管理用户，进行用户分层分级
（一）用户分层分级的重要性和底层逻辑
1.更合理的分配资源
“以客户为中心”并不代表以所有的客户为中心。企业的资源是有限的，人也是有限的，钱、物质激励、荣誉激励都是有限的，在资源有限的条件下，企业投入要想获得较大的产出，就必须把有限的资源投入到能产生较大价值的客户身上，这就是用户分层分级和建立用户成长体系的原因。而分层分级最重要的目的就是让运营资源以最高效、最精准的方式迅速惠及那些对于产品最重要的用户群体。
2.更精确的对接需求
产品在迭代过程中，用户行为会发生改变。使用同一功能的不同用户，甚至是同一用户在产品生命周期的不同节点，可能都会有不同的痛点和需求。
拓展案例3-1：用户分层分级运营
此时如果还是针对所有用户采用“一刀切”的产品策略，不去关注不同用户的不同需求，就有可能导致迭代的产品模块和功能达不到预期的效果。用户分层分级是根据不同用户的行为特征划分成不同的用户群，进而制定不同的产品策略来满足其差异化需求，从而充分发挥每个层级用户的价值，达成产品目标。
（二）用户分层分级标准
用户分层分级的本质是一种以用户特征、用户行为等为中心对用户进行细分的精细化运营手段。有的称为用户分层，有的称为用户分级，但不管怎样称呼，分级分层的标准主要有以下三大类：
1.RFM模型
RFM是3个指标的缩写，即Recency（最近一次消费时间间隔）、Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）的英文首字母缩写。通过这3个指标对用户进行分类。
最近一次消费时间间隔（R），上一次消费离得越近，也就是R的值越小，用户价值越高。消费频率（F），购买频率越高，也就是F的值越大，用户价值越高。消费金额（M），消费金额越高，也就是M的值越大，用户价值越高。我们把这3个指标按价值从低到高排序，并把这3个指标作为XYZ坐标轴，就可以把空间分为8部分，这样就可以把用户分为图3-4中的8类。比如第1类是重要价值用户，这类用户最近一次消费较近，消费频率高，消费金额也高，要提供VIP服务。我们日常生活中接触的会员服务就是这方面的经典案例，大数据显示，用户对信用卡、酒店、航空公司的会员体系最满意。
图3-4 RFM模型三维图
表3-2 RFM模型8类客户表(https://www.daowen.com)
2.AARRR漏斗模型
AARRR用户增长模型是由该模型五个环节的英文首字母缩写组成，即Acquisition（获取）、Activation（激活）、Retention（留存）、Revenue（变现）和Referral（推荐）。
Acquisition是获取用户，运营新媒体的第一步是获取新用户，这是第一要素，同时也是用户增长的首要条件。
Activation是激活活跃，是把被动进入新媒体的用户转化成活跃用户的一个环节。有效数据表明，当新用户进入新媒体之后的次日活跃开始计算，有相当一部分新用户（80%以上）都不会被再次激活。也就是第一环节所获取的用户，在次日只能产生20%的能量，剩余的全都浪费了。所以激活的目的就是为了提升能量，减少浪费。
Retention是提高留存，解决这个问题最直观的数据指标就是日留存、周留存等。这些指标可以监控新媒体的用户留存和流失情况，进而采取相应的手段来激励这些留存和流失用户继续使用产品。
Revenue是获取收益，这是AARRR模型最核心的一环，同时也是产品能够持续发展下去的根本动力。即用户为新媒体产生了效益，这个效益可以是金钱也可以是某种价值，具体要看运营者如何界定效益的含义。
Referral是推荐传播，从推荐到再次获取新用户，新媒体的发展和用户增长形成了一个完美循环，这是确保新媒体能够持续发展下去的“头尾衔接”之环。
从实际数据来看，单程走完这五环，就像是漏斗一样，下一环的数量始终会低于上一环，而越是底层的环价值就越大。
图3-5 AARRR漏斗模型
3.生命周期模型
（1）导入期：用户注册后，刚刚上手，对产品还不熟悉，对产品能带来什么价值也还不熟悉。在数据上的定义是，刚刚注册，尚未体验核心功能流程。
（2）成长期：对产品有了一定的了解，对产品提供的用户价值比较认可，已经建立起了初步的使用习惯，会定期使用产品。在数据上的定义是，已经体验过核心功能流程，使用频率和使用时长大于或等于定义的最小阈值，例如每周登录三次，每次使用时长达10分钟。
（3）成熟期：对产品已经形成高度的依赖和使用习惯，使用频率和使用时长显著提高，能够贡献较高的价值。数据上的定位为使用频率、使用时长大于或等于某个阈值（根据产品来定），或者付费频率和价值达到一定阈值。
（4）休眠期：曾经是成熟期用户，但现在已经不再访问或使用产品，或者访问频次越来越低。数据上的定义为，超过一定天数（例如10天，或自定义）未使用产品。
（5）流失期：已经长时间不登录产品，甚至已经卸载产品的用户。数据上的定义为，超过一定天数（例如30天，或自定义）未使用产品的用户。