（一个思维模型，思维模型指人凭借外部活动逐步建立起来并不断完善着的基本的概念框架、概念网络。）
首先，大家要明确做用户分层的目的和意义是啥？
一、运营效能最大化
或者你很早就听说“分层运营”或者“精细化运营”这个词语，可能也听到不同的方法论，但“听到”距离“做到”还有很长的一段距离。
那么我们为啥要研究用户，为啥要将用户分层？
其实，就像上面所说用户也有5个生命周期，一个运营策略往往是不能够满足所有生命周期的用户需求。
举个简单的例子：一般线上的商品其实都不止一个价格，聪明的人会领取店铺的优惠卡、或者打折券才会死心塌地的决定买买买；而有些人根本不care优惠多少，照样原价购买。
其实这里还用到经济学中的“价格歧视”策略，目的是同一件商品满足了不同支付能力的用户，最终的结果是GMV的最大化。
同样，以用户精细化分层为基础，将运营手段专业化、模块化，甚至半自动化执行，而从本质上提升运营工作效率，最终提升产品整体创收。
二、分层研究方法论
在用户分层运营模型中，RFM模型早已被广泛深入运用在互联网公司里，它主要运用三个维度来区分用户，分别是：
- R（Recency）：离某个时间点最近的一次消费，为「近度」维度；
- F（Frequency）：一段时间内的消费频次，为「频度」维度；
- M（Monetary）：对应这段时间内的消费金额，为「额度」维度。
但这并不一定适合每一个产品，也不能最大限度地提升运营效率以及产品创收。
接下来，笔者以互联网理财产品为例，结合用户成长周期、用户年龄段、RF值三个维度的不同阶段的贡献值进行赋值（1-5分），从而进行建模。
- 不变量：用户年龄段 （综合运营效率、建模复杂程度等因素，选取年龄段为不变量）；
- 变量1：用户成长周期（用户成长周期的不同，对运营战术的考验关联较大）；
- 变量2：RF值（基于RFM模型，M值即投资金额，综合用户投资数据发现，M值跟用户的年龄段基本呈正比例关系，故其衡量的维度放在了年龄段）。
下面给大家分享赋值过程。
不变量：用户年龄段
变量1：用户成长周期
变量2：RF模型
两变量合并
得出结果
如果根据年龄为不变量，那么可以得出一下5组20个用户层级。
这样便可以区分每个年龄段的“流失、被动、疲软、进步、高价值”5种不同类型的用户，理论上能够助力运营者实现更精准地施展运营战术。
那么，如果根据年龄段、用户生命周期、RF值都作变量，那可能会得出什么样的结果？
变量1：用户年龄段
变量2：成长周期+RF值
得出结果
根据年龄段、成长周期、RF值三个作为变量，得出以下5组44个用户层级。
三、分层用户的类型
综上所述，我们根据年龄段、用户生命周期、RF值这三个维度进行赋值，然后变换变量得出的A、B两种用户分层模型。
模型A
模型B
到这儿，我们得出了贡献程度高低的“流失、被动、疲软、进步、活跃”5种类型的用户，理论上能助力运营者更加直观地更精准对不同类型的用户制定不同运营战术。
四、小结
笔者认为，一个好的用户分层运营机制应该是自定义的，既可以根据用户的单一特性进行运营，又可以多维度的自定义选择多个变量进行运营。
好啦，关于用户群的一种分层方法论就唠嗑到这儿。
这是基于运营的角度结合用户与产品之间的关系得出的用户分层研究理论，这种基于行为数据的用户分层模型，后台的数据怎么跑，怎么根据用户类型贴上用户标签，甚至说怎么根据用户标签去将运营战术模块化，半自动化等等就先不在这里讨论。或许还有很多不严谨的地方，权当给大家提供一种思路也好。
以用户画像为基础，从人群细分、用户触达再到运营决策以及后面效果分析的链路闭环中，运营圈内通过数据驱动运营及决策支持已成为共识。
而在数据驱动运营方面，用户分层只是数据驱动运营的一个缩影，一个基点。
笔者相信，在逐步成熟的大数据发展环境下，数据驱动运营将会全景展示用户的发展轨迹与阶段特征，能够获得更快速和精准的结果，能够有效地帮助企业最大限度挖掘用户价值，驱动业务增长，实现企业的精益成长。