按照用户特征分类是一种比较常见的用户分层，例如城市，性别，收入等 其次网上说到的RFM模型分层，AARRR模型分层等等，有时还会用到根据相应业务的产品特性进行分层，主要的精髓就是根据业务特性，把用户之间的差异找出来。
文章目录：
- 数据运营-用户分析之用户分层
- 用户运营全流程思路详解
一、数据运营-用户分析之用户分层
一句话说就是为不同用户做不同的服务（不同的运营手段），以达到极致化用户价值的目的。
举个栗子🌰🌰：
a. 在活动推送中，给男性用户推送的页面以蓝色为主，女性推送的页面以粉色为主，以增加用户的点击量，是一种简单常见的用户分层实例。
b. 在电商行业中，常用短信进行用户的促活，但为节省投入的成本，给高价值用户推送，比给低质量的流失用户推送，在后期获得的价值会更高。
所以说在获客成本，运营成本不断增加的今日，精细化运营不得不重视起来，精细化运营的前提便是用户分层，那用户分层在实际的应用有哪些，需要注意的点有哪些，我的实际经验来总结一下：
在增长黑客中提到的一个例子，一家订房APP，发现在3G或者4G环境下的用户购买量要比Wi-Fi环境下使用APP的用户高两倍，针对这发现，该APP把广告投放精细为不使用Wi-Fi的用户，只对这些人展示广告，从而增加了广告的点击率和购买率，这个例子是公司在发现这个网络的用户特征差异之后，对用户进行网络特征的用户分层，来节省成本，提高购买的目的。
而在营销运营的实际工作中，用户分层的方法更是体现在各处，活动的推送，广告的变现，电销leads等等。
那用户分层的具体方法有哪些呢？
按照用户特征分类是一种比较常见的用户分层，例如城市，性别，收入等
其次网上说到的RFM模型分层，AARRR模型分层等等，有时还会用到根据相应业务的产品特性进行分层，主要的精髓就是根据业务特性，把用户之间的差异找出来，再给予不同用户群不一样的需求服务，达到增加用户群价值的目的。
a. RMF模型
R（Recency）：离某个时间点最近的一次消费，为「近度」维度；
F（Frequency）：一段时间内的消费频次，为「频度」维度；
M（Monetary）：对应这段时间内的消费金额，为「额度」维度。
解读：
RFM每个要素标号为1和0，1代表高，0代表低
重要价值客户（111）：最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，必须是VIP啊！
重要保持客户（011）：最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高，说明这是个一段时间没来的忠诚客户，我们需要主动和他保持联系。
重要发展客户（101）：最近消费时间较近、消费金额高，但频次不高，忠诚度不高，很有潜力的用户，必须重点发展。
重要挽留客户（001）：最近消费时间较远、消费频次不高，但消费金额高的用户，可能是将要流失或者已经要流失的用户，应当基于挽留措施。
在每个层用户给予不同的服务，以促进用户产生价值。
AARRR模型（用户生命周期）：
举例：某教育平台给点击试听的用户电话回访需要什么帮助。
注意：
在实际的用户分层的运用中，除了给用户不同的运营策略来营销，还有一点重要的是数据的回归，以便之后进行更准确的精准营销。
数据回归的方法之后会讲到，敬请关注。
注：上述故事有所借鉴
鸣谢《增长黑客》
二、用户运营全流程思路详解
运营的核心在于用户运营，我们在历史的文章中也多次提及到用户运营的各个要素，这次我们根据用户运营的流程链路详细讲解一下。希望能给大家一点帮助。
谁才是真正的用户：增长的真相我们在做用户运营的时候，不能为了追求注册用户数据的好看，就去采用各种手段。比如某些任务中心，比如红包裂变。这些非常规方式虽然可以在短期内为产品带来大量的注册用户，但是放在整个用户运营周期中来说，却会为后续的精细化运营带来很多不必要的工作。所以，我们在做用户增长的时候，一定要先明白什么样的用户才说我们真正的用户。这些用户的共性是什么，我们要通过什么样的方式以及渠道获取这些用户。而这些问题，市场都会告诉我们答案，而不是通过经验，通过拍脑袋来决定这一切。重要：设置新用户注册后的链路，可以更加高效的做好用户增长这件事。比如看几条视频、比如参与某个讨论、又比如完成绑卡进行一次交易。