今天來聊聊用戶體系這件事兒。用戶體系的前世今生,這個標題有點大，其實要聊的滿簡單的。
讓我們先將時光拉回到內戰后的美國。南北戰爭結束后美國國內經濟凋敝，據說1793年，美國的一個商人，為消費者設計了一個非常簡單的獎勵體系，消費者完成一次消費，就可以獲得一定數量的銅板，消費者只要一直在店里消費，就可以不斷累積銅板，當累積到一定數量之后，就可以在店內兌換禮品。這一做法在19世紀和20世紀被許多其他的商人采用，用來獲取長期的消費客戶。
這可能是已知最早的用戶體系，這個體系，非常簡單粗暴的把用戶分成了三種：
潛客：尚未購買，但可能購買的人群
買家：發生過購買行為的用戶
常客：經常發生購買行為的用戶
互聯網企業的用戶體系早期其實并不是真正意義上的存在。因為早期的互聯網企業只是把用戶分成了注冊用戶和訪客，因為那時候大多數互聯網企業都還沒有精細化運營的需求。當時的互聯網領域，大致可以分為信息類站點和游戲類站點（后來是端游），當大多數互聯網企業的盈利是基于流量體量上來之后的廣告收入，那么是否具備用戶體系并不是決定企業大運營層面失敗或成功的關鍵要素，而是是否有足夠的流量能拿到足夠多的流水或者收入才是企業能否存活甚至活得夠好的關鍵要素。
那么，什么時候用戶體系開始被重視了呢？
我的看法是增值服務與端游。
早期端游是時間收費，所以，只要玩家玩的時間夠長，他就會比其他人花更多的錢。當盛大開啟了道具收費之后，玩家先用現金充值代幣，再將代幣消耗在游戲內，這時候，原先的時長決定老用戶的粘著程度，變成了充值的額度或消費的額度決定了用戶的粘著程度。同時，增值服務使得原先免費使用產品的用戶開始出現分化，其中一部分由于購買了增值服務，而對產品提供了更多的價值。
于是，傳統行業本就存在的（航空、信用卡）的會員體系，就開始進入到互聯網中。
并且，進入的初衷是非常一致的：企業應該為給予自己更多價值的用戶更多的權益與服務，從而回饋用戶的忠誠，并形成正向循環。
但隨著互聯網的發展，這套體系也在不停的變化，從關注忠誠到回歸到關注價值本身，推動了現在更加復雜的用戶體系的形成。
用戶體系的前世今生大概就是如此。
用戶的分層激勵
在《從零開始做運營》里，我強調過用戶分層，并且給出了RFM模型，用戶分層其實是大多數公司都會做的事兒，而為什么分層，其實昨天的內容已經講到了，可以看這里： 如何理解「運營反向提出產品建議」？，用戶生命周期是其中一個原因，另一個原因是，對于可以衡量用戶貢獻的公司，把用戶的層次切開，對提供更高直接貢獻的用戶給予更多的獎勵，是必然的選擇。
這也是為什么，今年淘寶推出超級會員，京東修改會員體系條款用京享值去取代原先的會員分級的原因，因為企業希望把利益給到對自己有直接貢獻的用戶，而不是浪費在以前貢獻現在不貢獻或少貢獻的用戶身上。
可以預料的是，未來會有更多的企業加入這種玩法。當然，最保險的還是去購買會員服務，譬如亮哥選擇了亞馬遜的Prime會員一樣。
對于交易型公司來說，定義用戶貢獻其實就是簡單粗暴的三個維度：近度、頻度、額度，但對于非交易型的公司，這種做法就很難推進，因為非交易，貢獻值就沒那么容易可以簡單衡量。但是，依然會做。
這時候，你就會看到：
工具型產品選擇了免費版、付費版之外的高級賬戶版本
服務型產品降低成本維持用戶原有的服務使用行為，包括摩拜、ofo轉嫁成本的合作月卡模式
User Referral這種成本可控的獲客方式越來越流行
用戶分層其實沒有定法，是真的沒有人能告訴你要怎么對自己的用戶進行分層，因為每一家的業務都不一樣，這就很尷尬了。
分層的目標，其實是為了激勵。
激勵高價值用戶持續提供高價值；
激勵次高價值用戶貢獻更高價值；
清洗無價值用戶節約資源。
激勵的方法有很多，用戶體系就是其中的集大成者。
因為用戶體系要做的是：
歧視用戶
資源傾斜
激勵干涉
并且是成套路去做的。
構建用戶體系的基本方法
雖然沒有人能告訴你怎么去做自己的用戶分層，但構建用戶體系其實真的還有一些成套路的基本方法，我就簡單說說吧。
Step1：梳理用戶貢獻的表現
第一步，當然是很簡單的去把業務梳理清楚，明確你的價值用戶，然后在用戶會產生貢獻的點上，都埋下數據；接下來就要去歸納用戶行為的貢獻程度了。
譬如，一個內容平臺，很關鍵的，當然是匹配你內容消費者的內容貢獻者是你的有貢獻用戶，那么衡量他們的貢獻，可能就是活躍程度（包含登錄、互動、內容創作的次數）、內容數量和內容質量；一個做供需平臺的，最關鍵的，當然是你的供需兩端的活躍度和提供出來的供需總量，這個就要針對自己的業務去做梳理了。
Step2：定義權益池
要做用戶體系，必然會產生「歧視」，因為你能提供的平臺資源是有限的，所以必然要把更多的資源提供給高貢獻度用戶來交換他們的貢獻。于是，權益池就一定是優先要考慮的點，怎么去歸攏資源，怎么去分配這些資源，分配給誰，到什么程度。都是需要去關注的，而且是從一開始就要考慮好，原則上，權益池只能擴充，而不能削減，當然，可以替換。
Step3：劃分等級
用戶一定是要被「歧視」的，如果沒有歧視就沒辦法去劃分不同層次的用戶去做針對性的運營。而用戶的等級劃分一定是要非常慎重的，不管你用什么方法去劃分等級，基于RFM的模型是可以作為參考和調節的對象。
需要說明的是，無論你建立了什么樣的等級模型，一定要知道，這事兒還沒有完，要繼續往下走，下面的步驟很關鍵。
Step4：跑數據與試運行
模型建好之后，就需要按照真實數據去在后臺跑一段時間，建議最短也要跑3個月，跑這么長時間的原因，是為了要看基于用戶的真實動作，用戶會呈現出來的分布狀態，以及配合這樣的分布狀態，你的資源成本會變成什么樣子。
可以正式上線的標準很簡單：
確實能做到資源對有貢獻用戶的有層次的傾斜同時成本可控。
大概就是如此，去試試看，再看看要解決什么具體問題吧。
