在用户分层的过程中，用户分层的结构层次可能会根据不同的活动、不同的场景、不同的行业等发生变化。
稳步发展趋势的倒状漏斗是我们最常见的用户分层结构，即从潜在用户到衰退用户逐渐往下递减。
交易类业务中，如果把激活用户定义为用户进行首单消费，那么我们会期望中间激活的过程要尽可能缩短。因为我们希望用户进行首单消费后能尽快产生复购，进入到成熟用户，使整个业务更加健康成熟。
这种中部激活用户尽可能少、上部潜在用户尽可能多、底部沉淀下来的成熟用户尽可能多，类似沙漏的结构，可以称之为上瘾趋势。
可能是因为我们进行的某些活动，吸引到了许多薅羊毛的客户进来。在薅羊毛成功了一次再无下次薅羊毛的机会后，就与我们再也没有关系了。这种用户分层的结构可以称之为羊毛党趋势。但我们在运营过程中，由于一些策略失误、或者产品本身定位失误、或者用户画像出现问题时，随着时间的演进可能由一个正常的漏斗，变成锥形或者纺锤体的结构。也就是新用户越来越少，中部只进行首单消费的用户越来越多，但复购用户越来越少，衰退用户越来越多。
不是说用户分层完毕后，只针对某一层去制定和执行运营策略，只单点地去看待这件事情。而是需要结合整体不断调优。
1、一维用户分层模型基于两个核心维度进行用户分层，最常用的就是四象限模型。
相比一维用户分层模型，二维用户分层模型有一个优势。即分层后的用户会落到不同的象限里，我们就能非常清晰地知道整个运营的重点，即把其他象限的用户往高维度的两个方向迁移。
比如，通过用户购买力和用户渗透力进行用户分层，建立坐标轴，划分为四个象限。运营重点就是把用户往高用户渗透力和高用户购买力的两个方向迁移，到第一象限。
2、 二维的用户分层模型
二维用户分层模型基于三个核心维度进行用户分层。相比一维、二维用户分层模型都更复杂一些。最常见就是RFM模型。
例如，根据交易类相关的业务定义RFM模型，我们可以选取三个维度：最近一次消费、消费频率、以及消费金额。不同的业务类型，需要我们举一反三，选取合适的RFM指标。
3、三维用户分层模型
一维用户分层模型，基于一个最核心的维度进行用户分层，以一个维度去设计整个用户分层对应的口径。
核心即是关键事件，围绕关键事件我们一般可以将用户分为五个层次。一维用户分层模型也大多成金字塔、漏斗、或者纺锥体形状。
用户从一层到另一层流动的过程一般都是线性的。从潜在用户、到新用户、到活跃用户、然后到成熟用户、再到衰退用户，是线性变化的过程。
通过以上三种用户分层模型，就基本能满足我们日常运营工作中的用户分层需求。
