【excel里面怎么分层】如何成为运营大牛(a):用户分层

戴尔的《方法篇》没有具体提及操作过程中特定点的技术或创意。主要是指整个操作系统必须做的事情。或者，在整个操作过程中，在很多地方使用的相同方法。本文所说的“用户分层”是运营体系中必须做的事情。

用户分层在操作过程中的作用是显而易见的。这有助于将用户分为层次和组。然后，可以根据不同的阶层和群体制定更准确、更有针对性的运营战略。(大卫亚设)。

我们在运营工作中经常听到“用户画像”、“用户分层”、“用户分组”等词。特别是看起来和下面两个差不多，但是严格来说是有区别的。

用户画像：通常反映用户的客观属性。性别、年龄、职业等一般不会转移到用户的主观意志上。用户分层：通常反映用户在产品中的状态。比如免费用户、活跃用户、付费用户、高额付费用户等，因为是“楼层”，所以有一个阶段的概念，有一个状态的进行过程，大多数是漏斗状的。而且用户的水平一般不会划分太多。用户组：通常反映用户的行为表现。例如，频率低，单价低，两个用户都可能属于高额的付费用户，但由于表现形式不同，相应的运营策略也不同。您还可以将用户分组视为用户分层的更精细过程。本文应包括“用户层用户组”。这统称为用户层。本文以Excel表为工具，从零开始逐步进行用户分层过程。

关于用户分层，首先必须了解以下内容：

第一，用户分层因行业而异，可以多样化。

提到了用户和客户的概念。

比如滴滴打车，用软件打车的人是一种用户。司机也是一种用户。广告主也是一种用户。要进行用户分层，必须为三种类型的用户分别创建不同的用户分层方案。

第二，用户分层可能会因产品开发的阶段而异。

例如，我们区分价值用户和普通用户。

早期我们的产品很少，一个月买两次200元人民币可能是我们的价值用户。

随着公司的发展，我们的产品不断增加，每月要买10次5000韩元，才能说是我们的价值用户。

第三，用户分层需要定性和定量的要求。

如上例所示，我们需要对用户(如价值用户、最终用户、VIP、超级VIP等)进行定性过程。然后，我们需要对其进行量化。例如，需要消耗多少金额才能计算价值用户。

那么，如何用科学的手段进行用户分析，以确定每个用户群体的行为特征，完成用户分层过程，就需要谈谈经典的RFM用户模型。下图：

RFM模型有着悠久的历史。理论知识在这里不解释。简单地说，通过最近的消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)这三个指标，将每个指标根据实际情况分为5个。然后，为了便于实施，将125种用户归纳为8大类，根据8大用户情况制定运营战略，如下图所示。

这里需要说明的是，RFM模式不是互联网时代的产物。其实传统行业也广泛使用，所以其指标主要针对付费用户。如果我们的互联网产品用户是免费用户，那么使用和使用这种RFM模式的方法只是指标变成了上次登录、登录频率和产品使用时间。(大卫亚设)。

接下来，使用示例执行操作。

目前有500个付费用户数据，包括4个字段(用户、上次消费间隔、消费频率、消费金额)。如何进行用户分层和制定有效的运营战略？

第一步：将数据导入或粘贴到Excel中，根据原始的4个标题添加3个标题：R值、F值和M值。如下图所示创建Excel表。

(这里仅以10个数据为例。）

第二阶段：分别确定RFM的三个指标5段标准。

不同行业的产品在不同阶段有不同的区分标准，所以是困难的阶段。比如消费金额，1000名用户中最低1元，最高10000元。大多数情况下，2

0%的用户占据了80%的金额，而80%的用户占了20%的金额，是一个长尾的分布效果。所以我们不能简单的用最高金额/5，或者用户总数/5的平均分法，这样分出来的结果不能代表一个拥有类似行为表现的群体。

这个主要还是依靠大家在本身各自行业中的理解和实际场景需求来确定了。当然，如果我们实在没有什么头绪的话，我们可以通过散点图大致分辨一下，如下图：

大家可以看到，通过散点图，我们可以比较直观的看清用户的分布（上图为用户的消费金额分布）。我们去分档的时候就尽可能的将密集的一部分分在一起，这样，该档用户群体的行为共性也就更大一点。

需要说明的是，这不是一个很严谨的分法，需要大家在实际过程中进行不断的调整。而如果我们面临海量数据的时候，最好是通过聚类算法等技术手段，才能更加科学精准的帮助我们进行判断。

以本例来说，我们最后定下了RFM各个指标下的五个分档标准。如图：

第三步：分别计算出每条记录的R、F、M值。

我们通过在Excel里面加入if判断，自动计算出该记录对应的R、F、M值，比如我们RFM分层表中，0001用户对应的R值，

即单元格E3：=IF(B3>10,1,IF(B3>8,2,IF(B3>5,3, IF(B3>3,4,5))))

