在用户运营中，分层指的是根据用户特征、行为、价值等因素，将用户进行分类或分层，以便针对不同层次的用户采取个性化、精准的运营策略和措施。这样的分层可以更有效地满足不同用户群体的需求、提升用户满意度、增加用户留存率和转化率。

广义一点，分层就是一种精细化运营的思维方式，其实就是按某种办法把用户分层级或分类别。如按生命周期分，就是新增用户、活跃用户、流失用户等等；如按用户价值分就是重要价值用户、重要发展用户、重要保持用户、一般价值用户……

从用户发展的角度看，不同用户的使用需求和付费习惯不同，对app熟悉度也不同，对不同用户进行区分运营，提供不同的产品咨询，提供不同的服务，会减少用户的搜索成本，提高用户使用体验，增加用户粘性和转化。从运营效率角度出发，运营人力有限，对用户进行分类分层，对目标价值有更高贡献的用户给出更多的运营时间，运营效率会更高一些。

个性化运营：分层可以帮助了解不同用户群体的特点和需求，以个性化、定制化的方式进行运营，提高用户满意度。

资源优化：不同层次的用户具有不同的价值和潜力，通过分层可以优化资源分配，将更多精力和资源投入到高价值、高潜力用户身上。

精准推广：分层可以帮助针对不同用户群体制定精准的推广策略，提高推广效率和转化率。

用户留存：通过对不同层次用户的特征进行分析，可以制定更有针对性的留存策略，降低用户流失率。

要根据目标/猜想 提取数据，对数据进行分析，得出不同的用户群体；通过调研/活动触达的方法，验证猜想/目标，进一步优化分层。（有些时候分层不是一蹴而就的，需要多次反复测试验证才能得到最佳的分层标准，还有越是精细化，分层的标准就越多，比如“重要价值用户中的母婴产品购买群体”这里就是两个限制标准了。

分层运营的一大隐性作用在于，可以促进低等级用户向高等级用户发展，例如下两单就能升级金牌会员，五单就能解锁1000积分，同时等级越高的用户，享受的折扣，赠品等福利也越多，利益抓手将不断让用户默默增加复购，提升会员等级。具体运营中，可以借鉴以下方法：

分层的过程主要涉及以下步骤：

收集用户数据：首先，收集多维度的用户数据，包括行为数据、偏好数据、交易数据等。

数据分析和挖掘：利用数据分析工具和技术，对收集到的数据进行分析和挖掘，找出用户的特征、行为模式、价值等。

确定分层维度：根据数据分析的结果，确定分层所依据的维度，如用户活跃度、消费能力、兴趣爱好等。

制定分层标准：根据确定的分层维度，制定分层的标准，将用户划分到不同的层次或分类中。

制定运营策略：针对不同层次的用户，制定相应的运营策略和措施，如推广策略、留存策略、升级策略等。

持续优化和调整：根据实际运营效果，不断优化和调整分层标准和运营策略，以达到更好的运营效果。

分层是用户运营中的重要手段，通过合理、精准的分层，可以最大程度地发挥运营效能，提高用户满意度和业务指标。

常见的用户分层方法通常基于多维度的用户数据，旨在识别和区分用户群体，以便制定个性化的运营策略。以下是一些常见的用户分层方法：

基本信息分层：

性别、年龄、地域：根据用户的性别、年龄和地域信息进行分层，以便定制适合不同群体的运营策略。

行为分层：

活跃度分层：根据用户的活跃度，将用户分为高活跃、中活跃、低活跃等层次，采取不同的运营手段。

购买行为分层：根据用户的购买频率、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，针对不同层次制定运营策略。

兴趣和偏好分层：

兴趣分层：根据用户的兴趣爱好、浏览历史等信息，将用户分为不同的兴趣群体，以便定向推送相关内容和产品。

品类偏好分层：根据用户对不同产品或服务的偏好，将用户分层，制定个性化的产品推荐和促销策略。

价值分层：

以及可以关注其主要的数学逻辑：以用户占比及观测指标为YX轴，根据曲线变化划定观测指标档位，继而再进行下一步赋值运算。(意味着不一定是RFM，就算自己定义的其他标准，也可以用类似的方法进行用户分层)

渠道行为分层：

渠道偏好分层：根据用户使用的不同渠道（如网站、App、社交媒体等）进行分层，以优化渠道推广和体验。

社群参与度分层：

社群活跃分层：根据用户在社群中的活跃程度（发帖、评论、参与活动等）进行分层，以制定社群运营策略。

分层后用户画像调研(知道他们是谁，偏好什么，才能做对应触达)

用户画像一般分几类：

人口统计数据画像：年龄、性别、职业、学历、收入、地理位置……

用户行为画像：浏览习惯(浏览时段、浏览时长、浏览类目)、购买习惯(购买单均、购买类别、购买频次、关联购买……)、分享习惯……

用户态度画像：对产品满意度、希望产品满足的需求、喜好、生活方式……

其中人口统计数据可通过简单的问卷调研或用户身份证信息等获取，行为数据直接采集系统数据，用户态度数据就需要通过用户和产品的长期互动才能得出，通常指代如下数据：满意度、感觉的竞争状态和位置、欲望特征、为满足需求、生活方式、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 实际行为、评分、市场细分，细分是要不断进行的，可以从最初的RFM开始逐步加强细分;方法包括 盈利性细分、人口统计细分、渠道利用细分、RFM细分、个人态度细分、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(包括人口统计数据、简历、生活习惯等)

有用性: A高价值 B中价值 C低价值

这些分层方法可以单独使用，也可以结合多种维度进行深度分析，以更准确地洞察用户特征和需求。选择适合业务情境和目标的分层方法，可以帮助企业实现精准用户运营，提高用户参与度和业务效果。