用户分层是精细化运营的必然路径，通过对用户进行特征、行为、价值等维度进行细分，可以对不同层级的群体制定针对性的运营机制策略。
所有用户分层，都必须获取相应的标签、数据来区分识别。下面圈圈给大家介绍四种经典的用户分层模型，帮助大家快速建立科学的分层SOP~
RFM模型（用户价值分层）
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要和手段。通过关键用户行为对用户进行价值区隔。
R(Recency)，时间间隔，本次购买距离上次购买的时间间隔，也代表对店铺的熟悉度；
F(Frequency), 购买频率，客户购买的次数，也代表客户在店铺的活跃度；
M(Monetary),购买金额，代表的客户的贡献。
实施RFM用户分层的操作步骤：
1、抓取用户 R、F、M 三个维度下的原始数据
2、定义 R、F、M 的评估模型与中值
3、进行数据处理，获取用户的 R、F、M 值
4、参照评估模型与中值，对用户进行分层
5、针对不同层级用户制定运营策略，推进落地
AARRR模型分层（用户阶段分层）
AARRR模型主要区分的是用户在生命周期中所处的不同阶段。
AARRR模型对应着的是什么用户？
获取（Acquisition）：下载未注册，或完成注册无进一步行为的用户
激活（Activation）：注册完成，尚未走完预设核心路径的用户
留存（Retention）：走完核心路径后持续留存时间不足的用户
收入（Revenue）：已经完成核心路径，持续留存超过一定时间的用户
传播（Referral）：活跃频次超过一定基数的用户
AARRR该怎么用？
想用好AARRR模型来用用户分层的话，一定要找到合适的数据指标，来描述和定义处于每一层级的用户。
1、看下载量、分渠道激活量、用户获取成本，关注不同渠道下用户最有效的获取方式手段
2、看DAU（日活跃用户）、MAU（月活跃用户）、启动平均使用时长和每个用户每日平均启动次数，关注如何让用户更好地走完我们设计好的核心路径
3、注意下载后1日的留存，以及下载后7日的留存，周留存率、月留存率，思考如何为用户此后使用创造持续动机
4、生命周期总价值减去用户获取成本，就是我们从单个用户身上获取的收入。
5、在传播阶段，我们会用K来代表传播概率，K=(每个用户向他的朋友们发出的邀请的数量) * (接收到邀请的人转化为新用户的转化率)。当K>1时，用户群就会像滚雪球一样增大。如果K<1的话，那么用户群到某个规模时就会停止通过自传播增长。所以，在设计拉新传播活动时，我们可以结合公式去思考和设计活动、工具的效果。
用户身份分层
为什么要进行用户身份区隔？因为产品用户互相影响的可能性比较高，大家互相可见。我们如果按照用户价值贡献度大小，或者用户影响力的稀缺程度赋予用户不同的身份特质，相应赋予不同层级用户以不同的角色、权益，就可以搭建一个良性关系。
金字塔从上到下依次是名人、专业用户、贡献用户、活跃用户、普通用户
用户个性化特质&需求区隔分层
这个模型面向所有C端的品牌、企业、商家，帮助大家了解消费者，了解市场，进行精细化运营。
如何进行精细化运营？熟悉用户的个性化特质、需求，从而提供针对性的服务很重要。用户个性化特质可以分为个人自然特质以及来源渠道，主要依靠的是用户的基础数据；个性化需求里的显性和隐性消费偏好要依赖的是用户的行为数据。场景则是依赖于时间、地理位置进行区分的。
对用户个人的画像越精准，提供的服务也将越精准。举个例子，该用户是16岁少女，还是35岁轻熟女？用户是来自哈尔滨还是三亚？是学生未就业群体还是高收入人群？更喜欢购买品牌旗下的A产品还是B产品？更需要A功能还是B功能？了解用户，才能更了解提供精细化服务的方向，投其所好，促进转化。
进行个性化区隔分层的依据是什么？
我们要看看客户是否会因为上面所陈列的这些行为和属性的不同，导致其需求、使用动机、使用偏好等会出现较大差异。
如何进行用户个性化区隔？
对于大批量客户群体，精细划分不能仅靠用户洞察，更重要的是数据！
企业如何进行用户数据的批量获取以及标签整理呢？圈量SCRM帮助企业进行全面的客户管理，在个性化分层层面，提供包括客户自定义标签、批量打标签、用户画像等功能，帮助企业敏捷完善地记录客户动态、客户标签和客户信息，帮助企业判断客户意向，精准运营客户，打造优质客户体验。
私域场景中，企业通过企业微信主动添加通过用户后，圈量SCRM将自动按照来源渠道、用户信息批量为客户打标签，还可以查看用户详细的购物记录和偏好，实现快速客户分层管理，甚至社群管理，基于粉丝画像实现更精准的维护。
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