日常工作，除了完成单点需求以外，如果能用上一系列高大上的“模型”，一下子专业度就上来了。
所以今天给大家介绍三个最最常见的用户分层模型，希望大家可以尝试使用到工作中，Show 一下你的专业度。
购买力模型 RFM
Recency（近度：距某节点最近的一次消费）
Frequency（频度：一段时间内消费次数）
Monetary（额度：一段时间内的消费金额）
对于电商类产品，RFM 是几乎最常见、最通用的一种用户分层模型，只不过，对于很多人常常只使用“M”金额。就拿淘系来说，会按照年消费总额把用户分为L1～L10，进而看不同层级用户的行为、需求差异。
产品设计中，一方面做“消费升级”，也就是通过一系列活动、工具和体验设计，让L1的用户尽可能向L10升级。
另一方面，做“消费分级”，L1～L3的用户可能就是喜欢买便宜货的人，给他们做的导购更应该以促销优惠为主，而L8～L10的顶尖用户，可能更爱奢侈品和国际大牌。
“F”维度在实际应用中会以另一种大家熟悉的形态出现，就是“活跃用户”的判定。当然，通常我们不会单纯以消费频次来界定用户是否活跃，而可能会结合一段时间内的登陆次数、操作深度等一起界定。
我们常说的 DAU，就是指日活跃用户，活跃用户可不仅仅是登陆或打开一次 App 就完事儿了，必须达成1min以上的使用时间、访问一个商品页面等要求，才能算数。
设计中，我们希望通过设计让不活跃的用户变成活跃的用户，毕竟活跃用户才更能为平台带来价值。
“R”比较少见，主要是用于观察某个时期的用户时，将这部分用户单独圈出来。比如我要看双11的用户分层数据，就会以双11当天为原点，圈一批用户来分析。
忠诚度模型 AIPL
Awareness（感知）
Interest（兴趣）
Purchase（购买）
Loyalty（忠诚）
与 RFM 常被拆散了用相比，AIPL 模型本身就是一个完整体系，不常拆分开来使用。
AIPL 模型是营销中非常经典的消费链路模型，即对于一个品牌或产品，用户都会经历从陌生，到体验，到成交转化，最终变成一个忠实粉丝的过程。当然，这是一个理想过程，不可能每个用户都会走到忠实粉丝这一步。
而我们要做的，就是通过产品优化、品牌升级、活动运营等方式，让更多用户逐渐向上层运动。
在实际设计中，首先我们需要设定每个层级的标准。
还是以电商产品为例，“A”对应的就是纯新用户，“I”对应的是访问过页面但没有成交的用户，“P”则是有过个成功订单的用户，“L”可能是每个月都会有购买的那群人。
其次，我们会为每一个层次的用户设计适合他们的体验，目标就是让他们像下一个层级移动。
对于“A”用户，需要让他更多地浏览、了解产品，而不要急于让他下单；而对于“I”用户，则是需要临门一脚，送他进购物车。
生命周期模型 AARRR
Acquisition（获取用户）
Activation（提高活跃度）
Retention（提高留存率）
Revenue（获取收入）
Refer（传播）
AARRR 模型也是非常经典的数据分析模型，在知名互联网书籍《增长黑客》中也是用它做案例。
