用户，是贯穿整个产品生命周期的核心，无论是产品价值、产品功能，还是产品交互、产品运营，都需要以用户为中心去做，实现产品对用户的价值。
所以，我们在做产品管理时，首要做的就是对用户的管理。只有清楚了我们的用户是谁，他们的需求痛点是什么，我们才能给出对应的产品方案，才能有效帮助产品管理。
用户管理的一个比较有效的策略，就是用户分层。用户分层是一种将用户按照不同的特征、需求、行为或偏好等方面划分成不同群体的方法。通过这种管理策略，我们可以实现对用户的精确化管理，更好地了解用户的需求和行为。
那么，我们应该怎么做用户分层呢？
用户分层的一般步骤
用户分层的一般步骤与刻画用户画像的步骤，有着非常高的相似性，都需要收集用户信息，分析用户信息，然后再制定相关策略，强调最终结果要“取之用户”。
1、收集用户信息
收集用户的信息，也即是对用户的调研，注重客观地、全面地了解用户的需求、行为等方面信息，以帮助下一阶段的用户分析。
需要收集的用户信息，根据不同产品的目标市场和用户定位等情况，侧重点和颗粒度会有所不同。但一般情况下，按照用户画像的信息进行收集就可以满足常规的需求了。
用户画像，可以从三个维度进行刻画，分别是：属性，行为和期望目标。
属性：是指用户的关键特征，是抽象出来的、具有代表性的一个个标签。例如，用户的职业、性别、年龄、收入等，这些关键标签的组合，会把用户的形象逐渐丰满起来。用户的属性，并没有固定的形式，可以根据产品的具体需要来定义，如果产品比较关注用户的支付能力，可以将收入作为主要属性，如果比较关注年龄段，可以将年龄作为主要属性。
行为：是指用户在某些场景下的关键行动。并不是用户所有的行为都要刻画在用户画像里面，而是要对用户的行为进行抽象，将其各种行为背后的逻辑说明出来即可。用户的行为，是基于现状的描述，是在当前的场景下，用户是怎么行动的、遇到了哪些问题、是怎么解决的等等。
期望目标：是指用户在当前行为的场景下，期望达到的目标。用户的期望目标，可以是用户自己说出来的，也可以是我们自己挖掘出来的，有了用户的关键属性和行为，我们就可以共情地想到用户可能期望的目标是什么。期望目标可以帮助我们以终为始，并以此反向设计，做到真正的以用户为中心。
用户信息收集的方式，可以采用我们常规的调研方式，一般有定性调研和定量调研两种方法。定性调研包括个人访谈、焦点小组、观察法等，定量调研包括调查问卷、数据分析等。
2、分析用户信息
收集完用户信息之后，我们就需要对这些信息进行分析，以便获得目标数据和结果，用以指导我们去制定分层策略。
用户信息的分析，一般可以从两个方面着手，分别是定维度和找关系。
定维度，主要是确定从哪一个或哪几个维度，去定义用户的一些关系。具体的维度视不同产品场景而定，一般可以从时间、空间、因果等维度，也可以从用户的行为、基本信息等维度。
找关系，主要是从确定好的维度出发，寻找和挖掘不同维度之间的明面关系和潜在关系，找出和发现用户及用户群体之间的共性和差异，常用的关系分析工具包括图表分析、多因子分析等。
例如，我们对用户的分析，从用户收入和用户消费两个维度出发，发现用户的消费水平会随着收入水平的增高而增加，这是一个正比关系。定维度和找关系需要往复进行，因为我们定的维度并不是一开始就准确的，会随着关系的分析结果而越来越明朗。
3、制定分层策略
用户信息收集和分析完成之后，接下来我们就需要制定用户分层的策略，方便对用户进行动态管理，然后再进一步指导产品的设计和运营。
用户分层策略的制定，主要有两步，第一步：确定目标，第二步：选择策略。
确定目标：主要是基于产品所在的市场情况、产品的定位和价值等信息，确定用户分层的目标。不同的目标，所使用的分层策略也是不同的，要以结果为导向。
选择策略：主要是根据确定的目标，选择合适的一个或多个分层策略。目前市场上有很多沉淀下来的用户分层策略，我们可以根据需求，选择合适的，或者从自身实际需求出发，创造合适的用户分层策略。
仍以上述用户收入和用户消费为例，产品确定的目标是面向不同的用户售卖不同的商品，所以选择的分层策略就是按照用户的一般统计学特征进行分层，把用户按年收入维度，分成不同的等级，然后对不同等级的用户，实施不同的营销策略。
用户的分层方法有很多，对于同一用户来说，不是只能选择一种分层策略，我们可以在不同的场景下，结合不同的目标，进行多种分层方法的灵活应用和多种方法结合。
用户分层的方法
用户分层的一般步骤中，制定用户分层策略是最关键的一环，这一步将决定着最终的分层结果，决定着后续的产品设计和运营。
所以，我们需要掌握一些常用的用户分层方法，尽可能地保证用户分层的可靠性和实用性，做到真正为产品服务。
用户分层的一些常用方法，包括但不限于：基于用户生命周期的分层，基于用户价值的分层，基于行为特征的分层，基于人口统计学数据的分层，以及基于用户角色的分层。
1、基于用户生命周期的分层