我们来解释一下这条if判断语句：

• 如果B3>10,那么其R值为1，否则进入下一个判断；
• 如果B3>8,那么其R值为2，否则进入下一个判断；
• 如果B3>5,那么其R值为3，否则进入下一个判断；
• 如果B3>3,那么其R值为4，否则为5；

同样的算法，我们写出计算每一条记录F值和M值的判断条件。

F3=IF(C3>10,5,IF(C3>8,4,IF(C3>6,3, IF(C3>3,2,1))))

G3= =IF(D3>5000,5,IF(D3>3000,4,IF(D3>2000,3, IF(D3>800,2,1))))

然后，我们把Excel的单元格往下拉，最后形成这样的图：

第四步：分别算出总的R、F、M的平均值。

这一步比较简单，我们以上全部算完之后，再最下面增加一行，用AVERAGE（）计算出以上所有行数的平均值。如图：

第五步：根据每条记录的R、F、M值和所有记录的平均值，判断出每条记录的R、F、M值是在平均值之上，还是平均值之下。

首选，我们先增加三个表头，如图：

然后，我们用每一条记录的R值来R的平均值进行比较，如果<平均值则显示“低”，如果大于等于则显示“高”。

我们还是用If判断语句进行自动判断，以上图为例，用户0001的“R高低值”即：

• H3=IF(E3<E13,”低”,”高”)，同理，
• F高低值I3=IF(F3<F13,”低”,”高”)
• M高低值J3=IF(G3<G13,”低”,”高”)

这样，我们就变成了下图：

这个时候，我们发现了一个问题，当我们把单元格往下拉的时候，E3固然变成了E4，但E13也变成了E14，由于E13是一个固定格子的数字，我们不希望它随着单元格的下拉而改变。我们就需要在if语句中在E13两边加上“$”这个符号了。

如下：

• R高低值H3=IF(E3< $E $13,”低”,”高”)
• F高低值I3=IF(F3< $F $13,”低”,”高”)
• M高低值J3=IF(G3< $G $13,”低”,”高”)

同时，为了更直观，我们设置一个条件格式，若文本中含有“高”则背景色为红色，若含有“低”则背景色为绿色。这时候再往下拖一下单元格，就变成这样拉，如图：

第六步：根据比较值，进行八大类的归类。

接下来，我们就要根据我们的“R高低值”“F高低值”“M高低值”，自动计算出我们的用户层级拉。我们先加个表头“用户层级”。

这一次，我们要写一串稍微长一点的IF判断语句，如下：

• K3=IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”高”),”重要价值用户”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”高”),”重要发展用户”,
• IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”高”),”重要保持用户”, IF(AND(H3=”低”,I3=”低”,J3=”高”),”重要挽留用户”,
• IF(AND(H3=”高”,I3=”高”,J3=”低”),”一般价值用户”, IF(AND(H3=”高”,I3=”低”,J3=”低”),”一般发展用户”,
• IF(AND(H3=”低”,I3=”高”,J3=”低”),”一般保持用户”,”一般挽留用户”)))))))

本文所写的都是在Excel里面的IF判断语句，建议大家能够自己写一下，不想写或写不出也没关系，直接保存好上面的if语句Copy一下直接用就行了（修改一下单元格的序号就可以了）。

最后，如下图：

当然，我们还可以在用户层级的表头上加上“筛选”功能，可以直接搜索到我们需要的那些用户。大家也可以通过不同的颜色来区分不同的用户层级，这个就自由发挥拉。

好了，到这里，我们就已经通过用一张Excel表，完成了一次用户分层的全过程。这张表最后的效果是，就像一个程序一样，我们任意输入三个RFM数字，表格将自动会跳出这个用户的层级。 大家保存好这张excel表，以后用起来套一下就可以了，效率是相当快的。大家可以尝试自己从头做一遍，若有需要的话可在留言区留下邮箱，我会发送给大家。

第七步：形成图表

完成后上面六步之后，我们已经得到了完成用户分层之后的所有用户记录，这时我们需要做成图表的形式，开个会、做个汇报啥的，如下图：

第八步：制定运营策略

回到我们上面说的，做用户分层的目的是为了有的放矢的制定出更精准、更有针对性的运营策略。所以，我们最终我们还是回到制定运营策略上来。我们的例子可参考下图：

再接下来要如何具体实施和执行，就不在本篇文章的范畴里了，这里就不多加阐述拉，敬请关注其他文章。

小结

用户分层是运营过程中非常重要的一个环节，快速的进行用户分层也是我们必备的一个方法。我们把用户分的层，其实用户本身是不知道的。如果我们分一个层级让用户知道，不仅知道而且还非常喜欢，以此来不断引导用户进行自我层级的上升，那效果会不会不错呢？

作者：黄致远，连续创业者，曾为多家上市公司提供过整案服务，曾任 Mr&Mrs连锁健身互联网中心总经理，现任 Muma 儿童艺术联合创始人兼顾问，肤智COO 兼联合创始人。