梳理通用的顾客（用户）价值指标和分层模型

用户分析的相关指标有很多，通常都围绕用户行为展开梳理，例如电商的用户指标通常可以按“售前→支付→售后”链路划分，售前用户的行为有“浏览”、“咨询”、“加购”那么售前的统计指标有“访客数”、“浏览量”“加购数、收藏数”、“访问加购转化率”，不同的行业对用户的行为指标存在差异，例如APP服务的用户指标则从用户“下载 →注册→...转化变现→裂变增值”来梳理用户相关指标

本文主要讲用户价值指标，用户价值指标通常为了衡量不同用户对营收的贡献，常常和用户分层模型相关联，因此即使行业不一样对用户价值的衡量和分层的分析方法和模型是可以通用的，也可以在此基础上再针对自身业务进行增加相关指标

以电商为例梳理通用的分层指标体系如下：

用户价值分层是根据用户价值指标将用户分成不同的组或类别，目的是为了实现精细化运营，降低成本提高收益

注意：用户分层和用户分群是存在差别的，我们说的用户分群是将有相同特征的用户划分到同一群体不分级别例如对不同性别的用户分群是平等的关系；而分层则是根据用户的价值贡献将客户分为不同的等级，是金字塔或阶梯关系

分层模型中经典的RFM模型根据用户的购买间隔R、消费频次F、消费金额M将用户分为不同的价值等级，标准的RFM模型将用户划分为8个等级：

也可以根据业务特性将用户划分为5个等级，以电商举例：