那么目标就会有不同，比如增长，比如变现，比如短期用户增长，比如长期的用户生命价值最大化。
当然方法也会有好有坏，有花时间但是稳、省预算的，也有追求快，但是花费大的，还有就是偶然的爆发式的现象级的，而好的运营从来都是组合式的。
至于怎么组合，就要看你手里有多少人，多少预算，多少资源，还有各业务指标的优先级了，追求快速变现为先，还是追求数组增长为先方法就会不一样。
这么多的方法论里面，效率的高低是不一样的，为了提高效率我们会引入各种模型和优化方法论。
而用户运营，则是为了提高效率，从而对不同的用户进行区分分组，从而实施差异化运营的一种方法论。
所以，用户运营的不同分类方式，比如RFM、金字塔模型、正态分布等，都是基于不同的业务目标下的选择。
RFM模型可以说是经典了，从传统CRM管理开始，再到互联网的用户运营，可以说从来不会过时，毕竟销售是所有商业的核心。
RFM分别表示用户消费的三个指标：消费金额，消费频率和最近一次消费的时间，来构建一个消费模型。
消费金额Monetary，可以说是商业的核心，也是最重要的一个指标，而消费频次Frequency，是在限定时间内的消费次数，是用户忠诚度的体现，而最近一次消费的时间Recency，则是衡量用户流失的一个指标，也是衡量用户对你的品牌记忆的一个指标。
这三者根据高低不同，就可以形成八种组合，消费金额高/低，频次高/低，最近购物时间近/远，当然这个金额高低和频次高低还有购物时间的远近的设定，需要和本身产品的消费周期相关联。
然后根据这八种维度的分类方式，进行不同的运营策略，比如消费金额高，但是最近购物时间远，频次也低，那么这一批用户背后发生了什么？怎么样召回？
在比如消费金额低，但是频次高，最近购物时间也近，这样的忠实客户需要怎么样去维护？去保持？
这是站在RFM的分类基础上，去进行的基础维护运营，根据关键运营指标，选取重点需要优化的用户群体，进行策划运营活动。
这里只是最普遍的原理，如果深入进去，那么就得根据用户群体、产品特性，产品的周期单独建模，而且需要具体分析最佳的指标，进而进行差异化运营。
同样的，我们也可以根据不同的运营活动，去反向在RFM里面筛选出用户群体，从而提高活动的效果。
在做电商运营的时候，天猫的数据里面专门有RFM模型供选择，不过有点低配，不如自己建模，一般每当大型活动，比如双十一，针对不同分类的用户，针对的优惠力度，甚至文案都是不同的。
作为运营，还有一个海盗模型应该说是熟的不能再熟的咯，就是那个AARRR倒漏斗转化模型。
用户从即新增、留存、活跃、传播、到盈利，每一层代表着部分用户流失，这些用户在不断的一层层的进行演进着。
根据用户的行为轨迹，从注册，下载，使用产品，会推荐，评价，购买以及付费，也会注销、卸载、和流失，这是一个完整的流程，而每一个流程里，都存在一部分用户。
那么给这些用户的分层，就是为了对于每一层的用户进行差异化运营，让他们一步一步的往前演进，或者直接进入转化购买阶段。
当然用户的行为不仅仅是这五步，可能还会有更多的细分的步骤，不过普遍的我们会根据这典型的五步来分类，因为每一步网上走的过程，都非常有代表性。
于是这五层的用户分类，我们运营对于每一类都有不同的需求：新用户我们希望他下载，那么给新手福利；下载用户希望他们使用，那么给予傻瓜式的操作引导；而使用的用户又希望他多来，常来，建立信任，那么就要有不断的刺激和优化。
而兴趣用户，当然希望他付费了，自然促销是常用手段。至于付费用户，那么服务肯定要做好，希望人家二次购买，三次购买，甚至推荐给其他人。
不同层次的用户，采取不同的策略，从而最终导向运营的关键指标，这就是用户分层的核心。
当然这只是其中的一种分层方式，还有其他的，比如当RFM模型下，运营的资源非常有限的时候，我们就会通过单一维度的分层。
比如根据消费金额，进行层次区分，金字塔分个三级，消费100万以上的，消费50-100万的，100万以下的这样。
再比如，消费了10次以上的，消费了5-10次的，消费了1次的，尚未消费只看不买的这样。
给用户分层的目的，一方面是为了达到运营的业务指标，另一方面也是因为运营资源有限，所以必须效率最大化。返回搜狐，查看更多
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