之前我写过一篇关于用户分层的文章，
一文讲透用户分层的本质及实操
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：
解密品牌增长背后的创新思路：麦当劳奶昔与火车票盲盒
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。
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