上一篇《用户分层，该怎么做才合理？》中，很多同学点在看，表示想看用户细分，现在它来了，请继续点“在看”噢我们说过，用户分层是一种特殊的用户细分形式：按价值高低细分。那普遍的用户细分该怎么做呢？为什么很多同学做完了细分，却别批判为：“没啥用处”呢？今天系统解答一下。

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用户细分的直观感受

做用户细分本身很简单，比如我们上一节讲的用户分层，其实就是用一个分类维度，按高中低进行的简单用户细分，比如按用户过往1年内消费细分：高级（1w+）中级（5K-1w）低级（1-5K）按用户活跃行为细分：活跃（过往30天内15天以上登录）不活跃（登录≤15天）甚至更简单的，按基础属性细分：男性/女性，老年/中年/青年做用户细分简单，但做有效的用户细分就难了。所谓有效，就是能对运营、产品、营销、销售工作有帮助。比如我们区分了高中低级客户，我们知道了高级客户很有钱，可到底该怎么服务他们？什么时间、什么场景、做什么活动？依然不清楚。因此，单靠一个维度进行分层是不够的，我们需要更多分类维度，做更细致划分。看一个小例子来看看这个例子可以怎么分析：

先看看消费习惯

从对公司贡献的收入上看，ABC三类是同一档次的。可实际上ABC三类代表了三种不同的消费习惯：A：集中采购（很有可能是在双十一买最便宜的）B：换季采购（很有可能每季度跟风新品）C：频繁采购（日常活跃高，运营最喜欢）

用户消费习惯不同，会直接影响运营手段

A：集中采购：集中一次大活动引爆！B：换季采购：每季新品促销C：频繁采购：打卡+积分+周活动具体用哪一种，可以参考整个用户结构中ABC三类的比例，选一个主战术，效果如下：注意，现有的，不代表就是合理的。也有可能领导表示：虽然我们当前是A群体占60%，但我们希望未来C群体能占60%，要改变现状。这样在选择战术的时候，就得更多考虑C群体特点，找更符合C类用户需求的活动、产品、优惠。总之，更细致的了解用户特征，就能助力运营工作。这就是用户细分的直观作用：通过细分，为运营提供更精细的数据指导。当然，为了教学方便，这个例子的数据很极端。在实际操作中，只要能找到区分度够高的分类维度，都会有类似的效果。核心问题是：该怎么找。这是做用户细分的关键。

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用户细分的操作步骤

第一步：定义什么是“有效”这一步非常非常重要。用户细分可以有无穷无尽的分法，如果不事先定义清楚什么是“有效”细分，就会陷入茫茫多的细节大海捞针。很多新手最容易忽略这一点，提起用户细分，就急匆匆把一堆用户特征变量塞进聚类模型，聚完了以后不知所措，到处问：“有没有用户分类的科学、权威、谁挑战就拖出去重打50大板的标准？”最后还被运营批判为：做的啥玩意！就是因为脱离了业务实际，只埋头加减乘除的缘故。有效的分类标准，当然是根据运营的需要来的。我们可以从运营的目标、KPI、任务里拆解出对应的数据指标。比如运营的任务是：提升收入。我们按以下步骤，把业务问题转化为分析问题。有了分类标准，就能检查细分是否有效。比如目标是：找到累积消费高的用户群体。那最后就看，我们找到的细分群体，消费差异是不是足够高，是不是真的锁定了高消费群体。具体效果如下图所示第二步：从运营手段上找分类维度找到了分类标准，我们可以看从什么维度切分用户，能让用户群体间差异更明显。这里又是一个大坑，因为看起来似乎可选维度非常非常多。很多同学陷入迷茫，到底我该怎么选。或者好不容易选出来，运营问：为什么这么分？他答：这么分差异大！然后被批判为：不懂业务，瞎胡乱做。好郁闷……实际上，分类维度筛选有一定标准，完全不用到处乱跑：

选数据来源可靠的维度

比如性别，年龄这些基础维度，很多公司没有严格采集流程，数据空缺多，真实性难保证，就不要用这些。尽量用消费、活跃、注册来源这些可靠的数据。

选运营可影响的维度

比如设备型号，可能开发很关心，但运营知道了也干不了啥事，这时候就不要选；有些指标运营特别







































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