用户分层：区分不同用户和不同问题的区别用户分层的话题我们讲过无数次，尤其在服务人员不足，又要做精细化运营的情况下，用户分层显得格外重要。当产品用户规模较小的时候，运营人员可以通过感情化的手段来维护这批用户，但随着用户规模不断扩大，运营人员的精力和时间有限，这时就需要进行用户分层，以提高运营效率。当产品发展的越来越好，不同时间段注册的用户区分也越来越明显，就需要根据不同人群针对性运营，满足差异化的用户需求。为了减轻运营人员的压力，可以利用知识文档（帮助中心）把大部分新人问题总结归纳起来，如果产品有社群属性的话，还可以发展用户管理员之类的优质用户，利用一些平台权益作为奖励，把新人引导的工作释放一部分出去。如何建立用户画像用户画像的建立是为了更好的服务用户。最简单的用户画像：指用户的基础客观属性，比如性别、年龄、地域、职业等。画像建立的核心是为用户群体打“标签”，一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识。这一维度告诉了我们：他是谁。然后系统需要在简单用户画像的基础上引进用户行为模型。如短视频平台的浏览行为（观看完成、点赞、收藏、评论、关注等。如电商平台的收藏加购、购买分享行为。不同类型产品需要收集的用户行为数据不一样，这些可以先搭建好初步的用户画像框架，然后不断的填充即可。一般来说，用户画像建立的越是完善，我们就越了解用户，就更能够针对性的把用户希望看到的内容传递过去，从而提升流量利用效率。监控用户行为优化产品用户行为可以告诉我们他在这里做了什么，有了这些数据我们也可以知道那些内容是用户关注的，也可以知道那些功能是问题较多的，这样的话，就可以方便我们对产品进行优化迭代。用户行为：指用户使用行为流程，如下载、注册登录、点击浏览、购买下单、评价分享等。这一维度告诉了我们他在做什么。重要：建立用户流失模型，查出重要的流失节点，做好重点优化。用户生命周期的阶段运营用户生命周期的话题相信是每个用户运营人都会重点关注的话题，和产品生命周期不同，不管产品做的是否完美，用户是一定会进入流失期的。在整个用户生命周期中，有5个阶段，对应的是用户在该产品中不同的参与互动的程度，分别是：导入期、长大期、成熟期、休眠期、流失期。导入期：完成注册，还没有深入体验产品相关服务或功能的用户（可以设置具体的登录次数和访问时间门槛数值，去定义用户是否有深入体验产品相关服务或功能）。长大期：已经较深入体验产品相关的服务或功能，并完成首次关键行为的用户。成熟期：已经发生多次付费行为的用户（每个用户产品价值的巅峰，能够贡献最多的活跃时长和营收）。休眠期：曾经是成熟用户，但一段时间未产生有价值的行为（需要定义具体的休眠信号，结合产品整体数据和用户过往的行为数据来定义，例如：订单、浏览、互动等）。流失期：超过一段时间未登录和访问的用户（明确流失定义和关键行为，例如：超过30天没有登录app之类的）。运营针对用户生命周期进行管理，归根结底就是为了让用户价值最大化。处于不同生命周期内的用户，用户价值是不同的，因此需要运营来针对处理，精细化运营。搭建用户长大体系用户长大体系是精细化运营的手段，把用户按照不同的数据标签进行层次的分离，对于提高产品用户黏度、实现用户从一般用户到核心用户的转变具有巨大的作用。这个长大体系不是简单的行为=经验，也不是简单的经验值等于等级提升，而应该是一个相对复杂的系统行为。重要：用户长大体系必然和用户权益相关，这些内容我们可以直接参考京东plus会员、淘宝88会员等，都已经有相对成熟的方案策略。如果有兴趣的话，我们在后续的推文中再进行具体分析。毕竟这是一个非常庞大的话题，不太合适放在框架文章中阐述。建立用户荣誉体系用户荣誉体系算是用户长大体系的一个重要补充。一般来说，荣誉体系可以分为几个部分。一种说可长大荣誉，一种是不可长大荣誉，还有一些是特殊荣誉。合理利用荣誉体系，也可以刺激用户的活跃。后记用户运营是一个庞大的课题，我们也是在这条运营道路上努力着。希望每个运营人的数据都会越来越好看。到此，以上就是小编对于用户分层运营数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于用户分层运营数据的2点解答对大家有用。
