随着商品经济的发展，社会分工越来越细，产品的生产制造也从统一化供给逐渐发展到个性化供给。
互联网产品更是千人千面，将用户分为多种类型分别服务，可谓是因地制宜、因势利导、因材施教、量体裁衣。
但在用户细分、精细化运营中也会遇到一些常规问题：
那么，我们该怎么进行合理的用户细分呢？
两千年前，书是竹简做的，能读到书的已是王公贵族，识字的人极少，佛教如何把佛法传到家家户户呢
不同地域、部落、贫富、文化的群体，精神需求和接受程度不同，所以需要采用不同的方式；中国境内佛教就演化了八大宗派分支，各派传教风格迥异。每个宗派内对不同心性的人也采用不同的方法：与上上根之人，思辨哲学，探索世间真理；与上根之人，清心寡欲，生活处处是修行；与中根之人，讨论公案，引申明理；与下根之人，以天堂诱之地狱吓之，引导行善。
企业之于用户更是如此了。
用户细分是企业为了实现用户需求的异质性、并集中有限资源进行有效市场竞争的行为；企业在明确的战略业务模式和特定的市场中，根据用户的属性，行为等因素对用户进行分类，并提供有针对性的产品、服务、销售、运营模式，达到用户价值和产品目标的最大化。
系统实施层面，是在抽象理论的指导下，用算法进行标签化统计、分类，并以用户画像的形式表现，最后在策略上、界面上、运营方式上进行“量体裁衣”。
从哪些角度、维度进行用户细分呢？
如何用算法进行标签化统计与分类？
如何验证用户细分的合理性并调整？
首先，用户是什么？
我们常常听说这样的对话：
仔细一想，口语对话中用户的含义是模糊的：
很明显，前两句是口语上偷懒的、简化的表达，第三句中所含的意义“用户是需求的集合”更为确切。
清晰了对用户的定义，接下来，我们看看互联网公司常用的6种分类模型：
根据商业模式中的主要角色及某角色下的用户分类：
用户在某个场景中，产生感受和需求，到寻找方案、挑选产品、购买产品、使用产品、最后进行售后的整个周期中，将用户分为5类：
举个例子：
根据对产品的熟悉程度分为：
如此分法以便于分析：
根据用户需求的范围、用户与用户间的关系分为：
根据界面的设计目标分为：
2B产品中，某类用户在日常使用中真正高频关心的数据、高频使用的功能其实并不多；将这些重点的数据和功能放在系统首页、模块首页、功能首页，让用户仅使用少数几个功能就完成大部分的日常工作，便是极致的用户体验。
RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，广泛应用于众多的CRM产品的用户分析上，主要以三项指标——“最近一次消费距当前的天数、累计消费次数、累计消费金额”来描述客户的价值状况，可分为8类：
这6种模型适用于PM的不同的工作场景，是已经成型的、常规的、粗略的分类模型，但对面市场上的产品越来越垂直化的趋势，公用的细分模型使用效果有所折扣。
细化了维度，怎么量化？
技术怎么实现？用户如何表现呢？
标签是什么？标签是用来标志你的产品目标、分类、内容的，是给你的目标确定一个关键词，是便于查找和定位的工具。
用户画像是什么？从上一小节分类模型可以看出，有些模型比较感性，好像可以看到一个真实的人，有些模型比较理性，好像看到的是一堆标签数据。是的，用户画像目前是分两类：UserPersona和UserProfile。
UserPersona是产品设计、运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户；一般来自于用户访谈、用户研究，帮助我们去感性的认识当前的产品所主要服务的用户是一些什么类型的人。
UserProfile是基于用户在产品中的真实数据，产出描述用户的标签的集合，是偏理性的数据表现；一般用于产品具体的产品设计、决策依据、运营营销、风险预测、信用评估、个性化推荐等过程，如第一小节最后呈现的五个维度的表格。
UserPersona和UserProfile是一体两面，具有同一性、统一性，在实际应用中要结合业务及场景相互对照使用。
本节主要总结UserProfile的实现方式，产品结构如下：
实施步骤可分三步：
