在营销领域，用户分层是实现精准营销的关键步骤。然而，传统的用户分层方法论，如RFM模型等，往往存在局限性，未能深入洞察用户行为背后的真实原因。

01 市面上所有的用户分层方法论都存在缺陷

之前我写过一篇关于用户分层的文章《一文讲透用户分层本质及实操》，文章中，我们探讨了用户分层的本质，及用户分层的方法论。

“用户分层方法论：基于分层目标，选取分层维度，通过不同维度的联合评估，划分用户层级，并根据不同层级用户的差异性特征，针对性的制定运营策略，并不断的通过反馈优化迭代”

比如，很著名的，RFM模型。

选取用户的最近一次消费时间（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）三个维度，进行2*2*2=8 种组合，把用户分成8个层级，然后对不同层级的用户进行差异化运营。

但是，我越发觉得，这种用户分层方法在实际的运营过中，是有缺陷的。

这也导致，达不到预期的运营效果。

02 用户特征是行为的果，而非因！

为什么说是有缺陷的？

因为所有这种用户分层方法（RFM模型/金字塔模型等），都不自觉的默认了：

用户特征是驱使用户行为的原因，从而匹配相应的运营动作，而用户特征是用户行为的果，不是因！

即我们通过用户分层，并没有洞察到用户行为背后的原因，却试图去干预用户行为！

举个例子来解释：

比如在上述RFM模型中，有一类用户是重要发展用户。

当用户出现”近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低”的行为时，就会被打上重要发展用户这一特征标签。

而导致用户出现这个行为（近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低）背后的原因千差万别，但都被打上了同一个标签“重要发展用户”。

这时，问题就出现了：

我们默认有这个标签特征的用户的行为可以被同样的运营方法干预，即我们默认了：用户特征是驱使用户行为的原因。

此时，就会出现如下运营动作：

比如，所谓的个性化营销：把这类用户圈选出来，发短信，发push，发优惠券。

结果，可想而知：

一顿操作猛如虎，一看转化0.5。

所以，市面上流行的用户分层方法论，分的是用户特征。

而用户特征是用户行为的果，不是因！

所以，我认为，做用户分层是为了更好的干预用户行为，所以，用户分层分的应该是导致用户行为背后的原因。

而基于此，最理想的用户分层状态就是我能洞察每一个用户行为背后的原因，从而提供不同的运营策略。

即”单一用户市场策略”。

这种方法针对一些高客单，私人定制行业适用。

但是，当用户基础庞大，无法做到洞察每一个用户行为背后的原因时，是不是就没有很好的分层方法了呢？

其实不然。

03 用户分层分的是用户行为背后的原因

之前我写过一篇文章，介绍了 “用户代办任务理论”：

https://www.woshipm.com/share/6097230.html

用户代办任务理论（Jobs to Be Done Theory，简称 JTBD）：用户并不是单纯地购买产品或服务，而是 “雇佣” 它们来完成特定的任务。

从这个视角出发做用户分层，会是怎么样的呢？

还是上面那个特征的用户，当用户出现”近期有购买行为且消费金额高但消费频率较低”的特征时，我们不是简单的把所有这类用户都打上重要发展用户的标签。

而是，通过观察、访谈、问卷调查等方式，深入了解用户为什么会出现这类行为，找到典型情境下想要完成的任务，根据任务进行分层，再做营销干预。

比如，都是买黄金，有“雇佣“它来实现资产升值的，有“雇佣”它来让女神开心的，有“雇佣”它送父母表达孝心的；当洞察了用户背后的任务时，虽然都是重要发展用户，虽然触达方式还是这些，但触达文案却完全不同了。

最后的话，用户分层核心还是为了更好的干预用户行为，而这需要找到用户行为背后的原因，随着AI的不断发展，最终用户分层会实现“单一用户市场策略”的理想状态。