分類是我們簡化認識、理解世界最常用的方式之一。
世界本為一體，我們為了便于理解，把原子及以下層面的事情叫做物理學，原子組成了分子，進入化學領域，有機大分子，又和生物沾邊，生物越來越復雜，有了人類學，人類個體研究叫心理學，一群人就是社會學，衍生出經濟、政治、文化……
淘寶有一批產品經理，專門研究「類目」，即如何把這個世界上所有的商品進行分類；
之前，我也寫過一篇和分類有關的文章 （鏈接：聊聊互聯網產品的分類）；
今天，我們講講用戶細分的實用套路，這是在眾多用戶中，尋找最關鍵的核心用戶、精細化設計、運營的必備技能。
分類的角度有很多，我們先從邏輯上，復習一下什么樣的分類是好的？我的理解是把全集分為子集后，不同子集的個體之間差異盡量大，每個子集內的個體差異盡量小。那么，我們對用戶進行分類的原則就是——
不同細分的用戶，“需求場景”差異要盡量大。
第一，如果產品的用戶是多邊的，先根據不同角色分類。
多邊型的產品，對應單點（如小工具）和單邊（某些同好社交應用）的產品，要有至少兩種明顯差異的用戶群體，通常這種產品都具有平臺屬性。
舉例，對于淘寶來說，常見的分法是買家、賣家、第三方服務商、平臺方；對于滴滴出行，就可能會分成司機、乘客、平臺運營方；對于知乎，可以分為提問者、回答者、吃瓜群眾、平臺方……這種就是按不同的角色來分類，一般我們會把不同角色作為第一維度來對目標用戶進行分類，不同用戶群體的需求場景差異顯然巨大。
第二，新人、中間用戶和專家。
這是按照用戶對「產品所在領域的熟悉程度」來分類，也是一種非常常用的用戶分類方法。對于單邊的用戶角色，如果找不到更好的分法，我建議用這個方法保底，畢竟新人和專家的需求場景差異巨大，前者希望「簡單易用易上手」，后者期待「穩定可靠性能高」。
比如QQ音樂，對于聽歌的用戶來說，如果是新人，他可能需要最熱的榜單、通過場景自動選歌，對于專家用戶，他可能會去搜某一張專輯，或者搜某位歌手；又如開車，新人需要一輛好開的自動擋，專家可能需要能上賽道的手動小鋼炮、能進山的硬派越野。
與此近似的角度，是新用戶與老用戶。
第三，根據人口統計信息。
年齡、性別、職業、所在地、消費水平……這個方法要慎用，要避免人口統計信息和產品關系不大的情況（比如按照不同職業來區分打車用戶，就沒什么邏輯），這樣劃分成的幾類用戶，需求場景差異往往不是很明顯。
說幾個比較適合的例子。銀行各種級別的信用卡，是按照資產、收入、消費水平來分的；樂高的玩具，是按照年齡——不同年齡段兒童的常規智力水平區分的；一些服裝品牌款式的策略，按照地域——一線大城市與三四線城市劃分；奶粉，不同的年齡段；K12教育里的學生，不同年齡段；廁所，性別（這個例子比較扯淡，哈哈）……等等。
第四，根據產品的業務場景。
這個很難總結為通用的規則，通過幾個例子給大家一點啟發。
比如做企業服務，可以按照用戶（公司）的階段分為種子輪、天使輪、A、B、C……PreIPO、已上市等；
做培訓的，可以按照互聯網、IT、快消、生產制造等行業劃分，產品、運營、技術、管理等不同崗位劃分；
做航旅的，可以按照用戶累積里程分為普通、銀卡、金卡、鉑金；
做媒體的，可以按照讀者的三觀進行區分，信中醫的和反中醫的，民族主義的和世界大同的；
做社區的，經常分為原創內容的PGC寫手、加工內容的（點贊、轉發等）積極分子、純消費內容的瀏覽型用戶；
做出游的，可以分為單人、情侶、親子、團建等等；
還有比較通用的，分為需要引導的菜鳥，需要維系的忠粉，需要召回的舊愛，需要趕走的討厭鬼；
……
編個打油詩（什么鬼，完全不押韻啊）——
多邊先分邊，
新人與專家，
人口統計學，
業務場景化。
分得不好，后面做起來一團亂麻，分好了，便于分而治之。
iamsujie，前阿里產品經理，寫過《人人都是產品經理》、《淘寶十年產品事》，現在做創業者服務，『良倉孵化器』創始合伙人
