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在用戶運營的過程中，運營人員常常需要做分層運營，以實現精細化管理，有效的分層運營，還可以幫助運營人員更好地洞察用戶需求，從而助推用戶轉化率的提升。這篇文章里，作者就總結了分層運營的方法，一起來看看吧。

在用戶運營中，分層指的是根據用戶特征、行為、價值等因素，將用戶進行分類或分層，以便針對不同層次的用戶采取個性化、精準的運營策略和措施。這樣的分層可以更有效地滿足不同用戶群體的需求、提升用戶滿意度、增加用戶留存率和轉化率。

廣義一點，分層就是一種精細化運營的思維方式，其實就是按某種辦法把用戶分層級或分類別。如按生命周期分，就是新增用戶、活躍用戶、流失用戶等等；如按用戶價值分就是重要價值用戶、重要發展用戶、重要保持用戶、一般價值用戶等類別。

一、為什么要分層？

從用戶發展的角度看，不同用戶的使用需求和付費習慣不同，對APP熟悉度也不同，對不同用戶進行區分運營，提供不同的產品咨詢，提供不同的服務，會減少用戶的搜索成本，提高用戶使用體驗，增加用戶粘性和轉化。

運營效率角度出發，運營人力有限，對用戶進行分類分層，對目標價值有更高貢獻的用戶給出更多的運營時間，運營效率會更高一些。

1. 個性化運營：分層可以幫助了解不同用戶群體的特點和需求，以個性化、定制化的方式進行運營，提高用戶滿意度。
2. 資源優化：不同層次的用戶具有不同的價值和潛力，通過分層可以優化資源分配，將更多精力和資源投入到高價值、高潛力用戶身上。
3. 精準推廣：分層可以幫助針對不同用戶群體制定精準的推廣策略，提高推廣效率和轉化率。
4. 用戶留存：通過對不同層次用戶的特征進行分析，可以制定更有針對性的留存策略，降低用戶流失率。

二、如何分層？

要根據目標/猜想 提取數據，對數據進行分析，得出不同的用戶群體；通過調研/活動觸達的方法，驗證猜想/目標，進一步優化分層。

（有些時候分層不是一蹴而就的，需要多次反復測試驗證才能得到最佳的分層標準，還有越是精細化，分層的標準就越多，比如“重要價值用戶中的母嬰產品購買群體”這里就是兩個限制標準了。）

分層運營的一大隱性作用在于，可以促進低等級用戶向高等級用戶發展，例如下兩單就能升級金牌會員，五單就能解鎖1000積分，同時等級越高的用戶，享受的折扣，贈品等福利也越多，利益抓手將不斷讓用戶默默增加復購，提升會員等級。具體運營中，可以借鑒以下方法：

分層的過程主要涉及以下步驟：

1. 收集用戶數據：首先，收集多維度的用戶數據，包括行為數據、偏好數據、交易數據等。
2. 數據分析和挖掘：利用數據分析工具和技術，對收集到的數據進行分析和挖掘，找出用戶的特征、行為模式、價值等。
3. 確定分層維度：根據數據分析的結果，確定分層所依據的維度，如用戶活躍度、消費能力、興趣愛好等。
4. 制定分層標準：根據確定的分層維度，制定分層的標準，將用戶劃分到不同的層次或分類中。
5. 制定運營策略：針對不同層次的用戶，制定相應的運營策略和措施，如推廣策略、留存策略、升級策略等。
6. 持續優化和調整：根據實際運營效果，不斷優化和調整分層標準和運營策略，以達到更好的運營效果。

分層是用戶運營中的重要手段，通過合理、精準的分層，可以最大程度地發揮運營效能，提高用戶滿意度和業務指標。

三、常見的用戶分層方法

常見的用戶分層方法通?；诙嗑S度的用戶數據，旨在識別和區分用戶群體，以便制定個性化的運營策略。以下是一些常見的用戶分層方法：

1. 基本信息分層

性別、年齡、地域：根據用戶的性別、年齡和地域信息進行分層，以便定制適合不同群體的運營策略。

2. 行為分層

1. 活躍度分層：根據用戶的活躍度，將用戶分為高活躍、中活躍、低活躍等層次，采取不同的運營手段。
2. 購買行為分層：根據用戶的購買頻率、購買金額等購買行為，將用戶分為高消費、中消費、低消費等層次，針對不同層次制定運營策略。

3. 興趣和偏好分層

1. 興趣分層：根據用戶的興趣愛好、瀏覽歷史等信息，將用戶分為不同的興趣群體，以便定向推送相關內容和產品。
2. 品類偏好分層：根據用戶對不同產品或服務的偏好，將用戶分層，制定個性化的產品推薦和促銷策略。

4. 價值分層

用戶價值分層：根據用戶的歷史消費、購買頻率、生命周期價值等，將用戶分為高價值、中價值、低價值用戶，采取相應運營策略。

以及可以關注其主要的數學邏輯：以用戶占比及觀測指標為YX軸，根據曲線變化劃定觀測指標檔位，繼而再進行下一步賦值運算（意味著不一定是RFM，就算自己定義的其他標準，也可以用類似的方法進行用戶分層）。

5. 渠道行為分層

渠道偏好分層：根據用戶使用的不同渠道（如網站、App、社交媒體等）進行分層，以優化渠道推廣和體驗。

6. 社群參與度分層

社群活躍分層：根據用戶在社群中的活躍程度（發帖、評論、參與活動等）進行分層，以制定社群運營策略。

四、分層后還要做什么？

分層后用戶畫像調研（知道他們是誰，偏好什么，才能做對應觸達）。

用戶畫像一般分幾類：

1. 人口統計數據畫像：年齡、性別、職業、學歷、收入、地理位置……
2. 用戶行為畫像：瀏覽習慣（瀏覽時段、瀏覽時長、瀏覽類目）、購買習慣（購買單均、購買類別、購買頻次、關聯購買……）、分享習慣……
3. 用戶態度畫像：對產品滿意度、希望產品滿足的需求、喜好、生活方式……

其中人口統計數據可通過簡單的問卷調研或用戶身份證信息等獲取，行為數據直接采集系統數據，用戶態度數據就需要通過用戶和產品的長期互動才能得出，通常指代如下數據：滿意度、感覺的競爭狀態和位置、欲望特征、為滿足需求、生活方式、對品牌的偏好、合會性和個人價值、觀念、各種喜好。

人口統計數據與偏好：

行為數據畫像（部分）：

*附表，用戶偏好數據及其對應價值：當了解用戶偏好的時候，經常會需要到以下的數據——實際行為、評分、市場細分，細分是要不斷進行的，可以從最初的RFM開始逐步加強細分；方法包括盈利性細分、人口統計細分、渠道利用細分、RFM細分、個人態度細分、偏好細分、直率對話（表明偏好、回答問題、提出要求）、第三方信息（包括人口統計數據、簡歷、生活習慣等）。

有用性：A高價值，B中價值，C低價值。

這些分層方法可以單獨使用，也可以結合多種維度進行深度分析，以更準確地洞察用戶特征和需求。選擇適合業務情境和目標的分層方法，可以幫助企業實現精準用戶運營，提高用戶參與度和業務效果。