用户生命周期的曲线特征，与产品生命周期的曲线特征基本一致，都有引入、成长、成熟和衰退的过程，生命周期曲线类似正态分布。
用户生命周期，按照不同的时间阶段和用户价值，将用户划分为五个不同的时期，分别是：引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期。
- 引入期是指用户开始与产品建立关系的时期，刚注册产品或刚与企业建立合作关系；
- 成长期是指用户逐渐对产品产生了黏性，使用产品的频次增加或企业合作的业务量逐渐递增；
- 成熟期是指用户与产品的交互稳定在一定的关系上，企业合作业务稳定在一定的量上面；
- 休眠期是指用户与产品的交互，在一定时间内逐渐降低，但仍然会有时不时的交互，或者企业的合作间隔比较久才有业务量；
- 流失期是指用户彻底与产品没了关系，不再使用产品或者企业不再合作。
基于用户生命周期的分层，是一种比较通用的分层方法，根据五个不同时期的分层，可以建立不同的产品运营策略。例如，在引入期需要增加曝光度，吸引用户点击和使用；在休眠期，可以适当增加运营活动，增加与用户的互动，等等。
2、基于用户价值的分层
此处的用户价值，是指用户或客户能为企业带来的商业转化价值。在B端业务中，我们通常可以看到把客户按照A、B、C、D、E等级划分，这也是一种用户价值的分层方法。
在衡量客户价值的方法中，RFM模型是被广泛应用到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创造利益能力的重要工具和手段，该模型通过一个客户的近期购买行为 (Recency)、购买的总体频率(Frequency)、花了多少钱 (Monetary)这3项指标来描述该客户的价值状况。
如果把这三个指标映射到三维坐标上，R为X轴，F为Y轴，M为Z轴，就形成了一个三维坐标系。然后再以0和1为坐标，画一个立方体，这个立方体可以被R、F和M切成8个小立方体，我们一般以立方体的顶点坐标代表每个小立方体。
在立方体中，我们把R、F和M的坐标分别记录下来，形成RFM的分值，每个分值就代表着不同的客户类型。例如，如果RFM=111，就代表着该客户是最近消费时间近、消费频次和消费金额都很高，对企业就是高价值客户。
定义好不同客户的客户类型之后，我们就可以按照这个分层结果，有针对性地对客户业务进行运营。例如，对于高价值客户，我们提供一对一的专属服务，开业务后门通道等等。
3、基于用户角色的分层
用户中不同的角色，做的事情和目标期望都不一样，所需要的服务也会有所不同。所以，我们需要有针对性地考虑不同用户角色分层，从而能够更好地服务用户。例如，我们一般在产品中设有管理员、销售、采购等角色管理，这就是用户角色分层的应用。
我们一般用“金字塔”来描述这种角色权限的分层，将用户的角色按照拥有的权限和管理结构分为多层，具体多少层角色，可以根据具体的企业和产品的场景而定。
用户角色分层好了之后，我们在产品的设计过程中，就可以指定某些功能或数据，只能由某些角色可以使用或查看，这样就控制住了数据的安全性和准确性。而且，在产品运营的过程中，也可以与公司的业务管理相结合，用角色控制和管理业务工作。
4、基于人口统计学的分层
基于人口统计学的分层，顾名思义，就是按照人口统计学的特征进行分层，包括但不限于：人口总数、性别、年龄、健康状况、职业、婚姻、文化水平、收入等等。
按人口统计学进行分层，是我们产品经常使用的一个分层方法，也是最常见到的。
人口统计学特征信息，也是基本的用户信息。通过对这些信息的了解，方便我们对用户归类、分层，按照特殊情况特殊对待的原则，为不同层级的用户提供专属服务，提高用户对产品的满意度。
例如，不同收入的人群，其消费观念和消费能力也会不一样，对产品的诉求也不一样。高收入人群可能更注重产品的质量，而低收入人群更注重价格，这样一来，我们就可以在产品上对不同的用户群体设计不同的产品功能和服务价格。
5、基于行为特征的分层
用户的行为特征，代表着他的兴趣和关注点，以及潜在的真实想法等。通过对用户的行为特征进行分析和分层，可以帮助我们有针对性地为用户提供推荐、定向广告等服务。
以电商行业为例，用户的一些行为特征包括：浏览历史记录、购买记录、搜索历史记录等，根据这些行为特征，可以在首页中向用户推荐类似的商品，提高用户的购买欲望。
字节跳动的推荐算法，也是一个非常典型的用户行为特征的例子，无论是今日头条，还是抖音，只要是字节系的产品，基本都是采用这种方法自动推荐相关内容。
对用户行为特征的分析，还可以帮助我们改善产品。例如，电商平台中一般都存在购物路径，即查找商品->商品详情->（加入购物车）->购买->付款，这条路径的优化，就可以通过对网站上用户行为热点进行分析，找到用户最关注的点，然后有针对性地进行改善。
via公众号：有笔不记（you_buji）
