在面向用户定制运营策略、营销策略时，做到能够针对用户推行不同的策略，实现精准化运营，以获得最大的转化率。精准化运营的前提是用户关系管理，而用户关系管理的核心是用户分类。
通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户、高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，实现效益最大化。
较为动态地展示了一个客户的全部轮廊，这对个性化的沟通和服务提供了依据，同时，如果与该客户打交道的时间足够长，也能够较为精确地判断该客户的长期价值(甚至是终身价值)，通过改善三项指标的状况，从而为更多的营销决策提供支持。
RMF模型的概念及用途
RMF 模型概念：
R：Recency，消费间隔，表示客户最近一次购买的时间有多远
F：Frequency，消费频次，表示客户在最近一段时间内购买的次数
M：Monetary，消费金额，表示客户在最近一段时间内购买的金额
了解RMF三个指标，将指标作为XYZ坐标轴，将用户分为8类
表格形式的用户分类模型更直观
RMF 模型用途：
RFM模型适用于生产多种商品的企业，而且产品单价相对不高，如化妆品、小家电、超市等；它也适用于一个企业中只有少数耐久产品，但产品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机、汽车维修等消耗品；RFM模型对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店等也很合适。
RFM模型也可以用于提高用户交易次数，业界常用的DM(直接邮寄)，常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计(以一般邮购日用品而言)，如果将所有R(Recency)的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M(Monetary)来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。
在私域中用RMF模型去管理分析用户：
第一步，用户整体数据分析，分析用户生命周期分析模型
第二步，实施用户层级划分，用RMF模型划分用户层级要考虑消费间隔、消费频次、消费金额3个维度，然后有针对性地完成运营目标。
如当我们的运营指标以活跃度为主时，可以针对重点激励用户和重点促活用户发起活动，当运营指标以降低流失率为主时，可以为重点节流客户、一般激励用户、一般促活用户发起活动。如以拉新用户为主要运营目标，在选择老用户邀请新用户的活动形式时，可以向重点核心用户和重点激励用户发起活动。
在选择运营手段时，需要针对不同层级的用户特征进行补足，比如向重点促活用户发起活动，该类用户特征是下单率低，那么如何提高用户下单率呢？比如增加推送频次、针对其互动内容增加提醒、加强其社交关系链等。
第三步、细化用户分级数据，想要用户分层
更加精准，并不能使用整体用户数据的平均值。
有两种方法一是按时间频次，二是按用户数量
按时间频次划分，即一位用户囤卫生纸，在数据计算，用户家的卫生纸快用尽了，我们就可以在私域中，通过私聊、朋友圈、用户群这几个触点去触达此用户，那么在用户有这样需求，就可以推送相应的产品，刺激用户下单。也可以按用户的喜爱程度去推送，如一家做婚恋品牌的企业，我们可以按照时间点推送不同的男女嘉宾，推送嘉宾时间不可太过频繁、次数也不可太过于稀少，过于频繁，用户会厌烦，过于稀少，用户会没有体验感，所以时间点的把控是比较重要的。
第二种为数据维度，按照单一维度对于指标进行分析，得到相应细分类型下的用户人数。这样做的好处是能够针对不同阶段的用户进行细分，划分出用户分类模型，有针对性的设计运营策略。
表格仅供参考
确定分层策略之后，我们就可以利用一些运营工具帮助我们快速地分类用户。比如洛书SMR私域服务软件，我们可以利用好自动标签策略，新建自动标签策略，可以选择根据对话内容，标签类型选择关键词或者信息数量，可以选择自动标签策略的成员，输入要打上的标签和标签对应的关键词；它设置有标签列表，企业可以新建标签组，填写标签组名称，添加标签；然后把对应标签组的成员配以相应的设置好的旅程，如社交婚恋中，一位王女士年龄25左右，那么我们就可以给她打上性别女，年龄20-30之间的标签，然后推荐相应的男嘉宾。做好用户分层，精细化运营。
不一定要取RMF模型中的三个指标，基于行业不同、企业发展不同等因素，关注的指标也是不一样的，要根据企业实际情况选取合适的指标才是最合适的。例如某网站建立的用户分层模型的指标分为最近一次登陆时间、今年内的登陆次数、今年的登陆时长。指标的数量也可以是3个或者更多，基于业务场景可以引进客户单笔订单的平均价格，用来衡量用户的消费水平。
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