今天，我們來談談大規模用戶操作中的用戶分層。用戶分層只是精細化操作中最基本、最重要的一步。分層后，根據用戶的數據變化不斷調整策略，最后一套數據分布邏輯是核心。

　　不同用戶的價格歧視，用戶的層次甚至我們看到的點都屬于不同形式的用戶分層。

　　用戶分類與用戶畫像密切相關。用戶分類是根據用戶基本屬性、用戶行為屬性、用戶消費特征、用戶生命周期等特征進行的，比如微博用戶大致可以分為內容消費者和內容生產者。內容制作者分為各個領域的專業內容制作者，根據粉絲數量進行劃分。例如，擁有5W或更少粉絲的內容制作者被稱為F1，擁有5W-10w粉絲的內容制作者被稱為F2。根據用戶的層次采取定制化的運營措施，包括但不限于資源支持、曝光推薦、活動曝光等，為用戶制定成長計劃，最終達到內容生產與需求相結合的目的，并促進整個平臺的健康發展。

　　對于內容消費者，每個用戶都會有自己的專屬標簽，根據用戶的內容消費習慣推薦內容，甚至主動向用戶推送內容，在一些內容消費平臺中，可以根據用戶是否有消費行為和單次消費量對用戶進行分類。最終目的是讓沒有消費行為的用戶消費更多。

　　這也是拼多多現在用100億補貼獲得用戶的原因。用戶只要有第一次消費，就可以獲得更多的用戶數據，并且有持續消費的可能。前期的補貼成本完全可以等同于后期的持續消費。如果一個用戶前期的轉換成本是100元，那么如果未來的用戶能夠繼續在平臺上消費，成為平臺的忠實用戶，那么這部分用戶前期的轉換成本就可以很容易的平抑。

　　如上所述，用戶可以根據用戶的一系列特征進行分層。但是，對數據的要求也非常嚴格?；蛟S只有一些擁有海量用戶數據的大型互聯網公司才能展現出所有用戶的畫像。

　　對于一般互聯網公司來說，基于用戶行為軌跡和消費特征的用戶分層是最粗糙的用戶分層。用戶的性別、年齡甚至地域可能并不容易獲得，但只要用戶在產品中留下了足跡，我們就可以根據用戶的行為軌跡對其進行分類。