我们知道用户分层有很多的分层模型，包括我们的AARRR模型，简称漏斗模型，包括RFM模型，包括生命周期模型等等。很多人都知道怎么使用这些模型，但是不知道这些分层模型背后的底层逻辑，它都是基于我们的用户标签。也就是说如果你想搞清楚用户分层，你得搞清楚这背后的用户标签体系。

其实我们用户的标签体系可以分为两大类型。第一大类型就是静态标签，第二大类型就是动态标签，静态标签呢是指用户的原始属性，包括用户的基础的画像，年龄、性别、地域、兴趣、职业等等。还有消费习惯，比如说用户他是属于追求性价比价值型的用户，还是说追求品质，购买的能力和购买的意愿比较高的这种高价值的用户等等。还有行为习惯，就是有些用户呢他可能在网上属于潜水型的，不太喜欢去做互动，那有些用户呢他是属于分享型，会积极的参与某些活动，积极的去互动、点赞、评论、分享等等。这些呢都是基于用户的原始属性，相对来说是比较的稳定的，后期不太会发生变化，这些是属于静态标签。

然后我们再说一下动态标签。动态标签呢往往是指用户在跟产品或者品牌链接的过程中，会随着这个链接的深度而变化的一些标签属性。包括什么呢？包括用户对产品的认知所处的阶段，按照用户跟产品或者品牌发生链接的一个过程，或者是说用户在购买决策前期的阶段划分，认知可能处在认识品牌，对品牌产生兴趣，对品牌产生信任，产生购买决策，然后产生忠诚度。这是一个不断变化循序渐进的过程。所以呢它也是一类典型的动态标签。

然后第二类，用户对产品的使用阶段，用户使用这个产品的频次，使用的深度。比如说你做用户在使用小红书这个产品的时候，你的使用的时长，你一周使用的频次，然后你在这个过程中使用的功能有哪些？除了刷笔记，你会点赞互动吗？你自己会发笔记吗？你会在直播间去购买商品吗？等等，这都是属于你使用这个产品的一些动态行为标签。

然后第三个，用户对产品的消费的阶段。所谓消费阶段就是你的消费的频次，消费的金额。这就涉及到他对这个品牌的忠诚度。有些用户呢他可能对这个品牌非常的认可，所以呢他的消费频次会比较高，他们对这个品牌的忠诚度会比较高，那这个里面也会产生一些动态的标签。

以上呢都是一些典型的动态的用户标签。那这些动态的用户标签呢都是用户在跟我们的产品发生链接中的互动的行为。那这些互动行为呢都会形成数据，这些累积的数据就是用户的动态标签。

所以呢如果说你要做用户分层，首先你得知道用户跟我们产品之间发生链接的关键行为有哪些。其次呢你要搞清楚这些关键行为沉淀下来的数据，通过这些数据去建立用户的标签体系。然后通过这些动态标签，也就是动态的数据维度去给用户做分层。这个标签体系就是我们做用户分层的最根本的依据。

以上，给大家做参考～

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