在數(shù)據(jù)分析的浩瀚海洋中，用戶分群模型猶如指南針，指引著企業(yè)在市場(chǎng)迷霧中航行。然而，如何將這些模型轉(zhuǎn)化為業(yè)績(jī)提升的燈塔，一直是業(yè)界探討的焦點(diǎn)。陳老師以其十年的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，為我們揭開了用戶分群模型背后的邏輯與策略，讓我們一窺如何將這些模型轉(zhuǎn)化為實(shí)實(shí)在在的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)。

垂類用戶簡(jiǎn)單理解就是垂直經(jīng)營(yíng)于某一類用戶，它的底層邏輯不是問什么是垂類運(yùn)營(yíng)，而是問用戶該怎么分群。那么，如何做用戶分群呢？本文作者從三個(gè)維度對(duì)這個(gè)問題進(jìn)行了解答，希望能給你帶來幫助。

編輯導(dǎo)語(yǔ)：很多產(chǎn)品中都會(huì)有用戶分群，通過對(duì)用戶的分群，方便我們能夠更好的尋找最關(guān)鍵的核心用戶、精細(xì)化設(shè)計(jì)產(chǎn)品、針對(duì)化運(yùn)營(yíng)；本文作者分享了關(guān)于如何使用RFM進(jìn)行用...

本文介紹了如何用AI聚類算法中的K-Means來對(duì)用戶進(jìn)行分群，以及在過程中需要留心的幾個(gè)K-Means算法注意點(diǎn)。 從產(chǎn)品策劃的角度看，不同的用戶對(duì)產(chǎn)品可能有著不同的需求...

用戶分群里最常見的是基于RFM模型的用戶分群研究，本文主要跟大家分享用戶分群的詳細(xì)方法論。一起來看看~ 用戶分群是用戶體系搭建的基礎(chǔ)，而常見的用戶分群方式是：基...

在用戶行為分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)分析方法的科學(xué)應(yīng)用結(jié)合理論推導(dǎo)，能夠相對(duì)完整地揭示用戶行為的內(nèi)在規(guī)律。間隔分析模型旨在通過事件發(fā)生間隔時(shí)間與分布態(tài)勢(shì)，輔助企業(yè)實(shí)現(xiàn)深...

發(fā)展速度減慢，或者碰到天花板，甚至產(chǎn)生倒退，這逼著我們運(yùn)營(yíng)一定要升級(jí)，而精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)首先要更了解我們的用戶特征，才能更好的實(shí)施個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。 前段時(shí)間...

用戶分群是企業(yè)精細(xì)化，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的第一步。 用戶分群數(shù)據(jù)分析方法是進(jìn)行用戶畫像的關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析模型，這是企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的第一步。用戶分群即用戶信...

用戶分層，是基于大方向的劃分，你希望用戶朝什么核心目標(biāo)努力，而用戶分群，則是將他們切分更細(xì)的粒度提高效果。兩者是相輔相成的。 什么是用戶運(yùn)營(yíng)？ 它以最大化提升...

所謂用戶分群也就是將全部用戶劃分成較小的，有共同需求的群組，以此來幫助我們更好地了解用戶需求，進(jìn)行針對(duì)性運(yùn)營(yíng)。用戶分群能幫助企業(yè)更加了解用戶。分析不同群組的...