在用户分层的过程中，用户的层级结构可能会根据不同的活动、不同的场景、不同的行业等发生变化。
稳定发展趋势的倒漏斗是我们最常见的用户层级结构，即从潜在用户到下降用户逐渐减少。
稳步发展的用户层次结构
但是，在交易业务中，如果激活用户被定义为第一次购买的用户，那么我们将期望中间激活过程尽可能缩短。因为我们希望用户第一次购买后能尽快回购，进入成熟用户，让整个业务更加成熟健康。
这种结构就像沙漏一样，中间活跃用户一样少，上层潜在用户一样多，底层成熟用户一样多，可以称之为成瘾趋势。
成瘾用户的层级结构
但是在我们的运营过程中，由于一些策略上的失误，或者产品定位上的失误，或者用户画像上的问题，久而久之可能会从正常的漏斗变成圆锥或者纺锤形的结构。也就是说，新增用户越来越少，华中地区只做首次购买的用户越来越多，而再次购买的用户越来越少，下降的用户越来越多。
这可能是因为我们的一些活动吸引了许多来自薅羊毛的顾客。薅羊毛成功了一次之后，薅羊毛就没有下一次的机会了，这和我们再也没有关系了。这种用户的层级结构可以称为羊毛党趋势。
羊毛党潮流的用户层次结构
通过以上三个用户层次结构的例子，我们想告诉你，在对用户进行分层时，既要把握局部的变化，也要把握整体的变化。
并不是说用户分层后，只针对某一层制定和执行运营策略，只从一个点来看这件事。而是需要结合整体不断调谐。如果只从单点来看，可能会导致单点非常好的工作。你看整体，从平稳发展趋势变成羊毛党趋势。
1第一点
三种用户分层模型
那么，至于如何对用户进行分层，我们可以按照以下三个模型来做。
1.1一维用户层次模型
一维用户分层模型，基于一个核心维度进行用户分层，用一个维度来设计整个用户分层对应的口径。
核心就是关键事件，围绕这个核心我们一般可以把用户分为五个层次。一维分层用户模型大多是金字塔、漏斗或旋转锥。
一维用户分层模型的示例
在用户的一维分层模型中，用户从一层流向另一层的过程一般是线性的。从潜在用户，到新用户，到活跃用户，再到成熟用户，再到下降用户，是一个线性变化的过程。
但是，有时候会出现一种情况。经过一段时间的数据监测，会发现有些用户没有经历过激活用户的阶段，直接快速从新用户跳到成熟用户。这时候就需要重新审视用户分层的口径是否合适。
例如，我们定义一个新用户完成注册；将激活用户定义为3天内回访；成熟用户定义为完成订单数大于3。这时我们会发现，有些用户3天内没有回访，现在已经完成了4单。那么这些用户就会跳过激活用户，直接成为成熟用户。
原因是我们在选择核心维度的时候，引入了两个关键维度，一个是通路，一个是订单完成。这两个键事件的设置将导致用户跳过层。如果出现跳层，就需要重新审视口径，选择同样的维度。
1.2二维用户层次模型
二维用户分层模型基于两个核心维度，最常用的是四象限模型。
与一维用户层次模型相比，二维用户层次模型具有优势。也就是分层的用户会落入不同的象限，这样我们就可以清楚的知道整个操作的关键点，就是把其他象限的用户迁移到高维度的两个方向。
比如用户按购买力和渗透率分层，建立坐标轴，坐标轴分为四个象限。运营的重点是从两个方向将用户移动到第一象限:高用户渗透率和高用户购买力。
二维用户层次模型的例子
在这个二维的用户分层模型中，我们需要找到什么来衡量用户的购买力？衡量用户渗透率的指标有哪些？指示器可以是一个或一组。
这里的关键难点在于临界值的选取。既然我们定义了两个维度，然后选取一系列指标来衡量这两个维度，那么指标之间的临界值是如何确定的呢？和用户购买力一样，我们定义为客户单价乘以复购频率。那么，当客单价达到什么临界点时，客户是否应该从第三象限上升到第二象限？
这就需要运营团队与数据团队、分析团队紧密合作。利用已有的历史用户数据，通过二八法则、正态分布等统计方法，不断挖掘两个维度之间的迁移临界点。
临界点的定义不是一次性的，而是动态的，是一个需要我们不断测试、验证、优化的过程。只有各个团队的充分配合，才能把不同的用户恰当地划分到不同的象限，然后针对不同的象限制定不同的运营策略。
1.3三维用户层次模型
三维用户分层模型是基于三个核心维度进行用户分层的。与一维、二维用户层次模型相比，更加复杂。最常见的是RFM模式。
比如根据交易类相关业务定义的RFM模型，我们可以选取三个维度:上次消费、消费频率、消费金额。不同的业务类型要求我们举一反三，选择合适的RFM指标。
通过这三个维度的交集，可以将用户分为八层:重要价值客户、重要发展客户、重要留存客户、一般发展客户、一般价值客户、一般留存客户、一般留存客户。三维用户分层模型逐步细化用户分层。
通过以上三种用户分层模型，基本可以满足我们日常运营中对用户分层的需求。
