今天，我们来谈谈大规模用户操作中的用户分层。用户分层只是精细化操作中最基本、最重要的一步。分层后，根据用户的数据变化不断调整策略，最后一套数据分布逻辑是核心。

　　不同用户的价格歧视，用户的层次甚至我们看到的点都属于不同形式的用户分层。

　　用户分类与用户画像密切相关。用户分类是根据用户基本属性、用户行为属性、用户消费特征、用户生命周期等特征进行的，比如微博用户大致可以分为内容消费者和内容生产者。内容制作者分为各个领域的专业内容制作者，根据粉丝数量进行划分。例如，拥有5W或更少粉丝的内容制作者被称为F1，拥有5W-10w粉丝的内容制作者被称为F2。根据用户的层次采取定制化的运营措施，包括但不限于资源支持、曝光推荐、活动曝光等，为用户制定成长计划，最终达到内容生产与需求相结合的目的，并促进整个平台的健康发展。

　　对于内容消费者，每个用户都会有自己的专属标签，根据用户的内容消费习惯推荐内容，甚至主动向用户推送内容，在一些内容消费平台中，可以根据用户是否有消费行为和单次消费量对用户进行分类。最终目的是让没有消费行为的用户消费更多。

　　这也是拼多多现在用100亿补贴获得用户的原因。用户只要有第一次消费，就可以获得更多的用户数据，并且有持续消费的可能。前期的补贴成本完全可以等同于后期的持续消费。如果一个用户前期的转换成本是100元，那么如果未来的用户能够继续在平台上消费，成为平台的忠实用户，那么这部分用户前期的转换成本就可以很容易的平抑。

　　如上所述，用户可以根据用户的一系列特征进行分层。但是，对数据的要求也非常严格。或许只有一些拥有海量用户数据的大型互联网公司才能展现出所有用户的画像。

　　对于一般互联网公司来说，基于用户行为轨迹和消费特征的用户分层是最粗糙的用户分层。用户的性别、年龄甚至地域可能并不容易获得，但只要用户在产品中留下了足迹，我们就可以根据用户的行为轨迹对其进行分类。