用户运营:如何挖掘用户数据?

释放双眼,带上耳机,听听看~!

最近,有朋友问,做用户运营的时候怎么进行数据挖掘,今天就针对这个问题来跟大家分析一下。

一般做运营思路是什么样的呢?下面从数据、变量、用户标签、用户画像与模型、营销策略等五个方面来进行分析。

一、数据

数据,可以分为两大类别:静态数据和动态数据。静态数据一般指的是用户短期内不会变化的属性,主要有几个板块,例如用户需求信息,经济水平、消费情况等。动态数据的主要是一些用户行为数据,例如用户使用产品的时间段、注册行为(注册所用时长)等等。

静态数据,可以通过app问卷调查的形式获得。以组织营销活动的方式,给予一些福利的投入,促使用户留下自己的信息。

动态数据,可以通过数据埋点和用户授权两种方式。

数据埋点一般分为三种方式:全埋点、代码埋点、可视化埋点。埋点的逻辑一般为:用户的点击行为,点击行为生成一个点击事件,点击事件主要是用户点击行为,也没,页面操作的步骤等。

用户授权获得比较简单。比如有些软件安装完成以后,总会出现询问授权问题。

二、变量

变量包括原始变量衍生变量

原始变量指的是用户需求信息、经济水平、消费水平可以直接获取不需要过多加工的变量。

衍生变量指的是用户静态数据的变化。

动态数据因为会经常产生一些流水数据,所以可以通过如时间维度+维度交叉+统计量(如近3个月登陆点击广告次数的和、均值、标准差等)、时间维度+占比(近3个月占近6个月)、维度之间作运算(如申请额度/月收入)。

三、用户画像或模型

用户画像主要分为用户标签,客户分类两个阶段。

用户标签简单来说就是给用户需求进行标注,对客户群打这样的一个标签就可以知道客户群大概是什么样的。

客户分类就是通过用户标签给客户群划分分类等级。

模型分为两类,二分类模型和多分类模型

二分类模型就可以借用我们风控里面用的logistic模型和一些树模型xgboost、gbdt这些。

多分类模型的话是不是可以使用多分类的logistic和一些无监督的方法如kmeans聚类、密度聚类这些。

四、营销方案

在我们获得用户画像和模型以后,就可以根据获得的信息进行营销方案的制定和策划。

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