数据分析和运营中，用户分层是一个关键的策略工具，本文将通过一个具体的例子，系统地讲解用户分层的正确方法和常见错误，帮助你更好地理解用户分层的真正作用。从分类维度的选择到分类标准的制定，再到分层后的策略制定，文章将为你提供清晰的指导。
有同学疑惑：做用户分层，总觉得没啥科学依据：
1、到底用什么指标分？
2、到底是消费1-300分一层，还是1-350分一层？
3、分完了层，还能怎么进一步分析，提出有用建议？
在讨论这个问题之前，大家先看一个简单的问题，假设一个业务收入情况如下，你会怎么解读数据？（总收入=付费用户数*付费用户人均付费）
比如上边的题目，大部分同学会脱口而出：
看平均数，就会得出这种结论。这也是经常被业务吐槽的：“没有深入分析”。
如果我们告诉大家，这1万人有下边两种形态构成，大家还会觉得，人均拉高25元就可以了吗？
这就是用户分层作用的直观作用：通过分层，发现业务特点，找到核新用户群体。用户总数，消费总数相同的情况下：
形态A，付费是由少数大额消费用户支持的。因此看平均值意义不大， 要重点看：从用户中转化了多少高额用户
形态B，付费有大量普通用户贡献，此时看平均值还有一定意义，要关注普遍用户需求
这种区别，再游戏行业很常见，甚至有大R型业务（依赖少数高充值土豪）和大DAU型业务（大量在线，低消费）的区别，他们的用户分层情况，如下图所示：
了解到这一层，再看回AB两形态，我们就能更准确定位出问题：
这才是用户分层的真正作用：不是简单的画个线，定个高低，而是发现核心用户是谁，从而重点服务。
注意！有一种网上广为流传的图，其实是有问题的（如下图）：
这样分的太粗糙了，付费用户，活跃用户都是一个巨大的整体，不做细致切分，很难看出问题。
但是，如果只做单维度的切分，可能也有问题，如下图所示。因为用户可能同时有付费+活跃行为，单维度切分，不容易发现问题。还是用矩阵分析法，把至少两个维度结合起来看，更容易看出问题（如下图）。
当然还有很多其他很好用的组合，比如：
下边我们来看，具体到一个维度，该怎么切分
单个维度切分，其实很简单，如下图所示，只需要分类维度+分类标准两样东西即可。
我们说过：用户分层的最大用户是发现业务问题，找到应对策略。想要达到这两重目的，就得做到（如下图所示）：
如果是和消费有关的标准建议结合产品单价
这样产品看到分层结果后，就知道：该推动只买1件，多买1次；推动中级用户去消费高级别套装。业务指向明显。
如果产品本身缺少清晰分类，那么分层标准可以考虑二八划分，或者按平均值倍数划分，比如先对用户消费进行排行，然后取排名前20%的用户，按第20%排名用户消费，定为：高消费。或者先计算平均值，按平均值的5倍，2倍，1倍，1/2,1/4划分。不过这些做法，依然缺少业务含义，不一定好用，还是结合产品来看更好
分层能帮助我们看清楚：
1、大客户消费力+消费偏好
2、大客户 VS 小客户的消费差异
3、大客户为我司创造毛利（可以再补贴他的上限）
我司并不见得是用户唯一选择，所以分层后，可以结合竞争对手的产品+优惠活动，把各种优惠券/礼品/积分，统一折算成“回馈比例”指标（我司所有赠送福利的成本/客户消费金额）。然后制定策略。原则上，在我司重点发力的客户群体，回馈比例要高于竞争对手，这样业务部门，才有足够的预算，搞活动，送礼品，打败竞争对手，争取客户（如下图）。
当然，有可能投了钱，但是活动不给力，对应层级的用户人数，消费并没有明显提升。那么结合用户分层数据，我们也能快速发现问题，再来检讨：到底怎么样做，才能促成目标
用户分层看起来简单，可深入探讨的话，需要牵扯的业务细节非常多。很多同学做起来很困扰，都是困扰在：领导让我分高端用户，到底是8000算高端，10000算高端，还是12000算高端呢？
反问：
这些才是能推动用户分层落地的问题，要远远比孤零零纠结8000还是8100有意义的多。
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