在后疫情时代，随着流量红利消失且越来越向巨头集中，不仅提高了普通企业获客的门槛和成本，让增长也变得困难。更多的企业运营思路也从粗放式运营转移到精细化运营上来，精细化运营的概念越来越被人谈及。
精细化运营讲究的是千人千面，一千类用户一千种运营策略，所以第一步就是要把用户进行分层，然后才有针对性的运营策略，而用户分层中一种尤为重要和常用的方法就是RFM。
为什么要用户分层
1、用户整体动态监测：
用户分层有利于监测用户整体动态，对用户进行分层，可及时发现用户质量是上升还是下降，监测整体用户数据动态。
2、用户精细化运营：
对用户进行分层之后，可分析不同层级用户的特性和需求，针对不同层级的用户设置对应的运营策略，实行用户精细化运营，提升运营效率。
用户分层管理的第一件事，就是要确保分层有意义。
例如：
针对7天内咨询过但没有下单的用户，可以采取派发优惠券促进转化的方式；针对客单价大于300元，但近90天未返回店内复购的用户，可以采取召回的方式。
只有有效的用户分层管理，才有意义。因此，正确的用户分层管理的方向是，针对业务需求而去寻找不同客户的机会切入点。
以用户价值为维度进行用户分层
不同价值层次的客户，需要企业提供的需求是不同的，价值层次越高的客户，需求层次也越高，例如重要价值客户的需求层次可能是自我实现需求，一般发展客户的需求层次可能是生理需求或安全需求。
不同价值的用户要用不同的运营策略，企业需要针对不同价值的客户给予不同的政策支持，进而满足客户期望，提升客户关系，减少客户流失，比如想要提高该季度的成交量，那么就要对付费意愿的用户采取更多的运营策略促进成交，对付费意愿较弱的用户则减少投入的资源与精力占比。
如何基于RFM模型做用户分层
用户分层的前提是用户数据的获取，针对用户多个数据维度进行分析，RFM模型是最常见的对于用户价值的划分模型。
RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）是一种用于客户细分和价值评估的模型，可以帮助企业识别具有商业价值的客户群体并进行个性化的营销策略和决策。
RFM模型最早来自于电商领域，其中R代表交易间隔、F代表交易频率、M代表交易金额，通过这三项指标来表述具体客户的价值情况。
我们将这三类维度分别绘制坐标系，组成三维结构模型，便可以获得八类用户。一般来说，这八类用户几乎就可以囊括绝大部分的用户种类，基本上可以满足我们对用户价值的区分标准。
图片来自知群课程PPT
RFM模型为我们提供了一种分层的思维方式，本质上是分析出影响用户价值的关键因素，通过对几种因素进行交叉分析，从而对用户群体进行划分，针对不同的产品，对RFM的定义也可以进行相应的变动。
各行业领域需要结合自身业务特性找到最合适的方法，运用好RFM这把运营利器，把经营越做越好。赛诺贝斯下期内容会就如何搭建RFM的用户分层、RFM模型应用场景等内容进行探讨，敬请期待。
