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在用户数量较低时，粗旷式运营也许能够满足日常的运营需求。
但随着产品规模快速扩张，面对越来越多的用户，越来越多元的用户需求与用户场景，体系化的运营策略成了提高工作效率与效果的重要利器。在具体的用户运营开展前，体系化运营的前提就是建立用户运营的数据指标。
在搭建用户运营体系时，应按照以下步骤进行：
针对不同阶段目标，制定相应用户分群分层模型与指标（如ARGO模型、RFM模型应用）；
通过数据分析制定相应运营策略，包括运营周期、推送方式；
制定数据效果的评判标准，结合运营数据进行策略迭代。
首先，我们先来了解一下什么是用户精细分层分群。
顾名思义，就是进行用户分层并标记各种标签。一千个读者就有一千个哈姆雷特，同样是使用产品，但用户使用产品的理由、满足的需求间存在各种不同的差异。也许A用户看中了品牌情怀，B用户看中了产品性价比高，C用户看中了产品的服务好。
如果不进行用户分群分层，又怎么针对用户的不同需求提供服务呢？
因此，在用户运营的过程中，用户分群分层的作用很明显，它帮助我们把用户分成各个层级和群体，然后我们根据各个层级和群体的不同，制定出更精准、更有针对性的运营策略。在这里有几个概念需要明确，即「用户画像」、「用户分层」、「用户分群」，为了保持概念的准确性，在此我们进行简单解释。
一般包含用户的人本属性，如身份特征、行为特征、消费特征、心理特征、兴趣爱好、渠道属性。具体内容如下：
一般来说，我们结合用户在产品上所处状态作为用户分层的依据，比如我们最常见的RFM模型，依托于用户最近一次购买时间、消费频次以及消费金额，通过衡量用户价值与用户创利能力，对用户进行分层。
比如，我们结合RFM模型，把用户划分为8个群体，从高消费频次、高消费额、最近消费过的重要价值用户，到低消费频次、低消费额、很久未消费的一般挽留用户。
这里解释一下RFM模型的构成：
Recency：最近一次消费，即用户距离当前最后一次消费的时间。最近一次消费的时间距今越短，对我们来说更有价值，更可能有效地去触达他们。
Frequency：消费频次，用户在一段时间内，在产品内的消费频次。
Monetary：消费金额，即用户的价值贡献。
基于这三个维度，我们将每个维度划分为高、中、低三种情况，并构建出完整的用户价值象限。
通过上面的RFM模型，我们可以更加直观的把用户划分为8个不同层级。如果能够找出产品内用户隶属于以上8类中的哪一类，就可以针对性的制定运营策略。
比如某用户最近一次消费时间距今比较久远，没有再消费了，但是累计消费金额和消费频次都很高，说明这个用户曾经很有运营价值（属于 “重要保持客户”），我们不希望流失。所以，运营人员就需要专门针对这类型用户，设计召回用户运营策略，这也是RFM模型的核心价值。
在划分完不同层级后，最困难的事情在于如何制定每个值的高、中、低评判标准。一般而言，在结合实际场景需求的同时，我们可以通过散点图进行大致的区分。
通过散点图，我们可以比较直观的看清用户分布情况。进行确定评判标准时，尽可能的将密集部分划分在一起，促使用户群体的行为共性更大。与此同时，需要我们在实际运营过程中进行不断调整。如果面临超大规模的数据时，如果能通过聚类分析等手段，可以得到更加科学精准的结果，从而帮助我们进行标准制定。
相较于用户分层，用户分群更加聚焦于用户行为表现，比如易观方舟推出的智能用户运营ARGO成长模型。例如，高消费频次+低消费额、低消费频次+ 高消费额，这两类用户可能都是某种意义上的高消费用户，但行为特征会存在很大差异，所对应的运营策略也不一样。
其实也可以这么理解，用户分群是用户分层的进一步精细化划分。ARGO成长模型的相关指标有着明显的递进关系，而RFM模型则相互独立。
解释清楚上述关键词，那么我们继续讲下用户精细分层分群。
因为不同行业中，用户分层分群可能是多样性的，用户分层分群在产品发展的不同阶段也有不同的变化，且用户分层分群需要定性与定量。因此我们可以遵循下面这两个原则，帮助我们更好地完成用户分层分群：
（1）精细分层分群，遵循 MECE 原则
在进行用户精细分层分群的过程中，我们遵循由麦肯锡提出的MECE分析法（即“相互独立，完全穷尽”，也就是对于一个重大的议题能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并成为有效解决问题的方法）。
这不仅仅是帮助用户运营找到所有影响预期目标的关键因素，并找到所有可能的解决办法，而且有助于对用户、问题或解决方案进行排序、分析，并从中找到令人满意的解决方案。
即在确立主要目标的基础上，再逐个往下层分解，直至所有的细分目标都找到，通过对目标的层层分解，分析出用户的关键行为与目标间的关联。
（2）明确阶段目标，让分层分群更简单
正如用户有生命周期一样，产品与用户运营也有着明显阶段性的目标和策略。产品所处的生命周期阶段不同，对用户运营的要求也不尽相同。
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