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如何完成用户分层？教你4个方法
更新时间：2025-5-11 03:30:18 作者：爱短链
当一个互联网产品的用户数量相对较大时，它通常会对用户进行分层，以便更好地根据用户精细操作。
本文介绍了四种用户分层方法供参考和学习。
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，个性化需求与一般操作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和精细操作的需求。
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，抖音用户可以大致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操作策略，精细操作，以最大限度地利用运营资源和产品效率。
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。
以下是用户分层的四种常用方法。
1.用户价值分层 用户价值分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分区；二是依靠用户关键行为对用户进行价值分区。
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。
根据产品是否付费以及产品的使用频率，不同产品的价值增长路径可分为四个象限： 每个人都应该熟悉用户生命周期模型。
一般用户的生命周期分为五个阶段。
当然，这并不意味着每个用户都会经历一个完整的生命周期。
这只是一个普通的模型。
（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，还没有经历过（核心功能流程需要提前定义和埋点统计） (2)成长期:对产品有一定的了解，认可产品提供的用户价值，建立初步的使用习惯，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：对产品形成了高度的依赖和习惯，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一定阈值（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，或者访问频率越来越低。
数据定义为10天以上未使用产品(具体分析)。
(5)损失期:长期未登录甚至卸载产品的用户。
数据定义为30天以上未使用产品的用户。
另一种方法是根据用户的关键行为划分用户价值分层。
最典型和常用的方法是RFM方法。
RFM分别代表用户分别代表用户： R（Recency），距离最后一笔交易 F（Frequency），交易频次 M（Monetary），交易金额 通过RFM该方法可将用户分为8类 (图片不太高清，凑合着看哈) 我们需要分析每个用户RFM然后确定用户类型。
RFM分层方法主要分为以下步骤： 抓取数据只需设置RFM把握三个维度的原则，然后麻烦开发弟弟或数据分析师妹妹。
定义RFM一般有三种常见的方法： 所有数据的平均值或中值 基于一个业务节点的重要值，比如投资理财的R值，一般是一个月，有钱投资是因为发工资。
根据28法则，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 Means如果数据分析师的小妹妹知道聚类算法，那就最好了 以后如何进行数据分析的方法，这里就不细说了，网上有很多教你使用RFM的文章。
RFM该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模型不一定是上述含义，可以是不同领域的不同定义。
金融领域，R代表最一次投资，F代表投资频率，M代表投资金额； 直播领域，R代表最后一次观看直播，F代表观看频率，M代表观看总时长； 游戏领域，R代表最后一次玩游戏，F代表游戏频率，M代表游戏的长度。
也可以定义为，R代表最后一次游戏充值的时间，F代表充值频率，M充值金额代表。
RFM它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、AARRR模型分层 听说过黑客增长的学生对这个模型并不陌生。
AARRR模型不仅可以用来增长，还可以用来分层用户。
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。
现阶段需要加强引导用户完成核心流程。
提高保留率：体验核心流程，但持续保留时间不高。
分析保留问题，然后提出具体的操作策略。
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 获取收入：活动和保留时间超过一定阈值的用户，结合特定场景加强对付费的指导 AARRR它是一个相对粗略的用户分层模型，适用于产品的初级阶段。
在这个阶段，用户数量不大，公司的数据系统可能还没有建立。
三、用户身份分层 说到用户身份，大家第一时间想到的单词是不是？KOL。
在内容社区，用户身份一般至少分为KOL对于这两种用户，操作策略肯定与普通用户不同。
只有当用户的行为特征和需求在产品领域存在较大差异时，才更适合使用身份分层。
例如，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？问自己三个问题: 用户之间有关系吗？ 某些用户是否会因为贡献的内容和稀缺性而产生用户阶？ 在自然状态下，用户能否实现阶级进步。
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建立。
四、用户需求分层 主要分为两个维度： 主要依靠性别、年龄、职业、收入等基本数据的用户自然属性； 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，可以用单个维度或两个维度进行交叉分析。
选择一个维度来区分，例如，典型的葡萄柚产品，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，婚介产品，对于不同的年龄水平，不同性别的用户也会区分用户的需求。
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精细化操作，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；第二，不同层次的用户操作策略是有针对性和稳定的。
四种常用的用户分层方法： 用户价值分层包括用户生命周期和RFM方法 AARRR适用于产品初级阶段的模型是一种简单粗略的分层方法 用户身份分层，适用于产品的用户有联系，由于贡献或稀缺明显的阶级分层 用户需求分层，简单是否会因用户特征的不同而不同。
