用户细分

分享3个常用的数据分析方法和1个增长方案，帮助新手运营同学快速构建数据思维，提高日常工作中的沟通效率。

数据分析方法和思维之RFM用户分群

在数据分析工作中，细分思维的重要性，我认为再怎么强调都不为过。下面我们通过一些示例，介绍 5 种常见的细分方法。

如何利用数据分析来得出这些消费者洞察，并避免数据分析中的一些常见错误。

做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。

在产品成熟时期，产品的用户群规模和营收业绩稳定增长，提高用户忠诚，增强用户体验是这个时期的重要举措，准确及时地了解用户对产品的反馈，并以此制定针对性的改善方案，提供差异化的业务运营。 此处具体涉及用户细分和用户体验两个部分。用户细分即是将特征相似的用户归到同一个组，并对各个群进行特征刻画及分析。用户体验则是要量化现实的产品质量与用户期望之间的差距。 首先要对…

摘要：《大嘴巴漫谈数据挖掘》系统而全面地描述了数据挖掘的基本概念、常用算法等。《大嘴巴漫谈数据挖掘（第2季产品篇）》是《大嘴巴漫谈数据挖掘》的姊妹篇，在前作的基础上，它以产品为核心，按照产品发展的过程，依次详细分析产品策略研究期、产品概念评估期、产品研发期、产品测试期、产品导入期、产品发展期、产品成熟期、产品衰退期这8个产品发展的必经阶段所必须做的数据挖掘工…

第二时期产品概念评估基于第一时期目标用户细分的基础上，通过挖掘具体的业务需求，从而进一步生成产品概念，即满足用户需求最初的产品设想。当然，也不是所有的产品概念都是有价值的，只有依托大量产品设想，针对已生成的产品概念，通过有效评估，选出其中最可能为用户所接受的。此处主要涉及需求程度和概念得分两个关键指标。 在整个概念评估时期，研究重点主要是挖掘用户需求，评估产…

在产品设计阶段，第一时期策略研究从宏观角度对外部环境和内部情况加以分析，重点关注市场、技术等方面的发展与变化趋势，辅以用户细分研究，以此从中明确产品未来开发的相关策略。 借助企业内部和外部资料的收集处理，趋势分析能够帮助产品经理及时准确地了解行业发展趋势，为进一步的分析调研提供重要的参考依据。研究结果一般包括用户日常生活、社会经济发展、技术产业变革以及宏观竞…

什么是用户画像 在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的给企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。 用户画像(User Profile) …

摘要：用户画像(User Profile)，作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。 微博作为最大的中文社交媒体，拥有数以“PB”(1024 TB)计的用户信息，从海量的用户信息中发掘每个用户的社交特性、潜在能力及兴趣等信息，是微博为用户提供更…

说到数据挖掘，就不得不说到会员分析。老生常谈的问题，包括会员分级、用户画像、会员个性化营销、会员价值挖掘等等。而现在围绕会员的运营模式也在发生着变化，从过去做产品，到现在做会员服务，从P到S的转变势必会需要介入数据来挖掘会员的特征、习惯、活跃、忠诚度等。凡是接触到会员分析这块，都会谈到会员分级和忠诚度这些话题。至于为什么从零售到金融，从线下到线上都在谈这个，…

用理性的方式去思考问题，是数学带给你的礼物 大数据中的用户分析 首先，我们为什么要去做用户分析？面临繁琐的数据之中，需要做什么分析？怎么去提取数据？在建立用户画像模型的过程中，区分用户特征的关键点是什么？应该从哪些方面去寻找用户的特征？其实这个问题扩大化以后需要解决的本质问题就是在拿到用户数据之后，如何去经营分析。 对于海量的用户数据来说，最根本的问题应该是…

背景：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Mo…

网站用户管理的目标是发掘新用户，保留老用户。但仅仅吸引新用户还不错，还需要保持新用户的活跃度，使其能持久地为网站创造价值；而一旦用户的活跃度下降，很可能用户就会渐渐地远离网站，进而流失。所以基于此，我们可以对用户进行又一个细分——活跃用户和流失用户。 活跃用户与流失用户 活跃用户，这里是相对于“流失用户”的一个概念，是指那些“存活”着的用户，用户会时不时地光…