读完正文需要认真。 追求进步的你要一直读到最后，点击以证明你读过
有学生问：“领导把用户分层了，但不管怎么分，似乎都认为没有科学道理，经常被人嫌弃说：“这种分层有什么意义？” 有标准的分层规范吗？ 在解决这个问题之前，让我们先看一下简单的问题。 如果业务收入状况如下，如何解读数据？ (总收入=付费用户数*付费用户人均付费)
用户分层的一般作用
在本质上，用户分层是特殊形态的用户细分，按照用户价值从高到低的顺序细分。 上层的是高价值用户，下层的是低价值用户。 用户分层的最大用途是去平均化比如上面的主题，大多数同学会都是脱口而出的：
总收入在下降
人均费用减少了17%，用户增加了20%
所以，必须提高人均费用，再多25
看看平均值，就会得出这样的结论。 但实际上，平均值下降25元，是否就等于在业务上必须想办法提高25元呢？ —— 当然不是因为我们不知道这一万多个用户的构成。 如果说这一万人有以下两种形态构成，大家还认为每人提高25元就可以了吗？
这从视觉上展示了用户分层的作用。 降低到通过平均数，观察到的趋势是对的，但推导出的执行计划，往往是错的运行级别后，更容易发现真正的问题，为了制定可行的计划，需要细化用户。
用户分层的特殊作用
用户分层还有特殊的作用。 这意味着一个企业为高中低级用户提供的产品/服务/体验是有限的。 通常是固定的高中、低档课程、高/标配/低产品、高级/中级/初级VIP服务。 我们在划分高中低等级观察用户时，很容易直观地看到。 我是http://www.Sina.com/3358 www.Sina.com/3358 www.Sina.com/3358 www.Sina.com。 这样的分析指向性非常强。 能够迅速发现问题，找到运营的突破口。
例如，为了说明的方便，以上示例的AB形态进行了简化，但表示两种典型的业务形态，即依赖奋斗的哑铃用户的大r型业务和依赖许多一般用户的大DAU型业务。 (大r和大DAU是游戏行业的术语，这两种形态在游戏行业区别最明显，所以在这里直接应用一下。 用户分层的常见形式如下。
了解了这一层，再看看AB的两种形态，我们就能更准确地找出问题所在。
经过对这一层的解读，只看平均，“客单价低了，提高吧！ 不是比说”更好吗？ 必须进行更彻底的分析。 这是用户分层的进一步作用。们提供的产品
/
看例子，“那分层好像很简单呢。 用户价值是？ 付费活跃注册。 直接重叠金字塔(下图)不就好了吗？ 我想在网上是这样重叠的。”举行了同学会。
a )这是用户分层的常见错误。服务/请记住，对用户进行分层是为了快速识别问题。 如上图所示，如果只是将注册、激活、付费堆积在金字塔上，图形看起来非常强大，但本质上，不是要以金字塔的形式再说一遍用户数、激活率、转化率这三个指标吗？体验是不是出了问题，我们正在损失哪一档顾客这也是开头的“你的份有什么意义！ ”的吐槽。 请参阅。
另外，在同学会上，他说：“让我们来看看例子。 也就是说，一个维度切几个
段，那我把付费、活跃这些维度看看，做个类似下图：想象中分层效果，不就好了？”
答：这是另一类用户分层常见错误：维度交叉。用户付费、活跃指标之间，有交叉很常见的事。当分类维度相互交叉，一层用户又包含另一层的时候，解读起来就很费劲，这时候还不如直接做个矩阵分类看得更清楚。
综上，用户分层之所以经常做的流于表面，很大程度是因为：做分析的同学缺少细化思考的意识，过分追求画一个层层叠叠的图，来显得思考全面，忽视了这个图对业务的作用，忽视了业务本身在不同阶段有不同需求。
用户分层的基本思路
做用户分层其实很简单，如下图所示，只需要分类维度+分类标准两样东西即可
我们说过：用户分层的最大用户是快速定位问题，提示业务突破口。想要达到这两重目的，就得做到（如下图所示）：
分类维度是当前业务的关键问题
分类标准和业务动作直接相关
