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根据业务形态的不同和营销目的不同，在实际对用户进行分层的过程中会采用多种不同的分层规则，拿淘宝上面的商家来讲，早期淘宝上的商家依托平台的自然流量使自己接触到更多的用户，而在成功地完成用户积累之后，又会偏向于把对店铺忠诚的用户发展为会员或者加到专门的店铺群里，什么样的用户适合加群及适合加什么群都非常关键，如果对用户做出了一个错误的营销动作，则很有可能流失用户，因此需要对用户做出科学且明确的分层，大部分电商体系里的用户分层是基于RFM模型去实现的。
举个所有店铺都在做的东西，对用户分层以待后续做差异化运营及计算用户的生命周期价值，由于对于店铺来讲不像App可以一直登录，很多用户进入店铺主要就是为了购物，并且停留时间不会特别长，因此一般来讲对于一个店铺去衡量用户分层的指标就是下单数，假如去年上半年一共新增了10万名新用户，也就是有10万人在店铺中下了第一单，那对于每个用户从他第一单开始的往后一年里统计下单数，见表3-1。
表3-1 店铺用户购买订单数量分布表
初步的分层可以通过数据的分布情况实现，观察数据的分布情况，并且在数据出现拐点或者说趋势出现变化的地方进行分层，像表中数据的情况，下1单的用户、下2~5单的用户、下6单及以上的用户可以分为不用生命周期的用户群体，也可以通过画图观察图像的变化点并以此进行判断，如图3-1所示。
图3-1 店铺用户购买订单数量分布图
可以发现在下1~2、5~6单的地方函数图像出现较大的转折，可以根据这一点进行用户分层，可以初步地把下1单的用户分为新用户，把下2~5单的用户分为尝试期用户，把下6单及以上的用户分为老用户。