为什么要做用户分层

用户分层是用户运营中常见的一个概念，简单理解就是指将用户分为不同类型，并根据不同用户提供差异化的内容和服务。本文主要介绍几种常见的用户分层思路，并结合实际案例讲解用户分层下的一些设计探索。

一、为什么要做用户分层

随着移动互动网的发展，人口红利的消失，各大厂商都面临着流量的挖掘和留存的问题，公域流量竞争激烈、获取成本高，私域流量也由于用户的越来越多元化而变得粘性匮乏。

在这种环境下，一方面是要扩展更多红利渠道、进行圈层精准引流，另一方面，则是精细化运营思路，为核心流量建护城河，用最小的成本使用户价值最大化。因此，不管是对新流量的精准引入，还是对现有流量的精细运营，最为关键的手段就是“用户分层”。

通过对用户进行细致的划分，并进行“差别对待”，于用户而言，可以真正做到满足各类用户所需，极大的提升用户效率；于业务而言，也通过为不同用户制定更精准的运营策略，使运营资源能够更高效利用，并带来业务数据的增长。所以，用户分层作为精准化的重要手段，能够为用户和业务带来的价值也是显而易见的。

二、如何进行用户分层

用户分层的思路有多种，划分维度可简单可复杂、层级可大可小，那么应该如何选择适合的分层方式，每种方式应该如何使用呢？

1. 通用的用户分层模型

首先介绍几种比较常见的用户分层模型，它们涵盖范围比较广、有严谨的用户划分逻辑，几乎可以通用于大部分的需求场景。

RFM模型

R：最近一次的消费时间（Recency）F：一段时间内的消费频次（Frequency）M：一段时间内的消费金额（Monetary）

图2-1 RFM模型

RFM模型按照用户价值状况进行划分，如果将每项指标分两个级别，进行组合可以分为8种基础的用户类型，当然每项指标里的价值维度如果继续细分，例如消费时间可以从笼统的远/近细化到一周内、一月内、半年内等等，消费频次可以按照不同时间段内的复购次数拆分，消费金额也可以按具体额度范围继续拆分，如此再进行组合，将可以得到更加细致的分层，那么就可针对不同价值级别的用户调整资源倾斜力度、运营策略等。

AIPL模型

Awareness：认知，针对对应纯新用户Interest：兴趣，有过相关浏览、加购、关注等行为，但未进行下单的那些用户Purchase：购买，有过下单行为的用户Loyalty：忠诚，有过较高复购行为的用户

图2-2 AIPL模型

这个模型对应的也是用户的成长路径，每个用户都是从认知开始，才慢慢变成购买或者忠诚，所以需要做的，就是引导用户不断往更上一层发展。

所以，我们可以根据不同的阶段的用户诉求，设计更合理的内容，例如针对认知型用户，可以进行种草推荐，激发他们的兴趣；兴趣型用户，需要了解他们未行动的原因，解决转化阻碍；购买型用户，需要唤醒需求刺激更多下单；而忠诚型，则可以进行更多体验细节的优化，让他们更加简单、效率的完成购买。

AARRR模型

Acquisition：获客，引入流量Activation：激活，刺激用户参与Retention：留存，减少用户流失Revenue：变现，提升下单转化Refer：传播，促进分享和复购。