用户分析模型

GrowingIO增长分析（UBA）中增长模型的设计初衷，是帮助企业简单方便地分析用户行为，实现业务增长。随着企业增长模式从粗放式经营转为精细化深耕，精准解决某一业务场景需求的分析模型成为企业使用UBA工具的新需求。 本季度GrowingIO分析云产品聚焦真实业务场景，推出了新的增长模型——首复间隔分析，可用于

编辑导语：数据驱动增长是作为数据分析师的基本要求，可实际操作起来，数据分析师们并没有那么得心应手，或许还存在许多纠结的地方。那么，面对一堆数据，要如何分析才能输出成体系的结论？作者系统化地提炼了六个核心步骤，希望对你有所帮助。数据驱动增长，是很多公司对数据分析师的要求，可具体到操作上，大家就开始纠结了。虽然增长黑客上白

编辑导语：运营同学在日常工作中经常会用到用户留存分析模型，对用户的活跃程度等情况进行分析，找到起伏的原因，这时候一个优质的分析模型可以带来很多帮助；本文作者分享了关于用户留存分析模型的方法，我们一起来看一下。一、项目背景1. “用户留存分析模型”是什么用户留存分析模型是一个分析用户参与情况和活跃程度的分析模型，运营/产

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

在日常的数据分析中，我们常用的有8大模型（用户模型、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型），从今天起，我们每周二解读一个模型，本文先从用户模型说起。一、什么是用户模型？先用3句话来说明为什么用户模型是基础的分析模型，重要到要第一个来分析：因为如果你不知

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

用户行为路径分析同样是重要的数据分析模型，它为企业实现理想的数据驱动与布局调整提供科学指导，对精准勾勒用户画像也有重要参考价值。用户访问APP／网络，如同参观画展，观众是感受和传达画展参展方和展品的目的受众体，图画的展现布局不同，每一位观众根据自身喜好形成特有的参观顺序。为让观众沿着最优访问路径前进，需要策展者结合观众