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老舅在城裡開了家拉麵館，讓我去幫忙，我很高興地答應了。
幹了幾個月，小飯店來來往往的那些客人，就都很熟悉了。
張老闆是我們這兒的常客，每周都要來個三四次，時不時還帶一幫朋友，點菜闊綽。
我們特別感謝這位客人，人多時會多送兩個小菜，結账時抹個零頭，逢年過節還會準備一盒土特產讓他帶回去。久而久之成了朋友，竟是誰也離不開誰了。
李哥的兒子特別喜歡吃我們家羊肉串，所以李哥經常帶兒子來；但最近總是獨自一人來，聽他說，兒子剛升了中學，放學太晚來不了。
結账時，我就送了幾串羊肉串給李哥，讓他打包回去給孩子。李哥很高興，從這以後，每次李哥來吃飯，都會多點10串羊肉串帶走。
楊小姐是附近公司的白領，年輕漂亮，北方人，喜歡吃麵。因為工作忙，每次來都急匆匆的，隨便吃點就走了。
我看著心疼，就向她推薦了我們的外賣服務，她點了幾次覺得不錯，就推薦給了同事，給我們帶來了不少生意。
……
憑借著對每位客人的熟悉，我總能為不同的客人提供他們想要的服務，不知不覺生意竟火爆起來，老舅開了幾家分店，生意蔓延到省城。
我從一個小二做到經理，但是問題也來了——以前只有幾十個客人，很容易區別對待，現在盤子大了，客人少說也有上萬，想要認識他們尚且不可能，更不要說一對一的服務了。
百愁莫展之時，老舅家大兒子大學畢業回到家，給我提了一個建議。
腦袋記不住，為什麽不用電腦來記？
好主意！
我立刻召集手下幾十個店長，請他們整理了開業以來所有客人資訊，包括多久來吃一次、幾個人吃、點了什麽菜、花了多少錢等等，並交代他們，以後要注意客人資訊的搜集，最好能規範化。
幾天后，店長們陸陸續續發來一些客人的消費數據，按照大表弟教的方法，我把這些數據分門別類，整理成不同的人群，在這些人群裡，我發現了數千個張老闆、李哥和白領楊小姐。
我立刻設計了一套針對不同人群標準化的服務和推銷方法，印成小冊子發給所有店長，讓他們照著做。
果不其然，沒過多久，店長們紛紛反饋業績上漲，客人們的滿意度也提高了很多。
上過大學的大表弟告訴我，這個方法叫用戶分層。
一、用戶分層的“道”
到底什麽是用戶分層？
網上能搜到很多用戶分層的方法，簡單的有二八分層，常見的有用戶價值金字塔、用戶生命周期分層、AARRR模型，稍微複雜的有RFM模型等。
這些個東西，都算是用戶分層的“術”，方法架構清晰，卻未必能適應複雜多樣的具體需求。
以RFM模型為例，這個生長於傳統行業的簡易回應模型，本是用於直效行銷，用來測算盈虧平衡線的；在條件迥異的互聯網環境中，RFM這個東西，思維上可謂經典，方法上可謂穿越。
恕我直言：網上諸多文章將RFM的方法洋洋灑灑地鋪陳論述，並謂之“用戶分層”，更像是抱著答案編造問題，而非面對問題尋找答案。
離道之術，術必衰。
那什麽是用戶分層的“道”？
簡單地講，就是區別對待不同的用戶，而不是忽略他們之間的差異性。
更進一步講，就是根據用戶不同的消費傾向與消費偏好，針對性地提供行銷和服務，以極化用戶價值。
就像我大舅家的拉麵館案例一樣，在充分了解和分析每位客人的消費傾向後，我總能針對地提供需要們的服務和消費建議，在便利他們的同時挖掘出其個性的消費潛力。
做得極端點，我甚至能記住誰不要蔥花，誰口兒重加鹽，從而進一步提升客人的滿意度。
隨便拿一個常用的用戶分層模型也一樣，比如說價值金字塔模型：
同用戶對產品的使用深度不一樣，感受和需求就不一樣。
做用戶分層，就是為了挖掘個性的潛在需求，施展針對性的激勵手段來變現這些潛在需求，從而加速金字塔不斷地向上流動。
