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我们可以看从什么维度切分用户,能让用户群体间差异更明显

2019-12-05

第二步:从运营手段上找分类维度

找到了分类标准,我们可以看从什么维度切分用户,能让用户群体间差异更明显。这里又是一个大坑,因为看起来似乎可选维度非常非常多。很多同学陷入迷茫,到底我该怎么选。或者好不容易选出来,运营问:为什么这么分?他答:这么分差异大!然后被批判为:不懂业务,瞎胡乱做,好郁闷……

实际上,分类维度筛选有一定标准,完全不用到处乱跑:

(1)选数据来源可靠的维度

比如性别,年龄这些基础维度,很多公司没有严格采集流程,数据空缺多,真实性难保证,就不要用这些。尽量用消费、活跃、注册来源这些可靠的数据。

(2)选运营可影响的维度

比如设备型号,可能开发很关心,但运营知道了也干不了啥事,这时候就不要选;有些指标运营特别关注,比如运营想发优惠券,那用户对优惠券领取率、使用率就是特别好的指标。

(3)选自身分层差异明显的指标

有些指标自身差异都不大,数据分布很集中,这时候就不优先选用,优先选择那些自身分布差异大一些的指标。

以上,基于这三个标准,可以避免大海捞针瞎做实验,也能避免做出来被运营批判为:“这有啥用”。有同学会觉得,这个过程和做风控模型时找特征很像。确实很像,但有区别。风控模型对应的业务动作只有“通过/拒绝”两类,所以完全不需要考虑那么多。而做给运营的用户细分,运营落地时要考虑:活动主题、时间、产品、卖点、传播渠道……一大堆玩意,所以必须考虑哪些维度对运营有用。

第三步:尝试细分,观察结果

有了分类维度,我们可以尝试对分类标准做切分。


这里又有三个很纠结的问题:

  1. 到底每个分类维度且几段;
  2. 到底要加多少分类维度;
  3. 到底分多少类合适。

先从结果来说:原则上,最终分类数量不宜太多,每个群体要在运营看来有可操作意义。运营做活动要设计海报、备货、开发系统、准备投放资源。因此如果群体规模太小,是不适合单独做活动的。所以做用户细分时,习惯上限制群体最大为8类(每个群体都大于10%的份额)至于具体规模大小,可以根据项目目标,运营情况做设计。

在这个大原则下,意味着分类维度和每个维度的切分都不可能太多,尽量选关键维度,关键切分点,如果维度太多可以考虑用降维算法来做压缩。在每个维度切分时,需注意以下问题:如果单维度分段,发现某些分段有特殊性,就不能随意合并(如下图所示)