“物以类聚，人以群分”，相信大家都能直观理解。做运营同样如此，需要在运营的环节满足不同用户的需求，这就势必要求我们对用户进行归类和差异化打法。不同产品的形态有不同的归类分层形式。新零售通常是通过几个步骤对用户进行分层并制定差异化策略，这里给大家介绍两个常用也是最实用的新零售用户分层模型：用户黄金行为分层、用户属性画像分层。

1.用户黄金行为分层

之所以叫作用户黄金行为，说直白一些就是单个用户从注册开始到黄金购物流程的行为，我们叫作下单行为分层。

​ 从授权注册开始，我们需要将新用户留下来，进行优惠券包和拳头商品的组合包之后刺激用户能下首单走完全流程。

​ 活跃浏览，用户开始在平台内逛起来，这时需要在平台尽可能多的资源位露出核心促销活动点，社群、公众号这些流量渠道进行用户PUSH。

​ 加购关注，用户加购后，购物车页面一方面会有更多关联品类推荐，同时所加购商品会智能提醒用户所选商品的组合优惠形式；另一方面如果未下单，在一段时候后，服务通知会自动下发结算提醒。

​ 下单环节，是用户当前订单的最终环节，也是下一次订单的开始环节，所以结算的后置复购券一定要设置准确，我们会根据用户订单内的品类，进行复购券智能推荐。例如用户买了一箱纸尿片和奶粉，那这张复购券通常是满180元减30元消费品类，消费客单习惯等多维元素作为模型推荐元素。

2.用户属性画像分层

用户属性分层是指根据用户画像、用户品类偏好等数据进行分层，通过每个用户同类属性进行归类，提供需求品类。

​ 年龄区间对于零售行业，人物属性比较有特点，年龄层最大的一个区间在30~39岁，京东的用户最大的区间在25~29岁。对于年龄区间，我们需要考虑网购认知和消费力的分析，往往年龄偏大，网购的教育成本是偏高的，以至于我们在做线下拉新获客时很多次需要亲手引导。

​ 职场差异的区别核心点是分析“消费力”和“消费水平”，新零售用户最大的区间在于“居家辣妈”，其次是“社区大爷大妈”。有了这两个用户画像，我们需要分析他们的购物客单价、购物频次、日常购物环境、日常购物决策偏好因素。

​ 品类差异是我们根据线上五大品类的应用场景来区分，五大商品品类，对应的用户策略自然存在差异。“鲜食”品类对应居家做饭应用场景，“母婴”品类对应辣妈奶娃应用场景，“个护”品类对应精致生活日常消费应用场景，“家清”品类和个护类似，对应生活日常消费应用场景，“休食”品类对应办公室或学校下午茶休闲场景。从应用场景出发，商品结构和购物件数反映出来的库存周转周期，策略同样会有差异。