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用户分群

用户分群

作者: 三万_chenbing | 来源:发表于2018-01-16 15:02 被阅读0次

1. 什么是“用户分群”

用户分群被分为普通分群和预测分群。普通分群是依据用户的属性特征和行为特征将用户群体进行分类,预测分群是根据用户以往的行为属性特征,运用机器学习算法来预测他们将来会发生某些事件的概率。

举例来说,互联网金融产品的用户按照风险投资偏好这一属性分为保守、稳健和激进,按照投资行为可分为已投资和未投资。你可以根据这一属性和行为将满足某种条件的用户群体提取出来,譬如激进型但未投资的这群用户,然后分析这一群体的行为特征从而优化产品促进用户投资,或者根据其浏览的项目页面推荐用户可能会感兴趣的项目。

在 1.6 版本新增的预测分群功能中,概率在前端展示时会被映射到 4、3、2、1、0(很有可能、有可能、一般、不太可能、很不可能)5 个等级。预测周期可以是未来 7 天或未来 30 天。

2. 用户分群界面功能简介

2.1. 创建普通分群

在左侧功能栏点击“用户分群”会进入用户分群功能界面,如上图。在神策分析中,只有管理员权限的账号才能使用分群功能。基于性能考虑,目前最多支持20个分群。

a.新建分群

点击“用户分群”右侧的加号,进入编辑分群内容的界面。

b.分群名称

必填项。命名以英文字母开头,只能输入字母,数字和下划线。建议使用分群对应意义的英文名。

c.分群显示名

必填项。可以是中文也可以是英文,建议使用示意明确的中文名。

d.分群执行方式

分群执行方式包括单次和例行,默认选项是单次。单次需要使用者手动执行产生最新结果,例行是系统每日凌晨计算分群结果。

e.用户属性条件

点击用户属性编辑栏右下角的加号,可添加多个用户属性条件。

f.用户行为条件

点击用户行为编辑栏右下角的加号,可添加多个用户历史行为条件,譬如某事件在某段时间内发生的多少频次的用户群体,也可对行为事件添加筛选条件。

g.用户行为序列条件

点击用户行为序列编辑栏右下角的加号,可添加满足某一系列行为事件的条件。

h.预测分群功能(1.6版本新增)

神策数据分析工具中新增的预测分群功能,目前仅支持单次类型的预测分群。使用之前请在推送管理中添加推送配置。

2.2. 执行普通分群

使用者输入用户属性、用户行为和用户行为序列条件后,点击左下侧的保存按钮,然后执行即可,如上图。表示本周已投过资且浏览过基金和P2P产品的激进型用户群体。而且因为分群执行方式选择是“例行”,所以会在每日凌晨自动计算更新用户群体数据。

2.3. 使用普通分群

创建和执行后的分群结果保存在左侧栏的列表中,分为三类:单次、例行和分析结果。单次和例行列表分别是执行方式为单次和例行时的分群,分析结果列表是在使用用户行为分析、漏斗分析、留存分析和分布分析后保存的用户群体。

如上图,分群结果可以作为用户属性用于行为事件分析、漏斗分析、留存分析和分布分析,通过条件“为真”和“为假”选择满足或者不满足分群条件的用户群体。譬如,图中我们选择6月份注册且完成订单转化的男性用户,分析7月的购买行为。

当然,我们也可以将用户分群的具体用户信息提取出来,用于短信推送等运营活动。

2.4. 预测分群

用户在选择未来 7 天或者 30 天,做过某个特定事件或者任意事件若干次后,填好分群名和显示名,点击保存,就可以创建一个预测分群。如果选择的事件是至少做过若干次,则可以起到预测活跃用户的效果,如上图所示。点击执行后,等待一段时间,进入查看预测结果页面,就可以看到如下图所示的预测分群结果。此结果的分析方法和普通分群的一致。

下图显示的是预测流失用户的一个例子,如果在未来一段时间内(如 7 天或 30 天)内没有做过任何事件,我们就可以认为此用户流失。

3. 典型应用场景

以互联网金融网站为例,我们可以针对具有某类特征的用户群体进行理财项目推荐。譬如,通过用户分群筛选出对基金项目和P2P项目感兴趣的风险投资偏好为激进型的用户群,如下图。

根据分群结果,可以提取出这类用户群体的信息,如下图。通过用户账号或者手机号为其推荐高风险高回报的P2P或者基金项目。

预测分群的典型应用是预测未来一段时间内的活跃用户和流失用户,这样可以在活跃用户流失之前,采用一定的流失召回方法将他们拉回。

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