用户分类的目的是将不同特征的用户进行区分，以针对该特征制定差异化的策略

用户分类的目的是将不同特征的用户进行区分，以针对该特征制定差异化的策略；而用户分层的本质是价值分层，将用户划分为低价值与高价值，才能搭建用户的成长路径，实现低价值用户向高价值用户的转化。

另外需要强调的是分层分类只是手段，最终目的是为了提升用户规模与用户价值。

1）常见的用户分层模型

金字塔模型：

金字塔模型实则是一种纵向的结构，通过某一用户价值指标，将用户进行划分。从而针对不同层级的用户制定不同的策略，以及建立低价值用户向高价值用户转化的路径。

典型案例是内容平台依据创作者粉丝数量进行层级划分，并进行分层运营。

指数模型：

指数分层模型适用于决定用户价值的指标较多的情况，往往在4个以上。

指数模型首先需要确定衡量用户价值的指标有哪些，然后对各指标赋予不同的权重，最终计算不同用户的指数值，进而针对不同指数值的用户制定不同的策略，典型的案例是早期今日头条App头条号的指数系统。

2）常见的用户分类模型

生命周期模型：

用户生命周期是依据用户在平台的阶段进行划分，分为引入期、成长期、成熟期、沉默期、流失期五个阶段。分层后需要针对不同阶段的用户建立成长路径，实现引入期、成长期的用户逐步向成熟期迈进。沉默期的用户需要进行唤醒以及建立流失预警机制，提升用户留存。进入流失期的用户则需要进行重新触达与召回。

波士顿矩阵模型：

波士顿咨询公司以相对市场占有率为横坐标、销售增长率为纵坐标建立二维直角坐标系，将公司业务分为明星业务、问题业务、金牛业务以及瘦狗业务，并制定相应业务的战略对策，此种分类方法可以借鉴到用户分层中。

RFM模型

RFM模型常用于电商的用户分层中，通过Recency：最近一次购买时间间隔，Frequency：一段时间内的购买频次，Monetary：消费金额三个指标建立三维直角坐标系。每个指标又可以分成2个等级，则用户共被分成8类，进而针对每一类用户制定不同的策略。

说了这么多的模型，始终想强调一点，任何一种模型，都有他的局限性；不能盲目的认为模型是万能的，更不能生搬硬套。

在运营的实际过程中，具体选择哪一种分层分类方法，需要结合资源、行业特性等实际情况，需要始终围绕着提升用户规模与价值的目标进行，这里只是提供了一种思路。