一个有效用户分层简直立，大提要颠末三个坎儿。

老舅在城里开了家拉面馆，让我去资助，我很兴奋地承诺了。

干了几个月，小饭馆来交往往的那些客人，就都很熟悉了。

张老板是我们这儿的常客，每周都要来个三四次，时不时还带一帮伴侣，点菜阔绰。

我们出格感激这位客人，人多时会多送两个小菜，结账时抹个零头，逢年过节还会筹备一盒土特产让他带归去。久而久之成了伴侣，竟是谁也离不开谁了。

李哥的儿子出格喜欢吃我们家羊肉串，所以李哥常常带儿子来，但最近老是独自一人来，听他说，儿子刚升了中学，放学太晚来不了。

结账时，我就送了几串羊肉串给李哥，让他打包归去给孩子。李哥很兴奋，从这今后，每次李哥来用饭，城市多点10串羊肉串带走。

杨 *** 是四周公司的白领，年青大度，北方人，喜欢吃面。因为事情忙，每次来都急仓皇的，随便吃点就走了。我看着心疼，就向她推荐了我们的外卖处事，她点了屡次以为不错，就推荐给了同事，给我们带来了不少生意。

……

凭借着对每位客人的熟悉，我总能为差异的客人提供他们想要的处事，不知不觉生意竟火爆起来，老舅开了几家分店，生意伸张到省城。

我从一个小二做到司理，可是问题也来了——以前只有几十个客人，很容易区别看待，此刻盘子大了，客人少说也有上万，想要认识他们尚且不行能，更不要说一对一的处事了。

百愁莫展之时，老舅家大儿子大学结业回抵家，给我提了一个发起。

脑壳记不住，为什么不消电脑来记？

好主意！我立即召集手下几十个店长，请他们整理了开业以来所有客人信息，包罗多久来吃一次、几小我私家吃、点了什么菜、花了几多钱等等，并交接他们，今后要留意客人信息的汇集，更好能类型化。

几天后，店长们陆连续续发来一些客人的消费数据，凭据大表弟教的要领，我把这些数据分门别类，整理成差异的人群，在这些人群里，我发明白数千个张老板、李哥和白领杨 *** 。

我立即设计了一套针对差异人群尺度化的处事和推销要领，印成小册子发给所有店长，让他们照着做。

果不其然，没过多久，店长们纷纷反馈业绩上涨，客人们的满足度也提高了许多。

上过大学的大表弟汇报我，这个要领叫用户分层。

用户分层的“道”

到底什么是用户分层？

网上能搜到许多用户分层的要领，简朴的有二八分层，常见的有用户代价金字塔、用户生命周期分层、AARRR模子，稍微巨大的有RFM模子等。

这些个对象，都算是用户分层的“术”，要领架构清晰，却未必能适应巨大多样的详细需求。

以RFM模子为例，这个发展于传统行业的浅易回应模子，本是用于直效营销，用来测算盈亏均衡线的，在条件迥异的互联网情况中，RFM这个对象，思维上可谓经典，要领上可谓穿越。恕我直言，网上诸多文章将RFM的要领洋洋洒洒地铺陈阐述，并谓之“用户分层”，更像是抱着谜底编造问题，而非面临问题寻找谜底。

离道之术，术必衰。

那什么是用户分层的“道”？

简朴地讲，就是区别看待差异的用户，而不是忽略他们之间的差别性。

更进一步讲，就是按照用户差异的消费倾向与消费偏好，针对性地提供营销和处事，以极化用户代价。

就像我大舅家的拉面馆案例一样，在充实相识和阐明每位客人的消费倾向后，我总能针对地提供需要们的处事和消费发起，在便利他们的同时挖掘出其本性的消费潜力。

做得极度点，我甚至能记着谁不要葱花，谁口儿重加盐，从而进一步晋升客人的满足度。

随便拿一个常用的用户分层模子也一样，好比说代价金字塔模子：

同用户对产物的利用深度纷歧样，感觉和需求就纷歧样。

做用户分层，就是为了挖掘本性的潜在需求，施展针对性的鼓励手段来变现这些潜在需求，从而加快金字塔不绝地向上活动。

假如你以为上面的内容过分基本，那么很开心你可以或许来到下面的正文。

用户分层，如何故道驭术

先讲个小原则。

入职这家电商公司的第2天，老板让我应对即将到来的大促，做个短信推送的用户分层。