很多运营人在提“用户分层”，却还停留在“性别+年龄+地域”的老三套。

现在，AI+数据分析+生成式建模已经能帮你完成一个完整、智能、可持续优化的用户分层闭环。

本文带你一次讲透，用AI做用户分层的全流程，让你从“手动分人”走向“智能调人”。

传统的用户分层

已经不够用了

传统分层方式依赖手工归类、人为经验，常见问题有：

  • 分层维度过粗（例如只看性别或地域）

  • 缺乏行为特征与情绪洞察

  • ️ 无法动态更新，用户行为变化后标签过期

  • 洞察不到用户真实偏好和动机

AI分层的目标不是“分得更细”，而是“更有指导价值”。


AI做用户分层

完整操作流程

✅ 第一步：准备数据

你需要的原始数据包括：

工具建议：CRM数据导出、数据平台接口、埋点平台（如神策、GrowingIO）等。

✅ 第二步：数据清洗 & 特征工程

这里可以借助AI工具/数据平台自动完成：

  • 缺失值填补

  • 异常值处理

  • 特征归一化

  • 标签提取（如商品兴趣标签、内容偏好标签）

可用工具：ChatGPT Copilot + Excel/SQL 配合分析；Python/Pandas + AI辅助建模（如DataRobot、Notebooks自动建模）。

✅ 第三步：AI聚类建模（核心环节！）

你可以选择如下AI模型对用户进行聚类：

补充技巧： 如果你用ChatGPT + 数据插件，可以直接用Prompt引导分析：“请根据这批用户的行为数据和消费记录，使用聚类逻辑，帮我分出5类偏好用户，并解释每一类的核心特征。”

✅ 第四步：洞察+命名用户群体标签

AI会输出一系列用户“簇”（群体），你需要结合经验和业务语境进行解读、命名。

命名技巧：用行为+心理+动机来定义人群，而不是死板的“用户A/B/C”。

✅ 第五步：匹配个性化运营策略

有了清晰的用户分群，就可以设计个性化触达策略：

补充：可以借助ChatGPT或Claude等AI生成文案、话术、推送文风适配不同群体。

✅ 第六步：闭环验证 & 动态分层优化

AI不是一次性分好用户，而是持续更新优化的智能引擎。

你需要做：

  • 每周/每月重新跑模型更新分群

  • 观察每个群体的转化率、复购率、互动行为等指标

  • 调整策略，再次闭环

工具建议：

  • 用BI工具连接模型结果（如Looker、DataStudio）

  • 结合AI自动出“分层运营效果报告”

3个关键认知转变

  1. 从“用户是谁”转变为“用户为什么这样”不只看属性，更要理解动机。

  2. 从“经验归类”转变为“数据驱动+模型辅助”分层精度更高，维度更全。

  3. 从“固定标签”转变为“动态画像”用户在变，模型也得持续进化。

运营高手的核心能力，是“用AI放大理解力”

未来，运营不是靠体力和内容数量赢，而是靠：

  • 构建 AI辅助洞察能力

  • 理解用户心理模型

  • 快速迭代触达实验并闭环

学会用AI看懂用户，是新时代运营人的基本功。