国产 无码 综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

用戶行為分析zhi應(yīng)用分析模型

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了用戶行為分析zhi應(yīng)用分析模型。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

(1)基于AARRR漏斗模型分析用戶行為

本文通過常用的電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo),采用AARRR漏斗模型拆解用戶進(jìn)入APP后的每一步行為。AARRR模型是根據(jù)用戶使用產(chǎn)品全流程的不同階段進(jìn)行劃分的,針對每一環(huán)節(jié)的用戶流失情況分析出不同環(huán)節(jié)的優(yōu)化優(yōu)先級

AARRR漏斗模型

(2)基于RFM模型找出有價值的用戶

由于不同用戶對公司帶來的收益差別很大,而且根據(jù)二八定律(20%的有價值用戶能帶來80%的收益),因此需要對用戶進(jìn)行價值評價,找到最有價值的用戶群,并針對這部分用戶進(jìn)行差異化營銷。這里參考RFM 模型對用戶進(jìn)行評價:

R-Recency(最近一次購買時間)

R指用戶上一次消費的時間,上一次購物時間距今最近的顧客通常在近期響應(yīng)營銷活動的可能性也最大,對于APP而言,很久沒有購物行為可能意味著用戶放棄了APP的使用,重新喚起用戶也需要更多的成本。

F-Frequency(消費頻率)

F指用戶在某段時間內(nèi)的購物次數(shù),消費頻率越高意味著這部分用戶對產(chǎn)品的滿意度最高,用戶粘性最好,忠誠度也最高。

M-Money(消費金額)

M指用戶在某段時間內(nèi)的購物金額,這也是為公司帶來價值的最直接體現(xiàn),而消費金額較高的用戶在用戶總體中人數(shù)較少,卻能創(chuàng)造出更多價值,是需要重點爭取的對象。

這三個維度互相關(guān)聯(lián),反映了每個用戶的現(xiàn)在價值和潛在價值,將每個維度分成R-5,F-5個區(qū)間進(jìn)行評分,通過計算分?jǐn)?shù)對用戶進(jìn)行分類,可以有針對性地對不同類型用戶采用不同的營銷策略。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-403204.html

到了這里,關(guān)于用戶行為分析zhi應(yīng)用分析模型的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù),不擁有所有權(quán),不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載,請注明出處: 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實不符,請點擊違法舉報進(jìn)行投訴反饋,一經(jīng)查實,立即刪除!

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費用

相關(guān)文章

  • 【項目實戰(zhàn)】基于Hadoop大數(shù)據(jù)電商平臺用戶行為分析與可視化系統(tǒng)Hive、Spark計算機程序開發(fā)

    【項目實戰(zhàn)】基于Hadoop大數(shù)據(jù)電商平臺用戶行為分析與可視化系統(tǒng)Hive、Spark計算機程序開發(fā)

    注意:該項目只展示部分功能,如需了解,評論區(qū)咨詢即可。 在當(dāng)今數(shù)字化時代,電商行業(yè)成為全球商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,電商平臺已經(jīng)深入各行各業(yè),影響了人們的購物方式和消費習(xí)慣。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,電商平臺產(chǎn)生了大量的用戶數(shù)據(jù),包括點擊、購

    2024年02月04日
    瀏覽(111)
  • 基于新浪微博海量用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析:包括綜合指數(shù)、移動指數(shù)、PC指數(shù)三個指數(shù)

    基于新浪微博海量用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析:包括綜合指數(shù)、移動指數(shù)、PC指數(shù)三個指數(shù)

    項目介紹 微指數(shù)是基于海量用戶行為數(shù)據(jù)、博文數(shù)據(jù),采用科學(xué)計算方法統(tǒng)計得出的反映不同事件領(lǐng)域發(fā)展?fàn)顩r的指數(shù)產(chǎn)品。 微指數(shù)對于收錄的,在指數(shù)方面提供微博數(shù)據(jù)層面的指數(shù)數(shù)據(jù),包括綜合指數(shù)、移動指數(shù)、PC指數(shù)三個指數(shù)。 項目舉例 以‘中興’這一

    2024年02月14日
    瀏覽(21)
  • 數(shù)倉用戶行為數(shù)據(jù)分析

    分層優(yōu)點:復(fù)雜的東西可以簡單化、解耦(屏蔽層作用)、提高復(fù)用、方便管理 SA 貼源? 數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)與源系統(tǒng)保持一致 shm 歷史層? 針對不同特征的數(shù)據(jù)做不同算法,目的都是為了得到一份完整的數(shù)據(jù) PDM 明細(xì)層 做最細(xì)粒度的數(shù)據(jù)明細(xì),最高擴展性和靈活性,企業(yè)級的數(shù)據(jù)