如果你覺得上面的內容太過基礎，那麽很開心你能夠來到下面的正文。
二、用戶分層，如何以道馭術
先講個小原則。
入職這家電商公司的第2天，老闆讓我應對即將到來的大促，做個簡訊推送的用戶分層。
即便是專長，入職的第一個任務也不敢托大。
我興致勃勃地請BI拉數據，風風火火地刷表格，勤勤懇懇地把所有用戶劃了20多個分層，信心滿滿地發郵件給了老闆。
第2天，老闆沒搭理我，直接把這事兒交給了別人做。
聽我的頂頭上司講：我做的20多個分層，只有5個是有必要推的，其他的十幾個不是沒道理，只是都是廢話。
什麽意思呢？
比如說我的分層裡，有一個“客單價低於100元，歷史購買次數小於等於3，且近90天未訪問的”，針對這個分層我的建議是“低質流失用戶，建議放棄。”
老闆：要放棄的用戶給我看什麽？我很閑麽？
再比如，這份分層裡還有一個“歷史購買次數大於10次，僅買過美妝類目，近7天有訪問”，我的建議是“高品質用戶，單購買類目單一，可推送平台強勢類目（箱包服飾）優惠券，進行交叉銷售”
老闆：大促我要看到最直接的產出，你這和大促有關嗎？
那什麽是有意義的分層呢？
比如“客單價大於500元近90天未訪”，這種做召回；“客單大於500元近7天未訪”，這種做活躍；“僅7天加購物車但未購買”，這種推券做轉化。
這些分層，用推送落地，拿大促承接，才是此時此刻的燃眉之急。
所以，做用戶分層正確的思考方向，應該是針對業務需求尋找不同用戶不同的機會點。
而前文所講的“區別對待用戶”，沒有錯，但僅僅是學術語境下的用戶分層。
做用戶分層，不需要洋洋灑灑把所有用戶都歸入分層，提綱挈領，就像海裡撈魚，地上挖金，抓到一點是一點。
還是老話，咱們不能抱著答案和方法尋找問題，而應該帶著問題尋找答案。
又囉嗦了，下面進入正題。用戶分層具體怎麽做？
一個有效用戶分層的確立，大概要經過三個坎兒：
1. 發現衝突
所謂“發現衝突”，就是發現用戶使用產品中的行為衝突。
什麽是衝突？
有興趣但不了解，了解了卻沒買，買了沒複購，複購了但買得少，買得多但突然不買了。
衝突，就是用戶在使用過程中遇到了某種障礙，可能是資訊不對等，也可能是產品不夠好，而導致用戶實際的需求沒有得到變現。
有了衝突，才有可能解決衝突，資訊不通就溝通，產品不好就改進。衝突解決了，阻礙消除了，用戶的需求能變現了，這個分層的用戶就運營好了。
所以，衝突是用戶分層的前提。
不存在衝突的分層是沒有潛在需求的，是沒有意義的。
舉簡單的例子：
高頻購買的用戶突然走丟了，近期購買狂熱的用戶活躍下降了，一直逛的用戶猶猶豫豫遲遲不下單，領了券卻不買，加購了卻不買……這些都是典型的行為衝突，都需要確立分層通過運營手段解決衝突。
更簡單地講，當用戶某些數據指標很高，而與其本該正相關的數據指標卻很低，就意味著存在衝突。
相反的，如果某些用戶高客單價，常常買，又很活躍，說明他使用消費很流暢，不存在障礙。或者說某些用戶各項指標都在邊緣，說明他對產品可能沒有明確需求。這些情況，分層不成立，不需要運營。
可能有些人說，優質穩定的用戶也需要運營啊，要做好防流失啊！這是我要說的第二個事情。
當你在某個行業做了多年，擁有了敏感的業務嗅覺，你就不僅能發現衝突，而且能預測衝突。
你會知道在什麽時間、什麽情況下，什麽樣的用戶有下沉或流失的風險，風險越大，越需要運營，風險較小，就要考慮投入產出比，再來決定是否劃出分層來運營。
就拿優質穩定的粉絲用戶來說，如果某個產品數年來粉絲用戶群體極其穩定，幾乎沒有流失，那做防流失機制就是多此一舉。