未来越有可能出现四维、五维的用户层次模型，但人工处理这样的多维数据往往比较困难。例如，在推荐场景中，可以选择十几个用户特征来制定推荐算法。这时候更依赖于机器学习和数据团队的能力，而不是运营团队能解决什么。
2秒点
如何建立基于用户分层的运营策略
对用户进行分层后，我们就可以在此基础上构建整体运营策略。
2.1整体思维
以基于用户生命周期分层的一维用户分层模型为例。从潜在用户、新用户、活跃用户、成熟用户、衰退用户、沉睡用户，再到流失用户，大概有七个阶段的用户。
在用户生命周期运营过程中，需要通过持续运营将潜在用户和新用户迁移为活跃用户；重新激活睡眠用户和丢失用户；将衰退用户迁移到成熟用户。图中箭头表示我们操作的大方向和最终目标。
在用户生命周期的不同阶段，我们要解决不同的问题，定义不同的运营目标。
比如早期，如何有效衡量获客效率？如何正确转化用户？中期如何把新用户和活跃用户培养成高价值用户？成为高价值用户后如何延长他的生命周期？开采LTV？后期如果一个用户已经睡着了或者迷路了，如何醒来回忆……
根据这些目标，可以制定一对一的运营策略。比如在培养高价值用户时，会有渠道联动运营、交叉营销等运营策略。
2.2具体案例
在应用用户分层制定运营策略时，建议你也可以列出一个类似的表格来整理清楚。
在这里，我们之前对用户分层的定义用幽默的语言表达出来，用户分为:潜在客户、新客户、活客户、老客户、抱怨客户、沉睡客户、死客户。
用户从老客户开始下降的原因可能是对产品或服务不满意，所以会产生一些抱怨，也就是抱怨客户；在抱怨一段时间没有使用产品后，你变成了一个睡眠者；有些客户卸载了产品，不采用我们的服务，就是死客户。
举个例子给老客户制定运营策略。
确定阶段目标
在老客户阶段，我们的运营目标是最大化用户的长期购买价值。
选择“指标”
在大多数交易场景下，提高用户长期购买价值的核心指标是提高复购率。但是，回购率的提高只是一个结果。为了得到这个结果，我们需要干预这个过程。
这里最直接的做法就是拆解整个回购路径。老客户复购的整个路径可能是:先打开APP，再看首页。因为他已经是老客户了，想买点东西。第一件事就是在APP上搜索，有非常明确的购物目标。然后，在搜索结果页，我们可以做一些事情来帮助提高复购率。
另外，从搜索结果页，到活动登陆页，到详情页，再到购物车页，我们还要做一些更细致的拆解。拆除回购流程后，我们需要挑选出一些核心指标，例如:
次月留存率。
如果用户没有留存就没有复购。
决策间隔时长。
每一次复购中，我们希望老客尽快完成整个过程，决策间隔时长越短越好。
连带率。
复购并不指用户每一次来只买一件商品就叫复购。我们其实希望用户每一次来能够多买几样商品，这样整个效率会有非常大的提升。所以商品的连带率，也是需要考虑到的指标。
尝试了解“用户的身体感觉”
对于复购用户，我们需要把他们分为三类:低频复购用户，中频复购用户，高频复购用户。然后针对这三类人群制定非常详细的运营策略。
在制定运营策略时，要回归整体用户的直观感受。很多时候，我们其实是为了做这个而做，很少站在用户的角度去思考:用户对我们的运营策略怎么看？基于给用户的分层，用户如何看待我们的“套路”？
用户的体感要从几个方面来考虑:用户对新品的好奇和探索、购买好货的欲望、对优惠力度的偏好、对积分权限的直观感受、运营活动***别好玩的感觉、参与小游戏的感觉等。
制定“运营策略”
所有的运营策略最终都要回归客户的直观感受。具体用户的舆情会以表格的形式列出来，对应的运营策略会非常清晰。
比如最后可能会在新产品上试用，先用后付费；全部减价、打折、***等。这些都是具体的执行动作，也就是我们的运营策略。
总结起来就是基于用户分层构建运营策略的全过程。
最后，我们的运营策略在执行的时候，有一个通用的东西要综合考虑，就是在给某一级别的用户一个运营策略的时候，推送的内容、风格、时机、间隔、渠道是什么？
不考虑用户的身体感受，所有的运营策略都无法实施。例如，如果推送的内容是完全缩减，则:
如何能够通过一段特别有吸引力的话术，把满减的运营策略传递出去？如何选择合适的样式（图片、文章、短视频等）让满减的运营策略让用户看了之后觉得优惠力度特别大，回归到他的体感上？如何选择合适的时机，应该在什么时候去给用户推送策略，才能打开率最大化？如何确定运营策略的间隔，策略之间需要反复推送，需要间隔多久，是一天还是一周？还是更短的时间？如何选择用户的触达通道？是站内弹窗、还是APP Push、还是在直播间里去直播、还是直接用短信的形式发优惠券？
这些都是我们在执行运营策略时需要充分考虑的。
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