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本文介绍了四种用户分层方法供参考和学习。
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，个性化需求与一般操作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和精细操作的需求。
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，抖音用户可以大致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操作策略，精细操作，以最大限度地利用运营资源和产品效率。
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。
以下是用户分层的四种常用方法。
1.用户价值分层 用户价值分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分区；二是依靠用户关键行为对用户进行价值分区。
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。
根据产品是否付费以及产品的使用频率，不同产品的价值增长路径可分为四个象限： 每个人都应该熟悉用户生命周期模型。
一般用户的生命周期分为五个阶段。
当然，这并不意味着每个用户都会经历一个完整的生命周期。
这只是一个普通的模型。
（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，还没有经历过（核心功能流程需要提前定义和埋点统计） (2)成长期:对产品有一定的了解，认可产品提供的用户价值，建立初步的使用习惯，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：对产品形成了高度的依赖和习惯，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一定阈值（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，或者访问频率越来越低。
数据定义为10天以上未使用产品(具体分析)。
(5)损失期:长期未登录甚至卸载产品的用户。
数据定义为30天以上未使用产品的用户。
另一种方法是根据用户的关键行为划分用户价值分层。
最典型和常用的方法是RFM方法。
RFM分别代表用户分别代表用户： R（Recency），距离最后一笔交易 F（Frequency），交易频次 M（Monetary），交易金额 通过RFM该方法可将用户分为8类 (图片不太高清，凑合着看哈) 我们需要分析每个用户RFM然后确定用户类型。
RFM分层方法主要分为以下步骤： 抓取数据只需设置RFM把握三个维度的原则，然后麻烦开发弟弟或数据分析师妹妹。
定义RFM一般有三种常见的方法： 所有数据的平均值或中值 基于一个业务节点的重要值，比如投资理财的R值，一般是一个月，有钱投资是因为发工资。
根据28法则，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 Means如果数据分析师的小妹妹知道聚类算法，那就最好了 以后如何进行数据分析的方法，这里就不细说了，网上有很多教你使用RFM的文章。
RFM该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模型不一定是上述含义，可以是不同领域的不同定义。
金融领域，R代表最一次投资，F代表投资频率，M代表投资金额； 直播领域，R代表最后一次观看直播，F代表观看频率，M代表观看总时长； 游戏领域，R代表最后一次玩游戏，F代表游戏频率，M代表游戏的长度。
也可以定义为，R代表最后一次游戏充值的时间，F代表充值频率，M充值金额代表。
RFM它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、AARRR模型分层 听说过黑客增长的学生对这个模型并不陌生。
AARRR模型不仅可以用来增长，还可以用来分层用户。
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。
现阶段需要加强引导用户完成核心流程。
提高保留率：体验核心流程，但持续保留时间不高。
分析保留问题，然后提出具体的操作策略。
病毒传播：活跃频率超过一定阈值的用户。
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在这个阶段，用户数量不大，公司的数据系统可能还没有建立。
三、用户身份分层 说到用户身份，大家第一时间想到的单词是不是？KOL。
在内容社区，用户身份一般至少分为KOL对于这两种用户，操作策略肯定与普通用户不同。
只有当用户的行为特征和需求在产品领域存在较大差异时，才更适合使用身份分层。
例如，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？问自己三个问题: 用户之间有关系吗？ 某些用户是否会因为贡献的内容和稀缺性而产生用户阶？ 在自然状态下，用户能否实现阶级进步。
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建立。
四、用户需求分层 主要分为两个维度： 主要依靠性别、年龄、职业、收入等基本数据的用户自然属性； 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，可以用单个维度或两个维度进行交叉分析。
选择一个维度来区分，例如，典型的葡萄柚产品，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，婚介产品，对于不同的年龄水平，不同性别的用户也会区分用户的需求。
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精细化操作，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；第二，不同层次的用户操作策略是有针对性和稳定的。
四种常用的用户分层方法： 用户价值分层包括用户生命周期和RFM方法 AARRR适用于产品初级阶段的模型是一种简单粗略的分层方法 用户身份分层，适用于产品的用户有联系，由于贡献或稀缺明显的阶级分层 用户需求分层，简单是否会因用户特征的不同而不同。
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