如今随着互联网的不断发展以及科技的进步，用户在如今的环境下已经贴上了标签，进行了用户分类，通过不同需求等方面进行分类，实现精细化运营；本文分类是人类大脑的识别模式，分类是化繁为简的方法之一。

——张小龙

随着商品经济的发展，社会分工越来越细，产品的生产制造也从统一化供给逐渐发展到个性化供给。

互联网产品更是千人千面，将用户分为多种类型分别服务，可谓是因地制宜、因势利导、因材施教、量体裁衣。

但在用户细分、精细化运营中也会遇到一些常规问题：

• 不进行“量体裁衣”，没有差异化，拉新难
• “量体裁衣”不合理，需求难满足，留存难

那么，我们该怎么进行合理的用户细分呢？

两千年前，书是竹简做的，能读到书的已是王公贵族，识字的人极少，佛教如何把佛法传到家家户户呢?

不同地域、部落、贫富、文化的群体，精神需求和接受程度不同，所以需要采用不同的方式；中国境内佛教就演化了八大宗派分支，各派传教风格迥异。每个宗派内对不同心性的人也采用不同的方法：与上上根之人，思辨哲学，探索世间真理；与上根之人，清心寡欲，生活处处是修行；与中根之人，讨论公案，引申明理；与下根之人，以天堂诱之地狱吓之，引导行善。

企业之于用户更是如此了。

用户细分是企业为了实现用户需求的异质性、并集中有限资源进行有效市场竞争的行为；企业在明确的战略业务模式和特定的市场中，根据用户的属性，行为等因素对用户进行分类，并提供有针对性的产品、服务、销售、运营模式，达到用户价值和产品目标的最大化。

系统实施层面，是在抽象理论的指导下，用算法进行标签化统计、分类，并以用户画像的形式表现，最后在策略上、界面上、运营方式上进行“量体裁衣”。

从哪些角度、维度进行用户细分呢？

如何用算法进行标签化统计与分类？

如何验证用户细分的合理性并调整？

首先，用户是什么？

我们常常听说这样的对话：

• 你们公司的学生用户有多少？500万个。
• 用户有三类：发视频的、看视频的、投广告的。
• 在这个场景下，不同用户的认知、需求不同呀！

仔细一想，口语对话中用户的含义是模糊的：

• 第一句，用户其实指的是车主的注册ID数量。
• 第二句，用户其实指的是产品中存在的角色。
• 第三句，用户其实指的是某一类需求的集合。

很明显，前两句是口语上偷懒的、简化的表达，第三句中所含的意义 “ 用户是需求的集合 ” 更为确切。

清晰了对用户的定义，接下来，我们看看互联网公司常用的6种分类模型：

根据商业模式中的主要角色及某角色下的用户分类：

举个例子：大众点评上的新店霸王餐。大众点评与新开的商家合作推出霸王餐，其大部分分配给用户等级高、活跃度高、经典评论多的头羊，头羊免费享用之后做出点评，吸引大明羊、小闲羊、笨笨羊来消费。

用户在某个场景中，产生感受和需求，到寻找方案、挑选产品、购买产品、使用产品、最后进行售后的整个周期中，将用户分为5类：

• 购买者：执行购买行为并主要关心价格
• 使用者：使用产品并首先考虑产品的性能
• 影响者：为决定的产生提供指导的各类群体
• 信息管理者：控制信息流向并与其他人联络
• 决策者：正式批准购买决定并关心决定的内部政策部分

举个例子：

• 早幼教育产品：决策者、购买者、信息管理者、影响者是家长，使用者是学生；
• 小学教育产品：决策者、购买者是家长，使用者是学生，信息管理者、影响者是家长和学生一起；
• 企业服务产品：一个办公软件的购买要通过采购部的货比三家、财务部的预算、使用员工的意见、专人的管理维护、高层的决策。

根据对产品的熟悉程度分为：

• 小白用户：刚使用或不经常使用，对产品不熟悉。
• 普通用户：占用大多数，对产品使用情况良好。
• 专家用户：对产品依赖程度高，能提出很多观点意见，是产品的有力支持者。

如此分法以便于分析：

• 同一人群，在A/B/C场景下，分别遇到什么问题。
• 同一场景，a/b/c三个人群，分别遇到什么问题。

根据用户需求的范围、用户与用户间的关系分为：

• 大众市场：服务于一个庞大的、有着广泛的相似需求的用户群体，如淘宝、拼多多、抖音等。
• 小众市场：服务于一个具体的、专门的、需求量身打造的用户群体，如花瓣网服务于设计师。
• 求同存异的用户群体：服务于有着相似却不同需求的多个细分用户群，如炒股APP服务于韭菜、独立经济人、操盘手。
• 多元化的用户群体：服务于不同需求的用户群体；如同一个CRM产品，可以私有化部署，可以公有云部署，可以混合云部署。
• 多边平台（多边市场）：服务于两个或更多的相互独立又依存的用户群体；如o2o外卖，服务于点外卖的人、送外卖的人、商家、广告买主。

根据界面的设计目标分为：

• 主要人物：一个产品的一个界面只能有一个主要人物模型。
• 次要人物：存在一些额外的特定需求，可以在不削弱产品能力，以服务主要人物的前提下得以满足。
• 补充人物：主要人物和次要人物结合在一起完全可以代表补充人物的需求，一个界面可以用任意多个补充人物相联系。
• 客户人物：是客户而不是终端用户的需求，一些客户人物的界面可能会成为自己独有的管理界面的主要人物。
• 接受服务人物：并非产品的用户，却直接受产品使用的影响。
• 负面人物：用于告知产品不会为某类具体的用户服务，即不是产品的实际用户。

举个例子：

2B产品中，某类用户在日常使用中真正高频关心的数据、高频使用的功能其实并不多；将这些重点的数据和功能放在系统首页、模块首页、功能首页，让用户仅使用少数几个功能就完成大部分的日常工作，便是极致的用户体验。

RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，广泛应用于众多的CRM产品的用户分析上，主要以三项指标——“最近一次消费距当前的天数、累计消费次数、累计消费金额”来描述客户的价值状况，可分为8类：

这6种模型适用于PM的不同的工作场景，是已经成型的、常规的、粗略的分类模型，但对面市场上的产品越来越垂直化的趋势，公用的细分模型使用效果有所折扣。

所以，越来越多的产品也逐渐从更多细致的维度分类，笔者阅览行业多数文章，结合工作实践，整理总结，可归纳为五个维度：

细化了维度，怎么量化？

技术怎么实现？用户如何表现呢？

标签是什么？标签是用来标志你的产品目标、分类、内容的，是给你的目标确定一个关键词，是便于查找和定位的工具。

用户标签从更新频率可以分为：静态标签、动态标签；从开发方式分为：统计类标签、规则类标签、算法类标签（又称：基础标签、模型标签、预测标签）；从标签