。(3)成熟期:对产品形成了高度依赖和习惯，使用频率和使用时间明显较高，可以贡献较高的价值。数据定位为使用频率、使用时间大于或等于阈值（根据产品确定），或付费频率和价值达到一定阈值（4）休眠期：曾经是成熟用户，但现在不再访问或使用产品，或访问频率越来越低。数据定义为10天以上未使用产品(具体情况具体分析)。(5)流失期:已经很久没有登录产品甚至卸载产品的用户。数据定义为未使用产品超过30天（自定义）的用户。另外，用户价值分层的方法是根据用户的关键行为进行划分。RFM方法是最典型、最常用的方法。RFM分别代表用户三种关键行为：R（Recency），距离最后一笔交易F（Frequency），交易频次M（Monetary），我们需要分析每个用户的RFM值，然后确定用户的类型。使用RFM方法分层主要分为以下步骤：捕获数据，只需设置RFM三维捕获原则，然后麻烦开发弟弟或数据分析师妹妹。定义RFM三个维度的中值通常有三种常见方法：所有数据的平均值或中值都基于一个业务节点的重要值。例如，投资和财务管理的R值通常为1个月。由于工资支付，有钱投资按28条规则计算。80%的用户集中在低频低金额范围内，20%的用户集中在高频高金额范围内的Means聚类算法上。如果数据分析师的小妹妹知道，最好以后如何进行数据分析，这里就不细说了，网上有很多文章教你使用RFM。RFM方法的核心逻辑是找出影响用户价值的关键行为，然后进行交叉分析和用户划分。RFM方法的核心逻辑是找出影响用户价值的关键行为，然后进行交叉分析和用户划分。因此，RFM模型不一定是上述含义，可以是不同领域的不同定义。例如，在金融领域，R代表最新的投资时间，F代表投资频率，M代表投资金额；在直播领域，R代表最新的*时间，F代表*频率，M代表*总时间；在游戏领域，R代表最新的游戏时间，F代表游戏频率，M代表游戏时间。也可以定义为R代表最新游戏充值时间，F代表充值频率，M代表充值金额。RFM只代表一种分层思维方式。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，然后交叉分析这些指标，以完成用户的分层。二、AARR模型分层听说过黑客增长的同学，对这个模型肯定不陌生。AARR模型不仅可以用于增长，还可以用于用户分层。获取用户：下载未注册，或完成注册但无进一步行为。现阶段要注意不同渠道的注册转化率，优化渠道资源投放。提高活动性：已注册但未完成产品核心流程体验。这一阶段需要加强引导用户完成核心流程。提高保留率：经历了核心流程，但持续保留时间不高。分析保留问题，然后给出具体的操作策略。病毒传播：活跃频率超过一定阈值的用户。通过工具优化，刺激用户传播收入：活动和保留时间超过一定阈值的用户，对于特定用户，结合特定场景加强支付指导AARR是一个粗略的用户分层模型，适用于产品初级阶段，这个阶段用户说大，说小，公司的数据系统可能没有建立阶段。三、用户身份分层说到用户身份，大家第一时间想到的词是KOL吗？在内容社区，用户身份一般至少分为KOL和普通用户。对于这两个用户，操作策略必须不同。只有在产品所在领域，用户的行为特征和需求差异较大时，才更适合使用身份分层。比如微博至少可以分为明星用户、KOL用户、活跃用户和普通用户。如何梳理产品的用户身份区分模型？问问自己三个问题:用户之间有关系吗？由于贡献的内容和稀缺性，某些用户能否在自然状态下实现阶级进步？如果用户之间没有关系，则不适用于身份分层模型。如果有关系，用户阶层会因为贡献或稀缺而产生，那么用户分层模型会根据贡献或稀缺性来构建。假如不同阶层的用户可以自然地进步，那么用户分层模型就可以根据高级阶层来构建。4、用户需求分层主要分为两个维度：用户的自然属性，主要依靠性别、年龄、职业、收入等基本数据；用户的个性化需求主要取决于用户的行为数据、个人消费偏好和个人场景偏好。因此，用户需求的分层主要是通过分析用户的需求是否存在明显的差异，以及两种判断方法、经验洞察力和数据演讲。在具体操作中，可以区分单个维度，也可以交叉分析两个维度。选择一个维度来区分，例如，典型的产品葡萄柚，在不同的用户状态下，准备怀孕，怀孕，辣妈妈，会推送不同的内容。例如，对于不同年龄层次、不同性别的用户，婚介产品也会对用户的需求进行分层。选择两个维度进行交叉分析，如购物产品，根据用户的性别、年龄和消费偏好，将不同的产品推送给用户。用户分层的主要目的是为以下用户提供精细操作，最终目标是以最低的运营成本最大化产品收入。用户分层的两个核心：一是不同层次的用户可以定义清晰的数据标签和属性标签，实现用户标签的自动化；二是不同层次的用户操作策略是有针对性和稳定的。用户分层常用的四种方法：用户价值分层，包括用户生命周期和RFM方法AARR模型，适用于产品初级阶段，是一种简单粗略的分层方法用户身份分层，适用于产品用户联系，由于产品用户需求分层的贡献或稀缺，简而言之，用户对产品的需求是否会因用户特征的不同而有所不同。