
第四节 用户分析
问题1:是否所有用户都会经历完整的用户生命周期? 答:不是。站在整个产品的角度,因为用户分布在不同阶段,所以,可能会走完一个完整的生命周期,也就是所说的引入期、成长期、成熟期、休眠期、流失期,比如:注册-登录-付费-分享-流失。但是,作为个体用户,用户可能在引入期之后就消失了,比如:用户注册登录之后,因为新手引导做的不到位,用户直接放弃使用,直接进入了流失期。 问题2:是否所有产品都需要管理用户生命周期? 答:不是。从产品生命周期来看,处于初创期的产品,由于资源不足,用户量级不够,一般可以不做用户生命周期。从产品的需求强烈程度和市场供应情况来看,需求越强烈,供应越稀缺的产品,越不用过多考虑做用户生命周期管理。
如何划分用户生命周期?
2.RFM模型 RFM模型:按照R(Recency近度)、F(Frequency频度)和M(Monetary额度)三个维度进行细分客户群体。
发布日期:2021-05-07 06:24:56
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用户分析
Part1:用户画像
1.什么是用户画像 2.用户画像的作用 3.用户画像的内容 4.用户画像的案例(一) 5.用户画像的案例(二) Part2:用户生命周期 1.什么是用户生命周期 2.用户生命周期的作用 Part3:用户分层 1.什么是用户分层 2.RFM模型目标:
1.熟练掌握如何利用用户画像做分析
2.了解用户生命周期 3.了解用户分层Part1:用户画像
1.什么是用户画像
根据用户人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。它的核心工作主要是利用存储在服务器上的海量日主和数据库里的大量数据进行分析和挖掘,给用户贴“标签”,而“标签”是能表示用户某一维度特征的标识,主要用于业务的运营和数据分析。 2.用户画像的作用作用 | 说明 |
---|---|
精准营销 | 在从粗放式到精细化运营过程中,将用户群体切割成更细的粒度,辅以短信、推送、邮件、活动等手段,驱以关怀、挽回、激励等策略 |
了解用户 | 产品早期,产品经理们通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后,调研的效用降低,这时候就可以辅以用户画像配合研究。方向包括新增的用户有什么特征,核心用户的属性是否变化等等 |
数据应用 | 用户画像是很多数据产品的基础,诸如耳熟能详的推荐系统、广告系统,广告基于一系列人口统计相关的标签,性别,年龄,学历,兴趣偏好,手机等等来进行投放的 |
数据分析 | 用户画像可以与业务层面的数据结合,各类标签是多维分析的天然要素,辅助业务决策 |
3.用户画像的内容
分类 | 内容 |
---|---|
人口特征 | 性别、年龄、出生日期、星座、地域、教育水平、职业等 |
社会特征 | 婚姻状况、家庭情况、收入状况等 |
兴趣特征 | 兴趣爱好、使用APP/网站、浏览/收藏内容、互动内容、品牌偏好、产品偏好等 |
消费特征 | 购买频次、购买金额、购买品类、购买力水平、购买频道、价格敏感度等 |
4.用户画像的案例(一)
5.用户画像的案例(二)Part2:用户生命周期
1.什么是用户生命周期
用户的生命周期,简单来说就是:用户从开始接触到产品离开的整个过程。
2.用户生命周期的作用



Part3:用户分层
1.什么是用户分层
所谓用户分层,是一种对用户进行群组划分的方法,通过分析用户在产品内留下的各种数据(比如评论数据,转发数据,点赞数据等),根据不同的分层定义将用户划分成不同的层级。



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[***.240.166.169]2025年03月23日 20时50分08秒
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