随着获取流量的成本逐渐升高，各个产品的用户之间重合度越来越高。同时，淘宝千人千面的出现，让大家看到了针对不同人群的精细化运营的可能性。将每一个人群进行精细化运营，最终提升流量的利用效率，让流量变成真正的留量。

和精细化运营相对的是粗放式运营，也就是在早期的时候，大部分会采用的一种运营方式。大家看到的东西都是一样的，根据大众最终的实验效果去反馈运营策略。

而精细化运营就相当而言，会比较细致。针对不同生命周期的用户，同一生命周期的不同类用户甚至是每个用户，都展示不同的内容，采取不同的运营策略去完成最终的转化。如果说早期的运营策略是一对多的模式，那么精细化运营就是多对多的对应关系。

在精细化运营策略之下，每一类用户甚至是每一个用户都被打上了N多个标签，在这种情况下，也就出现了用户精细化运营策略的优先级。20%的用户创造80%的收益，重点将核心用户做好用户管理和维护，才能创造更大的价值。虽然80%的用户这部分的用户数据看起来非常好看，但是很难创造更大的价值。当时间和精力有限的时候，将最核心的精力放在那能产生80%效益的事情上。

前面简单的聊了下什么是精细化运营，对于精细化运营有了一个大致的了解和轮廓。接下来我们来说下，日常运营工作中，我们应该如何去进行精细化运营。以下内容纯属自己的观点和看法，仅供参考。

如果说精细化运营是术的话，那么用户分层就是道。这也是为什么说用户分层是用户运营的基础的原因，之前也写过关于用户分层的文章，可以戳浅谈用户运营中的用户分层。

根据用户的基础信息，行为信息以及消费信息可以将用户进行多样化的分层。

但是，如何进行分层关键还是看最终需要实现什么样的目标。围绕着目标进行用户细分，前期先进行初步的用户分层细分，当后期跑通之后，如果在这一层用户中，用户行为之间也存在某些明显的差异，还有进一步提升的空间，可以再一步进行用户分层。

用户分层就想把一整个蛋糕，切成不同形状的小块，将这些小块送给最合适的那个人。

拿淘宝来说，用户的基本信息可以分为：性别、地域、年龄、大致职业，月均消费额度。

同时，根据用户行为，可反推用户身份属性标签：婚恋阶段，是否有房，职业等非常详细的信息。

用户行为又进一步可以分为：日常购物时间，购物偏好，购物频次，单次消费金额，优惠券偏好程度，购物习惯（是搜索购物还是浏览逛街式购物）等信息。

这里需要说明一点，很多产品的性别，年龄，职业这一些标签都不太准确，这一些标签要么