1、“纯新用户”、“待留存用户”和“忠诚用户”不宜用作用户侧的等级划分，用户是否忠诚或者留存、沉默或流失，严格来说不能算用户等级，而是运营者的用户层级划分。用户层级划分应该是运营侧看到的数据情况，不适合呈现给用户看到运营者对他们自己的定性；
2、具体到产品设计上不同的用户等级划分，还是比较适宜用传统的等级来分级，比如用数字：LV1、LV2、LV3；或者用特定修饰词：铜牌会员、铁牌会员、银牌会员、金牌会员；
3、不同的用户或会员等级，可以通过用户和会员的行为贡献值来确定其行为的等级权重值。以电商产品为例，交易额是最重要的，那么交易（用户下单）的贡献值应该要大于用户的登录、收藏、加入购物车、评价、晒单、分享等行为的贡献值，而交易又可以根据电商平台内的sku的单价来做划分，比如1-100元商品的订单与100-1000元的订单给用户的等级权重具体呈现什么比例，也是值得细致思考权衡的；
4、除了交易、登录、收藏、加入购物车、评价、晒单、分享这些用户行为之外，也可以将这些用户行为的频次纳入到等级权重值的考虑范围之内，给予额外的等级权重值做用户激励。例如激励用户买买买，可以将一个月订单超过5单的额外奖励多少等级权重值；激励用户晒单的，那么要求用户一个月晒单数超过5次的额外奖励多少等级权重值。
5、 以电商产品为例，最直接的可以依照RFM模型来做等级划分：
·R(Recency)表示用户最近一次的购买时间，F(Frequency)表示用户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示用户在这段时间内购买所花费的金额；
·根据RFM模型与产品运营数据做分析，可以从中提取主要的用户数据字段，比如用户ID、用户（最近）购买时间、用户（最近）购买次数、用户购买花费金额，再根据每个数据字段进行权重计算。根据电商平台性质的不同，比如你看中复购率，对应的F(Frequency)的权重就可以设置高一些；如果着重的是客单价，那不妨提高M (Monetary)的权重值；
·根据RFM以及数据字段及其对应的权重值，可以大致上对所有的用户的权重值进行划分了，但是这里的等级划分还是不建议用“纯新“，“待留存”，”忠诚用户”这种粗暴的名称，一般而言，通过RFM模型划分成一般挽留客户、一般保持客户、一般发展客户、一般价值客户、重要挽留客户、重要保持客户、重要发展客户、重要价值客户等八个等级，如果觉得这个过于复杂，可以将其缩减为四个或六个。当然，这个仍然是运营业务方的划分，不要直接在前端展示给用户查看；
·至于如JD的等级体系中，铜牌升级到银牌的成长值是2000，事实上这里的成长值就是我前面所说的用户行为贡献值。你可以把所有的用户已有的贡献值统计折算，同时根据用户最快速度可获得的贡献值（需要考虑每个用户行为不同的贡献值及用户获得贡献值的频次）做出综合判断，另外还需要考虑用户行为贡献值是否有时间期限等因素。最后根据以上这些因素做一个比较合适的数值划分，让用户的等级提升既有盼头，不至于打击用户的积极性，也让所有的等级有一定难度，从而吸引用户在电商平台上继续活跃下去，贡献用户更大的作用和价值。
备注：默认将会员及客户统一算作用户之内。
作者：昆仑三圣何足道 来源：PMCAFF
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