用户特征分析的典型应用和技术

用户特征分析是数据化运营的基础，也是现代企业赖以生存和发展的基本要求。根据用户特征分析，可以产生新的需求，更好的处理业务。

一、用户特征分析的典型应用场景

用户特征分析很基础，但主要还是以下几种典型:

1. 寻找目标用户。
   • 寻找目标客户是用户特征分析的一个重要目的，也是数据运营中常见的分析目的。主要用于解决目标用户是谁的基本核心问题。
2. 寻找运营的抓手。
   • 运营的抓手指的是通过运营的方式改善和提升客户满意度的一些行为字段。
   • 常见的运营抓手包括用户的一些主动行为。
3. 有效合理地细分用户群体。
   • 细分用户群体是现代企业精准化运营的基本要求。
4. 为新品开发提供思路。

二、用户特征分析的典型分析思路和分析技术

2.1 三种用户特征分析类型

暂且不考虑各种分析技术和算法，单纯从业务的角度来考虑，用户特征分析可以拆分成三种分析类型：

• 基于预定义的划分。如果对业务和客户已经有了深度的了解，那么基于特定的业务需求目的，直接按照特定的分析字段和分析指标进行特征分析和提炼。
• 基于数据分析的划分。此方法是主流的用户特征分析方法，因为业务需求千变万化，所以要针对不同的业务需求进行不同的数据分析。
• 复合划分。简单来说就是将上面两种综合考虑。

2.2 分析方法：RFM

• R(ecency)，客户消费新鲜度，指的是客户最后一次购买时间举例目前的天数，该字段在预测客户的预期消费时最有价值。
• F(requency)，客户消费频度，指的是客户迄今为止的特定时间段内购买公司产品的总次数。
• M(onetary)，客户消费金额，指的是客户迄今为止购买公司产品的总金额。

以上三个字段，商业价值依次递减。

2.3 分析技术

• 聚类。聚类技术是数据分析常用的基本技术，网上有其它更具体的描述，这里就不再赘述。
• 决策树。决策树也是数据分析常用的基本技术，决策树的最大应用优势在于可解释度高，生成的一系列“如果……那么……”的逻辑判断，很容易被人理解。

三、用户特征分析后的评价

在用户特征分析结论出来之后，落地应用之前，数据分析师应当从以下几点思路来做个简单的评估：

• 结论（典型特征）是否与当初的分析需求（商业目标）相一致。
• 结论是否容易被业务方理解，是否容易特征化。
• 通过这些主要结论来圈定的客户基数是否足够大，是否可以满足特定运营活动的基本数量要求。
• 结论是否方便业务方开发出有效的个性化的运营方案。

（本文主要摘自《数据挖掘与数据化运营实战》一书）