前面提到了用户的数据获取方式，包括了原有的运营数据，当前新制定运营闭环产生的数据，以及市场调研的数据。那么通过这些数据，就可以对用户进行标签化、分层化，让用户更加形象具体地呈现在我们面前，而不再是一堆冰冷的数据。

当用户标签化分层的工作完成之后，就得利用起来，一般可用于精准推送，针对不同类型，不同特征的用户，精准推荐他们感兴趣的产品或内容，从而让转化成效最大化。也可以应用于用户关怀，像什么生日提醒、会员日提醒、折扣优惠提醒之类的。

其次是有助于运营人员快速定位用户的情况，比如看到某个用户的标签是开朗型的，那么与其互动的门槛就会低很多，加上兴趣标签的进一步确定，跟用户聊的话题也是他所感兴趣的，更能增强与用户之间的信任感。

最后还是对这些数据的深度分析和应用，比如确定一个年龄的维度，我们可以找出年龄在20-30岁之间的用户，他们习惯通过什么渠道了解产品、购买产品。那么接下来，我们就可以在自己的私域系统中，有针对性的给这类人群进行产品消息推送和管理。

说了这么多用户标签化分层的具体应用及价值，相信大家对此有了一定的了解，那么下面就来看看一般情况下，我们是怎样对用户进行标签化设定的，这里举的例子是业内常见的私域标签化模型，如图：

该模型将标签分成了四大类，然后一级级地进行细化，每一级分类都是清晰且符合用户基本情况的。我们可以借以参考，根据自己的运营需求制定，不需要一味照搬，毕竟别人的方案是在人家的特定条件下形成的。

模型中的渠道来源、人口属性、消费信息这三大块，相信大家分类起来的难度不会很大，无论是通过自己的商城、CRM、统计系统获取，还是调研的方式获取，以上数据都是相对明了的。

但对于用户等级的分类，可能就没那么数据化、客观化，到底什么样的用户算是有价值的，什么样的人群算是有价值的，我们除了靠以往主观的运营经验，做一些维度的设定之外，还可以参考下面业内常用的用户分层模型，即RFM 模型，它是将 Rencency（最近一次消费），Frequency（消费频率）、Monetary（消费金额）三个维度进行组合后，对用户进行等级的划分，如图：

通过以上三个维度将用户划分为八个等级，即八大用户类型，当然我们实际应用中还是根据自身的情况去调整，然后针对不同等级的用户，对应制定不同的运营策略。比如A级别的用户，那就是超级VIP型的客户，匹配的是最好的一对一客服，最好的售后等。