    2024年02月08日
    瀏覽(22)
  • Spark項目實戰(zhàn)—電商用戶行為分析

    Spark項目實戰(zhàn)—電商用戶行為分析

    我們看看在實際的工作中如何使用這些 API 實現(xiàn)具體的需求。這些需求是電商網(wǎng)站的真實需求,所以在實現(xiàn)功能前,咱們必須先將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備好。 上面的數(shù)據(jù)圖是從數(shù)據(jù)文件中截取的一部分內(nèi)容,表示為電商網(wǎng)站的用戶行為數(shù)據(jù),主要 包含用戶的 4 種行為:搜索,點擊,下單,

    2024年02月08日
    瀏覽(17)
  • 大數(shù)據(jù)課程綜合實驗案例:網(wǎng)站用戶行為分析

    大數(shù)據(jù)課程綜合實驗案例:網(wǎng)站用戶行為分析

    大數(shù)據(jù)課程實驗案例:網(wǎng)站用戶行為分析,由廈門大學(xué)數(shù)據(jù)庫實驗室團隊開發(fā),旨在滿足全國高校大數(shù)據(jù)教學(xué)對實驗案例的迫切需求。本案例涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲、查詢和可視化分析等數(shù)據(jù)處理全流程所涉及的各種典型操作,涵蓋Linux、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Ec

    2024年02月06日
    瀏覽(112)
  • 大數(shù)據(jù)實戰(zhàn) --- 淘寶用戶行為數(shù)據(jù)分析

    大數(shù)據(jù)實戰(zhàn) --- 淘寶用戶行為數(shù)據(jù)分析

    目錄 開發(fā)環(huán)境? 數(shù)據(jù)描述 功能需求 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 數(shù)據(jù)清洗 用戶行為分析 找出有價值的用戶 Hadoop+Hive+Spark+HBase 啟動Hadoop :start-all.sh 啟動zookeeper :zkServer.sh start 啟動Hive : nohup hiveserver2 1/dev/null 21 beeline -u jdbc:hive2://192.168.152.192:10000 啟動Hbase : start-hbase.sh hbase shell 啟動Spark :s

    2023年04月22日
    瀏覽(34)
  • 大數(shù)據(jù)期末課程設(shè)計實驗案例:網(wǎng)站用戶行為分析

    大數(shù)據(jù)期末課程設(shè)計實驗案例:網(wǎng)站用戶行為分析

    大數(shù)據(jù)課程實驗案例:網(wǎng)站用戶行為分析 案例目的 1.熟悉Linux系統(tǒng)、MySQL、Hadoop、HBase、Hive、Sqoop、R、Eclipse等系統(tǒng)和軟件的安裝和使用; 2.了解大數(shù)據(jù)處理的基本流程; 3.熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理方法; 4.熟悉在不同類型數(shù)據(jù)庫之間進(jìn)行數(shù)據(jù)相互導(dǎo)入導(dǎo)出; 5.熟悉使用R語言進(jìn)行可視化

    2024年02月05日
    瀏覽(59)
  • 社交媒體數(shù)據(jù)分析:解讀Facebook用戶行為

    社交媒體數(shù)據(jù)分析:解讀Facebook用戶行為

    在當(dāng)今數(shù)字化時代,社交媒體已經(jīng)成為人們生活不可或缺的一部分,而Facebook作為這個領(lǐng)域的巨頭,承載了數(shù)十億用戶的社交活動。這龐大的用戶群體產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù),通過深度數(shù)據(jù)分析,我們能夠深入解讀用戶行為,從而更好地滿足用戶需求、提升用戶體驗,同時為平臺

    2024年01月21日
    瀏覽(26)
  • 【產(chǎn)品運營】如何通過數(shù)據(jù)分析掌握用戶行為?

    【產(chǎn)品運營】如何通過數(shù)據(jù)分析掌握用戶行為?

    對于運營來說,需要掌握用戶行為來制定不同的運營策略。而用戶行為是通過數(shù)據(jù)分析得出的,那么,具體的數(shù)據(jù)分析是哪些數(shù)據(jù),不同的數(shù)據(jù)又有什么區(qū)別? 快速了解一款A(yù)PP。 行業(yè)趨勢,市場空間。 APP的生存現(xiàn)狀,所處階段,遇到的問題。 產(chǎn)品迭代,發(fā)現(xiàn)新的增長引擎方

    2024年02月11日
    瀏覽(24)
  • 廣電用戶畫像分析之根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與標(biāo)簽添加

    廣電用戶畫像分析之根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選與標(biāo)簽添加

    在數(shù)據(jù)處理和分析領(lǐng)域,我們經(jīng)常需要根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和標(biāo)簽添加,以便更好地理解用戶行為和偏好。在本篇博客中,我們將介紹兩個示例,展示如何根據(jù)用戶的收視行為數(shù)據(jù)和訂單信息進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。 數(shù)據(jù)集分析: 廣電用戶畫像分析之探索各個表中的

    2024年02月11日
    瀏覽(18)

覺得文章有用就打賞一下文章作者

支付寶掃一掃打賞

博客贊助

微信掃一掃打賞

請作者喝杯咖啡吧~博客贊助

支付寶掃一掃領(lǐng)取紅包,優(yōu)惠每天領(lǐng)

二維碼1

領(lǐng)取紅包

二維碼2

領(lǐng)紅包