行为类型权重：用户浏览、搜索、收藏、下单、购买等不同行为对用户而言有着不同的重要性，一般而言操作复杂度越高的行为权重越大，该权重值一般由运营人员或数据分析人员主观给出。
用户行为次数：用户标签权重按周期统计，用户在周期内与该标签产生的行为次数越多，该标签对用户的影响越大。
TF-IDF计算标签权重：标签的重要性随着它在用户中被标记的次数成正比增加，但同时会随着它在标签库中出现的频率成反比下降；w（P,T）表示一个标签T被用于标记用户P的次数。TF（P,T）表示这个标记次数在用户P所有标签中所占的比重，TF越大，标签越重要；相应的IDF（P,T）表示标签T在全部标签中的稀缺程度，即这个标签的出现几率，IDF越大，标签越不重要。
然后根据TF*IDF即可得到该用户该标签的权重值。公式如下：
(分母+1是防止分母为0)
将业务数据、日志数据、埋点数据、第三方数据带入数据处理模型中，生成UserProfile。
（该图片来自网络）
疫情期间大家都窝着家里挺无聊，众多社交平台出现了不法分子色诱无知的寂寞的男子果聊，然后录屏敲诈钱财的案件，报警数量上升，区县及社区都发短信提醒居民。
那么，作为陌生人的交友平台，如何避免不法分子的猖獗呢？
第一步、确认画像维度
1）根据场景挖掘UserPersona
2）再确定系统中UserProfile的标签
第二步、建立数据处理模型
1）标签权重：
2）更新频率：实时更新
3）标签统计规则：标签值中所述规则
4）标签算法：TF-IDF权重归类算法、决策树分类算法、神经网络、KNN分类、SVM...
第三步、数据采集，数据处理，生成分类
1）模型建好之后，可以导入样本数据，进行模拟，将果聊诈骗分子的账号全部找出来。
2）可采用多种算法同时分类，观测各自结果，综合比较，最后择优使用。
当UserProfile确定之后，UserProfile与UserPersona的差距如何？UserPersona与真实用户的情况间差距如何？UserProfile与真实用户的情况间差距如何？
验证用户细分的准确性：
延续上一小节的例子，可分两大步：
召回率（Recall）：R=TP/（TP+FN）；即（正确识别的不法分子数）/（正确识别不法分子与正常用户数）
准确率（Accuracy）：ACC=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN）；即（判定正确的数）/（所有判定的数）
精确率（Precision）：P=TP/（TP+FP）；即（正确识别的不法分子数）/（系统识别出的不法分子数）
基本上仅用召回率（R）和准确率（ACC）就可以评估策略的好坏，并进行优化调整了。
多方案并行测试，单一变量法观察方案效果，最终择优；实施层面的原理如下图：
从左到右，四条粗竖线代表了四个关键角色：客户端、服务器、数据层、数据仓库。
从上到下，三部分代表了三种测试形式：无A/B测试组、基于后端的A/B测试组、基于前端的A/B测试组。
用户调研是为了接近用户、了解用户，也方便自己变成用户，体会用户。
调研的方式有很多：用户访谈、焦点小组、参与式设计、问卷调查、观察用户行为、走进场景、分析用户数据、10-100-1000法则......用于持续获取精准的用户画像，具体的操作步骤在网上一搜一大篇；工作中只要选择自己最顺手的一两个方法用到极致、用到出神入化、用到可以感知用户就可以了。
那么，如何减小调研结果与真实用户之间的差距呢？索尼公司曾经做过一次关于用户对Boomboxes音响颜色偏好的面对面访谈式的调研，音响颜色有黄色和黑色两种，大部分人表示黄色更好看，更愿意购买黄色的音箱；有意思的是，调研结束后，组织者为了答谢允许每人离开时带走一个音响，结果极大部分人都带走了黑色的音箱。
综上，回归分析与A/B测试在从定量的角度验证、用户调研从定性的角度佐证用户细分的准确性。
用户细分是企业为了实现用户需求的异质性、并集中有限资源进行有效市场竞争的行为；系统实施层面，是在抽象理论的指导下，用算法进行标签化统计、分类，并以用户画像的形式表现，最后在策略上、界面上、运营方式上进行“量体裁衣”。