产品在迭代过程中，用户需求往往也会发生变化，为了向用户提供个性化服务，满足其差异化需求，我们需要重视用户分层；否则不去关注用户的需求变化，对用户采用一刀切的产品策略，那么迭代产品模块和功能就不能达到预期的效果。

        用户分层有很多方法，如用户生命周期分层、AARRR模型和RFM模型等，我们需根据产品目的不同找到有效的方法。即基于底层的产品目标，根据不同的指标划分，找到不同用户的各类需求。

​        从这个角度出发，进行用户分层一般采用如下6个步骤：

        1、明确产品业务目标

        做用户分层的最终目的是为了给产品解决什么问题，达到什么效果。最终输出的产品方案就是根据不同用户的划分来制定的。而在明确产品目标之前，需要了解清楚项目的历史背景和现状。

​        如某产品一期搭建了任务积分的基础功能，如签到、邀新、购买和社区互动等，效果不错，想做第二期重点优化工作。我们将产品业务目标整理成一张图：

​        明确产品业务目标可以这样表明：因为什么原因，可以做/优化什么产品模块/功能，以达到什么产品目标。

        2、收集用户数据 梳理行为轨迹

        收集用户的相关数据，包括用户行为数据、用户属性信息等。可以通过用户调研、数据分析工具等方式获取数据。

        另外需要重视整理用户的轨迹行为，通过用户行为数据梳理出用户行为轨迹，查看用户每一步是怎么走的。而用户的每一步都会沉淀成数据，我们可以通过漏斗查看数据转化。

​        如之前提到的积分任务，这个模块用户行为：积分获取和积分消耗，那么对应的用户轨迹可以拆分为如下图所示：

​        3、分析用户需求 找到分歧用户群

        基于收集到的用户数据，通过业务流程和数据，分析用户的需求、行为和偏好，找出用户群体之间的差异和共性，找到分歧用户群。

        如积分任务，我们整理新老用户进入模块的数据，查看用户是否做任务获得积分，产生积分的用户是否领取积分，领取积分的用户是否消费等。从而一步步细化用户转化过程：

​        为了进一步提高需求分析效率和质量，我们可以使用开发工具，快速提高需求分析效率。如CoCode开发云使用GPT技术，通过需求条目化和自动分解子需求功能，将用户需求一键自动生成标准用户故事；需求分析工具使用AI通过需求测试和一致性检测，能够在几分钟内快速分析用户需求缺陷，如歧义、重复、遗漏、不一致和复杂性等问题，精准锁定需求缺陷，从而更高效地修改需求缺陷，提高用户需求分析质量。

​        4、划分用户层级

        根据用户需求的差异性，制定合理的分层标准。我们可以根据用户的行为、属性、付费能力等因素进行划分。然后根据分层标准，将用户划分为不同的层级或群体。可以通过用户标签、用户属性等方式进行标记和归类。

        如积分任务中，我们对用户进行用户层级划分，具体如下：

​        我们可以进一步通过数据定量的方式进一步细化用户分层。量化是一个长期行为，需要不断地摄取数据，从而让结果更精细。如积分任务中，我们可以将定义用户层的表格进一步延伸，加入可量化的指标定义数据，如：

​        5、制定和优化产品策略

        我们通过定义用户层和量化指标分层两个维度，确认了用户层级。然后根据用户层级，进一步制定和优化产品策略。我们需要重点查看每一个用户层级，基于此层级用户痛点做产品优化方案和策略。

​        如积分任务，以用户层判定的兴趣用户为例，梳理此类用户做有针对性的产品优化策略。这类用户是一个重点需要优化的用户层，是向最高价值的忠诚用户层级递进的转折点，而数据折损又比较大，这批用户主要特征是有高余额积分但没去消费。针对此特征我们可以进一步梳理出其他独特玩法，从而满足用户需求。

        6、验证和优化分层方案

        根据分层结果，观察和分析各个用户分层的表现，验证分层方案的有效性。如果需要，可以根据反馈和实际情况进行优化和调整。

另外，我们也可以针对不同层级的用户群体，制定相应的产品策略、运营策略或营销策略，以满足不同用户群体的需求。