数据分群

越来越多企业开始做标签、用户分群、用户画像，仅仅做到“形”似，连“神”似都没做到，更不用说能真正带来价值，那么到底如何理解和应用标签体系、用户分群、用户画像呢?神策数据将分四部分进行详细解读：第一，建体系——构建标签体系，筑造信息中心;第二，应用——用户分群+用户画像，综合应用; 第三，智能画像与标签开放平台，

一、分群和分层分群是对某一特征用户的划分和归组，而分层，更多的是对全量用户的一个管理手段，细分用户的方法其实我们一直在用，比如我们熟悉的RFM模型：RFM模型是从用户的业务数据中提取了三个特征维度：最近一次消费时间（Recency）、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary)。通过这三个维度将用户

用户分群：采集数据 筛选归类用户分群的依据主要有两个方面：用户属性（性别、年龄、地域等）和用户行为（访问时间/访问时长/浏览历史/订单记录等用户在产品内的一切交互行为），因此，采集数据是用户分群的第一步，先确定我们需要哪些数据，然后做好数据埋点，建立基础的用户行为数据监控机制，为用户贴上标签。说明：对于互金类产品来说，

用户分群数据分析方法是进行用户画像的关键数据分析模型，这是企业进行数据分析、精细化运营的第一步。用户分群即用户信息标签化，通过用户的历史行为路径、行为特征、偏好等属性，将具有相同属性的用户划分为一个群体，并进行后续分析。漏斗分析关注阶段差异，用户分群关注群体差异前面的文章我们讲了漏斗分析模型。通过漏斗分析模型，运营人员