业务发展的关键问题和业务动作，并非完全异想天开，或者“听领导指示”，而是与产品/业务发展的生命周期高度相关。每次讲到：“要了解当前业务重点问题”，都有同学说：我直接去问问。额，直接沟通是好事，但是如果自己啥都不懂，不但业务懒得分享，偶尔说几个词可能还听不懂。甚至有可能运营自己都是稀里糊涂，领导说啥干啥，不懂脑子。所以做分析的同学还是得有些了解的。
基于发展阶段选分类维度
通常一个产品/业务上线会经历五个阶段（如下图所示）每个阶段要关注的核心指标、关键问题是不一样的。
通过传统企业在产品生命周期末尾会选择甩货、等下一代产品上线。互联网企业做多次迭代可能性更高。在不同的阶段，业务关注的问题也会不同，如下图所示：
有了这些基础，我们自己能对当前形势做初步判断，和业务沟通也更顺畅。定出当前关注的重点问题，就能锁定分类维度，下边再看分类标准。
基于业务动作设分类标准
企业能提供给用户的产品/服务/体验是有限的，它受到三方限制
产品限制：每种产品，每个产品组合能满足用户的需求是有限的
竞品限制：即使企业能提供众多产品，也很难包装拼的过对手
需求限制：用户口味会经常变化，今天喜欢，明天就不喜欢
在这三方限制下，往往运营会选择爆款战略，用一个爆款产品/有竞争力的服务/优质的顾客体验来吸引用户，达成自己的目标。往往在用户处于新人阶段，有一个入门级产品；在成长期会在某个节点设立特别优惠的奖励。这些节点，就成为天然的分类标准。
在这方面，传统企业做的反而比互联网企业要好。传统企业指望卖产品的毛利过日子，因此对给客户多少回馈有清晰的界定。一般是从毛利中拨一个固定比例作为回馈，然后参照竞争对手的比例，选择自己主打的档位，从而形成竞争优势。这样对应的分类标准，也可以直接套用业务的标准（如下图所示）。
在这种分层标准的指导下，就很容易根据分层数据的变化，找到对应的问题。如同开头举例的效果，看到某个档次的用户少了，立马意识到：找人找偏了，产品竞争力得检讨了。这样后续深入分析，也有了线索。
反倒是互联网企业，除了少数头部企业外，大量的还停留在大干快上、烧钱补贴阶段。缺少清晰的产品线规划和竞争策略，反正运营有钱就往死里发券，做大了规模好上市圈钱。所以在互联网公司经常培养出那种：注册少了-发券，活跃不行-发券，留存不行-发券的无脑运营。
如果做数据分析的同学，发现你们公司的运营真的很无脑，都是看着AARRR哪个指标跌了就短期上活动搞一搞，完全没有全局规划，也没啥策略。那可以试着参照竞品的情况，做一个竞品分析，把本品，竞品在不同消费/活跃程度的用户身上的差异分清楚，帮他们看到：我们其实在XX档次有优势，在XX档次有劣势。因此，我们可以制定用户分层战术，进一步系统的优化。毕竟我们是搞运营，不是搞运动。
小结
用户分层看起来简单，可深入探讨的话，需要牵扯的业务细节非常多。很多同学做起来很困扰，都是困扰在：领导让我分高端用户，到底是8000算高端，10000算高端，还是12000算高端呢？是滴，他就纠结这个划线纠结的死去活来。
你反问：
目前阶段的重点问题是什么？
在目前阶段，高端真的就是“高消费吗？”
8K，10K，12K背后，对应我们运营的什么动作？
我们做的动作，到底对用户有什么吸引力，竞争力
他啥都不知道！他还在指望着，能有个机器学习算法，啪啪一算，就告诉他：“人工智能阿尔法大狗子告诉你，10000是完美的标准，谁不服气，阿尔法大狗子咬死他”
这就南辕北辙了。用户分层是业务运作的结果，用户分层是应用于业务运作，因此看似简单的分层，只要和业务结合起来，就很容易解释清楚，也很容易定位到问题。与大家共勉。
前文说了，用户分层是一种特殊形态的用户细分，那是否有普遍形态的用户细分方法？当然有，如果大家感兴趣，本篇集齐60个在看，我们专门分享如何做用户细分。敬请期待哦。
相关阅读：
数据分析体系是什么？该怎么搭建？
用户流失，该怎么分析？
数据分析，怎么做才能有前瞻性
扫描关注【接地气学堂】公众号，更多超棒分析思路及职场经验分享
想看更多详细商业分析方法讲解的，可以戳下方“阅读原文”，有视频内容奉上。学习课程可加入学员群，接受爱笑的花生一对一指导。双十一火热打折中~~