如何通过用户分层，实现用户快速增长？

在营销行业，有个经典的案例——如何将一批木梳卖给寺庙里的僧人。
传统的销售公司给出比较标准的答案是：将寺庙作为分销渠道，把和尚发展为销售代理人，将梳子卖给寺庙进香供佛的善男信女们，并配以“梳掉万千愁思”的销售卖点。这种错位营销思维，或者说是行销思维，一直被保险公司和销售公司奉为经典，常用于线下培训会的案例材料中。

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为什么说这不是一个好的案例呢？
实际上和尚并不是梳子的直接用户，如果按照互联网的用户运营思维来说，应该讲究精准的渠道和高效拉新策略，这个渠道的定位一开始就是错的，放在当下来讲，纯属瞎扯。这个案例在马云的一次公开采访中作为一个反面销售案例也有提到。

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说到用户分层，不得不说说今日头条这家公司，头条系的产品是以用户分层增长进行拓展，庞大的产品矩阵清晰的对应特定的用户群体。尤其是后来推出的懂车帝、激萌两款产品，直接以垂直人群作为产品定位，这套打法很值得借鉴和学习。

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头条系产品矩阵
用户人群画像：多维度数据化构建用户立体画像很多公司在做用户研究的时候，用户画像这一部分，都会流于形式。单纯从用户年龄、性别、地域进行比较肤浅的分析是不够的，分析太浅没有实际意义。
笔者认为更为深刻的用户画像不应该单纯由市场部或者外部咨询机构输出，基于用户问卷调研和用户访谈得出画像不足以说明问题，也很难精准定位到目标潜客。只有数据不会说假话，最真实可靠的用户画像，应该是通过数据运营分析，并结合外部的行业资料综合得出。

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一个用户画像是立体的，有深度的。我每次在做新产品的用户画像时，我会将这个过程想像成做壁画，不同原石材质的油墨一层一层往上面叠加，最终形成的画像是有不同的指标（色差），不同的角度（几何比例），不同的指导性（视觉）。
1. 描绘用户画像的四个常用维度：

基于用户的基本信息：性别、年龄段、地域、学历、来源渠道、注册行为等；
基于社会属性的环境信息：工作类型、职业标签、家庭身份（是否有小孩）、婚姻状态等；
用户行为数据：用户活跃度、活跃周期、每日活跃时段、使用偏好、价格偏好、参与互动数等；
用户的消费习惯及贡献度：单次贡献金额、累计贡献金额、最后一次消费时间、消费频次、投诉率等。

2. 通过用户画像定义产品，通过用户洞察调整市场方向继续以头条系的两款短视频产品作为案例进行分析，用户画像和用户洞察做的十分到位。抖音在产品成熟前期瞄准的是一二线的年轻职场群体用户，潮和创新是这个群体标签。现阶段抖音已经发展到成熟爆发期，开始由“年轻”的用户画像像“普世”的用户做进化，产品调性和内容运营方向也在做调整。
火山小视频则是更加聚焦于五环外的人群，由三四线城市继续下沉到四五线乡镇青年，人群年龄段也更加聚焦到25-35岁。

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抖音现在的用户画像

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火山小视频用户画像