用户分层对产品开发非常重要，通过对用户进行分层，我们可以更好地理解不同用户群体的需求、行为和偏好，从而更精准定位和设计产品，有利于提高市场竞争力。
如果不进行用户分层可能导致产品经理不了解用户需求，无法提供个性化产品和满足用户体验，难以准确定位产品和应对市场竞争，不利于产品价值的实现。
而常见的用户分层主要有以下4种方法：
一、用户价值区隔分层
用户价值区隔分层是指通过产品的某一个维度判断用户贡献的价值高低。常见两种分层方式：基于用户生命周期进行区隔和基于关键用户行为进行区隔。
1、用户生命周期模型
用户生命周期定义必然与用户价值成长路径有关，不同类型产品有不同的价值成长路径。按照产品是否付费及产品的使用频率，可以将不同产品的价值成长路径划分为四个象限：
一般用户的生命周期分为5个阶段：
导入期：用户刚注册，尚未体验核心功能流程，对产品所带来的价值不熟悉；
成长期：已体验核心功能流程，对产品提供的价值较为认可，建立初步使用习惯；
成熟期：对产品形成高度使用习惯和依赖，使用频率和时长明显高，能够贡献较高的价值；
休眠期：曾经是成熟用户，但现在不再访问和使用产品或访问频次越来越低。如超过10天未使用。
流失期：已经长时间不登录产品，甚至已卸载产品。如超过30天未使用的用户。
2、RFM方法
RFM方法是较为典型和常用，根据用户关键行为进行用户价值区隔分层的方法。RFM分别代表用户三种关键行为：
R（Recency）：距离最近一次交易
F（Frequency）：交易频次
M（Monetary）：交易金额
通过RFM方法可以将用户分成8大类型：
RFM方法的核心逻辑是找出影响用户价值高低的关键行为，然后进行交叉分析和用户划分。
二、用户需求区隔分层
用户需求区隔分层，主要分为两个维度：用户自然属性和用户个性化需求。
用户自然属性：主要依赖用户的基础数据，包括性别，年龄，职业，收入等；
用户个性化需求：主要依赖用户的行为数据，个人消费偏好，个人场景偏好。
用户需求区隔分层，主要就是通过分析用户是否在这两个维度上，用户的需求有明显的差异，判断的方法：经验洞察和数据说话。在具体操作时，我们可以使用单个维度进行区分，也可以使用两个维度进行交叉分析。
为了进一步提高需求分析效率和质量，我们可以使用开发工具，快速提高需求分析效率。如CoCode开发云使用GPT技术，通过需求条目化和自动分解子需求功能，将用户需求一键自动生成标准用户故事；需求分析工具使用AI通过需求测试和一致性检测，能够在几分钟内快速分析用户需求缺陷，如歧义、重复、遗漏、不一致和复杂性等问题，精准锁定需求问题，从而更高效地修改需求缺陷，提高用户需求分析质量。
三、AARRR模型分层
AARRR模型分层不仅可以用来做增长，也可以用来做用户分层。其包括5个环节：
用户获取（Acquisition）： 用户从不同渠道注册产品，需要关注不同渠道的注册转化率，优化渠道资源投放。
提高活跃度（Activation）：用户已注册，但未完成产品核心流程体验，此阶段需加强引导用户完成核心流程。
提高留存率（Retention）：体验了核心流程，但留存时长不高，针对此留存问题进行分析，给出具体运营策略。
病毒式传播（Referral）：活跃频次超过一定范围的用户，我们可以通过工具进行优化，刺激用户进行传播。
获得收益（Revenue）：活跃度和留存时长超过一定范围的用户，我们可以针对特定用户，结合特定的场景，对其加强付费引导。
AARRR模型分层适用于产品比较初级的阶段，此阶段用户量一般，公司数据体系尚未搭建起来。
四、用户身份区隔分层
一般在内容社区，以用户身份将用户分为KOL和普通用户，针对这两种用户运营策略肯定不同。而在产品所在领域，当用户的行为特征和诉求差异较大时，使用身份区隔的方式进行分层比较合适。如微博将用户分为：明星用户，KOL用户，活跃用户和普通用户。
如果用户之间不存在关系，那么就不适用此模型；如果存在干系，因为贡献内容或稀缺性产生用户阶层，那么就可以根据贡献度和稀缺性来搭建用户分层模型；如果不同阶段的用户可以自然进阶，那么就根据进阶的阶层搭建用户分层模型。
我们进行用户分层的目的是为了用户精细化运营，以实现以最小运营成本实现产品收益的最大化。其核心是：不同层级用户可以用明确的数据标签，属性标签定义出来，从而实现用户标签自动化；而不同层级的用户运营策略是哟针对性且稳定的。
