导语：

我们经常能够听到，“我们公司完成了用户分层运营，转化提高了xxx、营收提高了xxx”。一时之间，用户分层成为了显学，人人都要做，人人都要懂，人人都要会，那么问题来了，用户分层是什么，如何落地用户分层？

用户分层，有两个孪生兄弟，一个叫用户分组，一个叫用户分群。用户分层哥仨还有一个爸爸，叫用户细分（Segmnt）。

用户细分，追根溯源，起源于市场营销领域的英文“Segment”，一般翻译成中文的“细分市场”或“细分用户群"。“Segment”中的“Seg”意为“截断、分割”，也就是将整体市场进行分割。“Segment”作为动词，表示对市场进行细分。而作为名词，“Segment”则指经过细分后得到的一个个子集群体。

具体来说，“Segment”在中文中的对应翻译主要有：

1.细分市场。指按照人口统计、行为特征等对一个大的目标市场进行划分，得到的一个个较小但更具针对性的子市场。

2.细分用户群。对所有潜在用户进行细分，提炼出一组具有共同特征和需求的目标用户。

3. 用户细分。对用户进行细分的过程或方案，通常使用“用户细分”来表示。

4. 细分营销。根据不同细分市场或细分用户群采取差异化营销策略的做法。

所以，简单来说，英文“Segment”在中文市场营销领域中，最常见的对应是“细分市场”和“细分用户群"。它强调通过对整体的分割来获得具有共性的一个个子群体，这为企业的精准营销提供了基础。用户分层、用户细分这些概念，都是做好精准营销、实现精细化运营的重要前提。

01 正确认识用户分层

想要搞清楚，用户分层怎么做，首先需要分清楚这哥仨有哪些异同点。

ChatGPT是这么回答的：

（1）用户分层

用户分层是指根据用户的属性、需求、行为等特征将用户分成不同的群体，从而对这些群体进行有针对性的营销和服务。

（2）用户分组

用户分组指将用户按照一定的特征或属性进行分类，以便更好地了解用户的需求和行为，并为用户提供更加针对性的服务和营销。通常情况下，用户分组是基于用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等因素进行分类，以便企业能够更好地了解用户的需求和行为，为不同用户提供不同的产品和服务，并且能够更好地进行营销和促销活动。

（3）用户分群

用户分群是将用户按照一定的特征进行划分，以便于企业更好地了解用户群体，制定针对不同用户群体的营销策略和服务方案。

不同点：

1.用户分组：主要根据用户属性、行为等特征将用户进行分类，例如地理位置、年龄、性别等，主要用于针对不同用户群体提供不同的产品或服务。

2.用户分群：主要根据用户行为进行分类，例如用户购买行为、访问行为等，主要用于定向营销和个性化推荐等方面。

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3.用户分层：主要根据用户的价值、忠诚度等因素进行分类，例如高价值用户、低价值用户等，主要用于优化用户服务、提升用户体验等方面。

02 用户分层的三种模型理论

第一部分：社群搭建的用户路径

纵向分层，提高效率。什么是效率，关键的事情被优先完成就是效率。如何判断事情的优先级，这是另外一个话题，本文暂不做论述。我们可以借助几个成熟的分层理论，像套模板一样先把层和每层中的重要事情匹配好。

主要用户分层模型分为用户价值型、AARRR型、用户身份模型。

每个模型，都各有利弊，RFM模型落地时，对于团队精细化运营能力要求奇高，不仅需要有取数、分析的能力，更需要适应复杂的调整逻辑（如下图所示）

AARRR作为经典老模型最大的问题就是理论意义大于实践意义，需要有丰富运营策略经验的人才能真正借助这套系统去做好用户分层。

03 如何基于用户分层模型构建运营策略

如何挑选这几套模型呢？这就需要我们博采众长、取长补短。既然AARRR易于理解、RFM更科学，那么我们基本上会采用用户价值型的用户分层模型，并综合采用AARRR模型和用户身份模型。即：

在拉新与接量环节，主要采用AARRR模型，将拉新、激活、无特征用户实行一体化运营模式。

在孵化和留存环节，主要采用RFM模型，短期内，主要动作是取平均值或ROI为正的指标作为判断基线，并将交互质量作为付费意愿的重要指标，制定如下的分层策略：

拉新和接量阶段用户分层：

孵化和留存环节的用户分层：

04 番外篇：如何区分「细分」和「聚类」？

简单来说，细分和聚类，都是利用相似性给用户分群的过程，两者的主要区别在于聚类一般是由机器学习驱动的，而细分是由人类驱动的。

细分（Segmentation）: 从大量数据中手动提取满足选定条件的特定组。

聚类（Clustering）：使用机器学习识别客户数据中的相似性。

这两种策略都可以帮助运营人员更好地了解客户和潜在客户，并且运营人员对用户如何与您的品牌进行互动了解得越多，就能够更好地满足他们的需求。

什么是聚类分析？

聚类使用机器学习（ML）算法来识别客户数据中的相似性。简单地说，算法检查您的客户数据，捕捉人们可能忽略的相似性，并根据客户行为模式将其放在集群中。

一个例子是购物者倾向于购买视觉展示的全套服装，而不是自我协调和购买服装单品。另一个例子是那些喜欢购买促销产品的消费者和那些按照固定节奏补货的消费者。那些“囤积”护肤品、日用品或其他物品的人可能在很长一段时间内都不会回到商店，他们可能需要一些创造性的信息和提议，让他们购买正常周期以外的商品。

何时使用聚类分析？

机器学习是一种计算机化的超级力量，任你支配。因此，当您想要解析庞大的数据集时，最好使用聚类分析，因为即使是一个数据科学家团队也会花费太多的时间在数据分析上，聚类分析的作用在于它可能会发现我们在数据集中遗漏了什么。机器可以帮助运营人员潜在地在整个客户数据库中定位集群，允许您在更高的级别上进行个性化定制，并且比人类快得多。

小结：

关于用户分层的底层逻辑和延展内容已经分享完毕，总结来说，用户分层不是简单的对于人群的分类，而是需要结合业务实际需求进行的针对性分析和运营前提。只有这样，用户分层才能真正发挥其价值，实现对业务的效益。也欢迎您与我们的进一步交流，共同探讨用户增长和精细化运营。