之前和大家聊过用户运营的那些事情，用户运营到底是什么？

今天和大家来聊下用户运营的核心：用户运营中的用户分层策略。

本质上，其实是一种类似于价格歧视的策略，针对不同的用户采取不同的策略，最终达到提升用户价值，提升用户ARPU值的作用。

这也就是为什么在不同的手机和账号下看到的商品价格是不一样的原因，大数据杀熟就是这么来的！作为一个忠实的老顾客而言，产品内没有必要再给你推送更多的优惠价格的产品，这样可能反而会降低用户价值，所以对于老顾客而言，用户运营的核心就是需要想办法让老用户多买，多消费，这样才能为产品贡献更多的价值。

今天我们就来简单聊下针对大规模用户运营中的用户分层这件事情。用户分层只是精细化运营最基础的一步也是最重要的一步，分层之后根据用户的数据变化不断进行策略的调整，最终形成一套数据分发的逻辑才是核心。

我们看到的不同用户的价格歧视，用户的等级甚至是积分，都属于用户分层的不同表现形式。

一、用户分层的逻辑

用户分级和用户画像息息相关，根据用户的基础属性，用户行为属性，用户消费特征，用户生命周期等特征进行用户分层分级。

比如，针对微博的用户，大致可分为内容消费者和内容生产者。而在内容生产者里边又分为各领域的专业内容生产者，在专业生产者里边有根据粉丝的数量进行划分，比如5W粉丝以下的内容生产者称作F1，5W-10W粉丝的内容生产者称作F2，根据用户的等级采取定制化的运营措施，包括但不限于资源扶持，曝光推荐，活动曝光等，为他们制定一个成长计划，最终达到内容生产和需求相结合的目的，促成整个平台的健康发展。

而针对内容消费者，每个用户都会有自己的专属标签，根据用户的内容消费习惯推荐内容，甚至还会主动给用户PUSH内容，让用户不断地在平台上消费内容。

而在一些内容消费平台，可能是根据用户是否有消费行为，单次消费金额是多少来进行用户分层分级，最终目的是让没有消费行为的用户产生消费，让已经有消费行为的用户多消费。

这也是为什么现在拼多多会用百亿补贴这样的方式来获取用户的原因。只要用户有了第一次消费，就能够多获取到一次的用户数据，就有持续产生消费的可能性，前期的补贴成本就完全能在后期的持续消费中持平。如果前期的一个用户转化成本是100元，那么如果未来用户能够持续在平台产生消费，并成为平台的忠实用户，那么前期的这部分用户转化成本可以很容易拉平。

前面提及到可根据用户一系列的特征来进行用户分层，但是这块对于数据的要求也极为严苛，可能也只有一些大的互联网公司，拥有海量的用户数据才能将用户的全部画像表现出来。

对于一般的互联网公司来说，根据用户的行为轨迹和消费特征来进行用户分层，是最粗糙的用户分层。用户的性别，年龄，甚至是地区可能不容易获得，但是只要用户在产品内留下过足迹，那么我们就可以根据用户的行为轨迹来进行用户分层的划分。

按照用户的登录，打开，浏览，浏览时长，消费等行为，我们可以将用户简单地分为4大类：

第一类：高活跃高消费人群，这类用户是产品的忠诚用户，愿意为产品付出时间和金钱，需要更好地服务好这批用户。把20%的高活跃高消费人群服务好，可能会创造产品80%的收益，甚至是更多！

第二类：高活跃低消费人群，这部分用户虽然消费能力不强，但是为产品提供的活跃度高。虽然不能直接转化，但是如果能用这些用户的扩散能力增加产品的拉新，利用这些用户的裂变能力来为产品带来曝光和新用户。那么这些用户的价值也会得到体现。每一类用户都有它的价值，只需要利用运营策略和产品机制将用户的价值发挥到极致。

第3类：低活跃高消费人群，这类用户虽然消费能力强，但是对于产品的要求也更严格，对于产品的忠诚度不高。在多个产品之间寻找自己想要的东西。

第4类：低活跃低消费人群，这部分人群消费能力弱，而且也不活跃。所以对于这部分人群最重要的是先通过运营策略提升其中的一个指标，再逐渐进行转化。

用户分层之后，接着就应该确定对于每一类用户的运营策略，通过每一类人群的具体运营措施去针对性地去进行转化。

二、用户分层后的运营策略

用户分层分级确定好就是根据不同用户的数据表现形式，结合不同的资源位，将产品推送给用户。

这里边有两种推送逻辑，第一是通过用户分层结合资源位，运营主动去配置资源位来进行分发的用户运营逻辑，这种是属于大多数公司常规的做法。

但是也会出现一些问题，也就是用户量级大了之后，划分的用户集也越来越多，这个时候如果都需要运营去进行配置，工作量会很大，而且有时候可能刚好会错过时间节点。

这个时候就需要数据分发的逻辑去进行。通过用户行为的变化，用户会主动划分到不同的用户集去，再在线上写好策略，通过不同的运营策略去转化用户，这样一来，既能够节约人力，而且能够提供流量的利用效率。

最典型的就是淘宝里边猜你喜欢的数据分发逻辑，淘宝会通过用户行为以及搜索记录的变化，定制化地给每个人推送需要的商品，这也是为什么是逛淘宝的愿意。因为这里边的逻辑都藏着大数据对每一个用户的行为定位，可能比你的亲妈都还了解你！

三、如何根据用户的表现形式不断调整策略

不管是主动配置的用户分层的运营策略，还是数据分发的运营策略，最终都需要回到数据。从数据中找到运营策略的出发点，最终也需要回到数据中去验证运营策略的正确性。

通过每期的数据变化反推出运营策略，在根据数据的结果进行调整。

做用户运营，一定要先针对已有的用户按照某个或者某几个属性进行分层，再针对每一类用户的表现去进行用户的最终转化，已达到提升用户ARPU值的作用。

薇娅的私欲流量就在利用用户分层这种模式去运营。薇娅会将粉丝按照淘宝直播等级排序，将不同等级的粉丝导流到不同的社群中，比如“薇娅的女人”群要求至少是钻粉或者挚爱粉。这些粉丝自身对薇娅的直播就有一定粘性，而且也会是将来直播中最有贡献力的精准群体。

最用户运营最基础的是用户分层，最难的也是通过用户分层的策略为每部分用户制定对应的用户策略，制定专属每个用户层

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以上就是浅谈用户运营中的用户分层逆境出人才的事例的全部内容了，希望大家喜欢。