3.3-用户分群分析

Question

如题所述

Answer 1

| 导语 在产品的增长分析中，我们常常需要关注符合特定条件的一群用户，不仅想要了解他们的整体行为（如访问次数、访问时长等），还希望了解这些用户的具体特征。用户分群方法可以帮助我们深入分析这些差异较大的群体，从而探究指标背后的原因，并寻找实现用户增长的途径。
一、用户分群的应用场景
在日常的数据工作中，我们经常需要关注符合某些条件的一部分用户，并了解他们的具体行为。用户分群方法可以帮助我们深入分析这些群体，从而探究指标背后的原因，并寻找实现用户增长的途径。例如，用户画像分群可以帮助我们精细化定位人群特征，挖掘潜在的用户群体。
二、用户分群类型
用户分群可以分为以下几种类型：
1. 不分群：如全量活跃用户投放，群发短信等，缺点是没有针对性，容易引起用户反感。
2. 用户基本信息分群：如根据用户注册的信息分群，这种方法已具备一定的针对性，但仍然不够深入。
3. 用户画像分群：如年龄、性别、地域、用户偏好等，这种方法可以帮助我们真正了解用户的某些特征，对业务推广帮助很大。
4. 根据用户行为进行分群：此阶段会在画像分群的基础上关注用户的行为特征，如根据用户的注册渠道和活跃习惯，制定不同的营销推广策略。
5. 聚类和预测建模分群：聚类建模可以根据用户的综合特征指标，将用户分为不同的群体；预测建模则尝试猜测用户下一步的态度与行为。
三、常见的用户分群维度
常见的用户分群维度包括：
1. 统计指标：年龄，性别，地域
2. 付费状态：免费，试用，付费用户
3. 购买历史：未付费用户，一次付费用户，多次付费用户
4. 访问位置：用户使用产品的区域位置
5. 使用频率：用户使用产品的频率
6. 使用深度：轻度，中度，重度用户
7. 广告点击：用户点击了广告 vs 未点击广告
四、常用的聚类分群方法介绍
聚类分群可以分为层次聚类和非层次聚类。常用的互联网用户聚类方法为K-means聚类方法和两步聚类法。聚类分析的特征包括简单启衡、直观，主要应用于探索性的研究，其分析的结果可以提供多个可能的解。
五、K-means聚类在QQ用户分群中的应用案例
在本案例中，我们首先来看最常用的K-Means聚类法，这是非层次聚类法当中最常用的一种。通过相关性分析和变量重要性分析，对剩余11个变量进行多次训练，最终得出聚类结果。
六、两步聚类和k-means聚类的效果对比
两步聚类法可以克服K-Means聚类的缺点，可以包含类别变量和数值型变量，并且当硬件条件不足或数据集非常大时，都能顺利运行。这种两步聚类法可以看成是改进版BIRCH聚类算法和层次聚类法的结合。
七、业务案例——通过K-Means聚类，挖掘特殊行为模式的手机QQ客户群
在本案中，产品经理希望了解登录不活跃手机QQ用户的行为模式，并针对不同的行为组合，对庞大的用户群体进行细分，从而关注不同群体的不同需求，甚至挖掘垂直领域需求，从而在产品或运营侧采取措施，拉活沉默用户，提高DAU。
总结
用户分群对于用户数据研究领域最大的改变，在于打破数据孤岛并真实了解用户。在进行聚类分析时，特征的选择和准备非常重要。而聚类算法的选择则需要结合数据特点以及计算速度和精确度等方面去选择合适的算法。