在用户运营中，分层指的是依据用户特征、行为、价值（积分运营）等要素，将用户进行分类或分层，以便针对不同层次的用户采纳个性化、精准的运营战略和办法。这样的分层能够更有效地满意不同用户集体的需求、积分商城运营提高用户满意度、添加用户留存率和转化率。
广义一点，分层便是一种精细化运营的思想办法，其实便是按某种办法把用户分层级或分类别。如按生命周期分，便是新增用户、活泼用户、流失用户等等；如按用户价值分便是重要价值用户、重要开展用户、重要坚持用户、一般价值用户等类别。
一、为什么要分层？
从用户开展的视点看，不同用户的运用需求和付费习气不同，对APP了解度也不同，对不同用户进行区别运营，供给不同的产品咨询，供给不同的服务，会减少用户的查找成本，进步用户运用体会，添加用户粘性和转化。
运营功率视点动身，运营人力有限，对用户进行分类分层，对方针价值有更高奉献的用户给出更多的运营时间，运营功率会更高一些。
- 个性化运营：分层能够协助了解不同用户集体的特点和需求，以个性化、定制化的办法进行运营，进步用户满意度。
- 资源优化：不同层次的用户具有不同的价值和潜力，经过分层能够优化资源分配，将更多精力和资源投入到高价值、高潜力用户身上。
- 精准推行：分层能够协助针对不同用户集体拟定精准的推行战略，进步推行功率和转化率。
- 用户留存：经过对不同层次用户的特征进行剖析，能够拟定更有针对性的留存战略，下降用户流失率。
二、如何分层？
要依据方针/猜测 提取数据，对数据进行剖析，得出不同的用户集体；经过调研/活动触达的办法，验证猜测/方针，进一步优化分层。
（有些时候分层不是一蹴即至的，需要多次反复测试验证才干得到最佳的分层规范，还有越是精细化，分层的规范就越多，比如“重要价值用户中的母婴产品购买集体”这里便是两个约束规范了。）
分层运营的一大隐性效果在于，能够促进低等级用户向高等级用户开展，例如下两单就能晋级金牌会员，五单就能解锁1000积分，一起等级越高的用户，享用的折扣，赠品等福利也越多，利益抓手将不断让用户静静添加复购，提高会员等级。具体运营中，能够借鉴以下办法：
分层的进程主要触及以下过程：
- 收集用户数据：首先，收集多维度的用户数据，包含行为数据、偏好数据、买卖数据等。
- 数据剖析和挖掘：使用数据剖析东西和技能，对收集到的数据进行剖析和挖掘，找出用户的特征、行为模式、价值等。
- 确认分层维度：依据数据剖析的结果，确认分层所依据的维度，如用户活泼度、消费能力、爱好爱好等。
- 拟定分层规范：依据确认的分层维度，拟定分层的规范，将用户划分到不同的层次或分类中。
- 拟定运营战略：针对不同层次的用户，拟定相应的运营战略和办法，如推行战略、留存战略、晋级战略等。
- 持续优化和调整：依据实践运营效果，不断优化和调整分层规范和运营战略，以达到更好的运营效果。
分层是用户运营中的重要手法，经过合理、精准的分层，能够最大程度地发挥运营效能，进步用户满意度和事务目标。
三、常见的用户分层办法
常见的用户分层办法一般依据多维度的用户数据，旨在识别和区别用户集体，以便拟定个性化的运营战略。以下是一些常见的用户分层办法：
1. 基本信息分层
性别、年纪、地域：依据用户的性别、年纪和地域信息进行分层，以便定制合适不同集体的运营战略。
2. 行为分层
- 活泼度分层：依据用户的活泼度，将用户分为高活泼、中活泼、低活泼等层次，采纳不同的运营手法。
- 购买行为分层：依据用户的购买频率、购买金额等购买行为，将用户分为高消费、中消费、低消费等层次，针对不同层次拟定运营战略。
3. 爱好和偏好分层
- 爱好分层：依据用户的爱好爱好、阅读前史等信息，将用户分为不同的爱好集体，以便定向推送相关内容和产品。
- 品类偏好分层：依据用户对不同产品或服务的偏好，将用户分层，拟定个性化的产品推荐和促销战略。
4. 价值分层
用户价值分层：依据用户的前史消费、购买频率、生命周期价值等，将用户分为高价值、中价值、低价值用户，采纳相应运营战略。
以及能够关注其主要的数学逻辑：以用户占等到观测目标为YX轴，依据曲线改变划定观测目标档位，继而再进行下一步赋值运算（意味着纷歧定是RFM，就算自己界说的其他规范，也能够用类似的办法进行用户分层）。
5. 途径行为分层
途径偏好分层：依据用户运用的不同途径（如网站、App、社交媒体等）进行分层，以优化途径推行和体会。
6. 社群参加度分层
社群活泼分层：依据用户在社群中的活泼程度（发帖、评论、参加活动等）进行分层，以拟定社群运营战略。
四、分层后还要做什么？
分层后用户画像调研（知道他们是谁，偏好什么，才干做对应触达）。
用户画像一般分几类：
- 人口统计数据画像：年纪、性别、职业、学历、收入、地理方位……
- 用户行为画像：阅读习气（阅读时段、阅读时长、阅读类目）、购买习气（购买单均、购买类别、购买频次、关联购买……）、共享习气……
- 用户情绪画像：对产品满意度、期望产品满意的需求、喜好、生活办法……
其中人口统计数据可经过简略的问卷调研或用户身份证信息等获取，行为数据直接收集系统数据，用户情绪数据就需要经过用户和产品的长时间互动才干得出，一般指代如下数据：满意度、感觉的竞争状况和方位、欲望特征、为满意需求、生活办法、对品牌的偏好、合会性和个人价值、观念、各种喜好。
人口统计数据与偏好：
行为数据画像（部分）：
*附表，用户偏好数据及其对应价值：当了解用户偏好的时候，经常会需要到以下的数据——实践行为、评分、市场细分，细分是要不断进行的，能够从最初的RFM开始逐渐加强细分；办法包含盈利性细分、人口统计细分、途径使用细分、RFM细分、个人情绪细分、偏好细分、直率对话（表明偏好、回答问题、提出要求）、第三方信息（包含人口统计数据、简历、生活习气等）。
有用性：A高价值，B中价值，C低价值。
这些分层办法能够单独运用，也能够结合多种维度进行深度剖析，以更准确地洞察用户特征和需求。选择合适事务情境和方针的分层办法，能够协助企业完成精准用户运营，进步用户参加度和事务效果。