不论是哪种类型的企业，用户对于他们的重要性都是不言而喻的，为用户提供相应的客户服务是企业的业务之一，而用户行为分析是了解用户的方式之一，企业要想做好用户数据的分析，就必须了解用户标签、用户画像、用户分群、用户分层、用户细分……

用户标签是基础。用数据描述一个用户，有标签和指标两种方式。指标：连续型数据，比如过往3个月消费。标签：分类型数据，比如用户性别、居住地。有了丰富的指标和标签，才能对用户进行描述。
之所以单独强调用户标签，是因为大量未经分类整理的指标很难用，对业务直接意义不大。标签可以做得很复杂，可以附加业务含义。这些带了业务含义的标签，甚至可以直接组合出业务落地方案，因此非常好用。

用户画像是底座。大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。
用户分群是方法。用户分群是用户画像运用的方法，即不把用户视为一个整体，而是从用户特征、行为等方面找差异，划分为不同群体。比如按性别、年龄、城市、消费多少、活跃程度进行划分，分为不同群体。

分群以后，能便于业务更好地识别不同类型的用户，做精细化运营动作。简单的用户分群，可以直接拿用户标签（特别是物理特征）做分类，复杂的分群，则可以用更多数据。用户分层就是一种典型的复杂分群。
用户分层是一种特殊的分群。如果把分群的标准，定为用户价值的高低，这种分群就是用户分层。用户分层不只是简单的分群，而是要区分出价值的高中低，从而更进一步地进行服务。

注意“价值”本身可以有很多种定义：

1.活跃价值：用户在平台登录次数多，活跃时间长。
2.转介绍价值：用户会转介绍很多次，带来很多新用户。
3.历史消费价值：用户历史上累计消费很多钱
4.未来消费价值：用户未来会消费很多钱。

因此讨论分层前，首先要搞清楚分层的标准，该用何指标定义。

定义指标以后，就可以着手进行层次划分了。很多人会纠结到底分界线定在哪里合适。

定分界线的原则是：
1.分层后，各层级有明显区分度（10%或更多）。
2.分层后，每个群体的规模足够大，有价值做。
3.分界限本身简单清晰，容易辨识。
只要符合这三个标准的，都是好分层。

另一个分层的注意事项是：要区分历史行为和未来行为。用历史消费活跃数据做分层是有风险的，因为历史消费高不一定意味着未来消费高，特别是这种历史消费高峰是在促销期，或者买耐用品买出来的。
所以历史消费与未来消费之间的关系需要验证一下，如果不直接挂钩，可以试着从用户特征等方面进行区分。

总的来说，用户行为分析可以找出产品功能、网站、推广渠道等各个业务线中存在的问题。企业做好用户分析，可以让产品业务线更加精准、有效，提高转化率的同时，还可以帮助企业实现用户精准营销和精细化运营，从而驱动业务实现增长。