相反，如果這個產品金字塔尖的用戶是“鐵打的營盤流水的兵”，年年進進出出面孔不同；那就非常有必要做一個VIP機制，想方設法建立用戶退出圍牆，減緩流失。
除了粉絲流失，潛在衝突還會隱藏在很多地方，想要挖出它，沒有通用的運營方法論，只能依靠日積月累的業務經驗和嗅覺。
其邏輯很簡單：當經驗告訴你某些人群在某種情境下很可能萌發出行為衝突，就把這個人群拉出來做個分層，想方設法規避衝突的產生。
綜上，存在衝突或潛在衝突，是一個分層確立的第一個條件。
2. 尋找杠杆點
價值產生於衝突的解決。
做用戶分層，就是為了解決不同分層中不同的衝突，解決這些衝突，就需要一些運營手段，比如Push、插券、會員機制等，當這些手段能夠被現有的資源支持，又能以有限的投入撬動相當的效益，它就成為了杠杆點。
活躍下降的用戶，就Push些讓他感興趣的東西；
一直逛但遲遲不肯下單的用戶，就給他們推送張優惠券；
優質用戶流失了，就送些回歸福利恭迎他們回歸；擔心金子塔尖的用戶隨時會走，就給足他們價值和尊重。讓他們感覺到：如果走了，之前日積月累的地位，就很難在其他平台找到了。
這些就是杠杆點嗎？
很抱歉，這些都是紙上談兵。
我想要強調的杠杆點，不是策略和手段，而是目標和資源。
拿前文我被老闆diss的交叉銷售分層為例：
大促目標是衝銷售額，對於美妝類目的忠實用戶來講，美妝複購是產生GMV最直接的方式，類目的交叉銷售難度大風險高，而且需要長期的觀察和資源承接。
大促資源是大量瞬間爆發的折扣商品和券，適合做轉化。交叉銷售則需要長期某個類目的商品和優惠做承接，不是一蹴而就的事情。
綜上，這個分層確實存在衝突（高頻高活躍優質用戶VS未購買過平台主打類目），但這個衝突的解決不契合當前業務目標（大促衝GMV），也沒有足夠的資源支撐，所以，這個分層不能成立。
所以，還是那句話，用戶分層只是手段，是通往當前業務目標解決問題的細分機會點。
脫離業務目標和資源的用戶分層，只能作為學術方法論。
3. 產生效益
效益不是收益，而是投入產出比。
一般來說，當某個分層中的衝突或潛在衝突越激烈時，解決衝突後獲得的收益越大。
比如“優質用戶VS流失”比“普通用戶VS流失”的衝突更為嚴重，相應的優質用戶的挽回也能給平台帶來更突出的收益。
成本投入則要因人而異；同樣的手段對於不同平台來講，意味的成本可能不一樣。
比如優惠券，對於B2C、C2C電商而言，意味著1:1的補貼。而對於自營電商來講，由於掌握了一定程度的定價權，優惠券可玩的套路很多，成本就不會有牌面上那麽高。
比如當前的京東，每次下單都會讓你抽一張券，券的額度特別高，但指向的商品都是些價格虛高的自營商品。
綜合收益與成本，其實就是綜合衝突的強度和杠杆點的投入，你就可以做出決定，即這個分層，是否成立，值不值得運營。
三、思維導圖
至此，就可以做一些練習了。
首先，仔細想想老闆定下的業務目標，找BI拉出用戶關鍵指標數據進行觀察，結合業務經驗，看看哪些用戶的行為中存在衝突，判斷一下解決這些衝突是否能幫助實現當前的業務目標，以及是否有足夠的資源解決這些衝突；如果答案都是肯定的，就可以圈出有足夠運營性價比的用戶組成分層，拿來搞事情了。
如果要做戰略性分層，也就是會員機制之類的東西，就要多著眼於潛在衝突，回想下這幾年和用戶的接觸，哪些用戶總會在什麽時間不再熱情，或離你而去？抓住這些人，這些時間，和這些潛在風險，尋求杠杆點，形成產品機制。
思維導圖如下：
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