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part 1：用户画像
1、什么是用户画像？
根据用户 人口学特征、网络浏览内容、网络社交活动和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。
它的核心主要是 利用存储在服务器上的海量日志和数据库里的大量数据进行分析和挖掘，给用户贴标签，而标签是能表示用户某一维度特征的标识，主要用过与业务的运营和数据分析。
2、用户画像的作用？
精准营销：在从粗放式到精细化运营过程中，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信，推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。
了解用户：产品早期，产品经理通过用户调研和访谈的形式了解用户。在产品用户量扩大后，调研的效用降低，这时候我么就需要辅以用户画像配合亚那就，方向包括新增的用户有什么特征，核心用户的属性是否发生变化等。
数据应用：
用户画像是很多数据产品的基础，诸如耳熟能详的推荐系统，广告系统等，广告一般基于一系列的人口统计相关的标签，如年龄，性别，学历，兴趣爱好，收集等。
数据分析：
用户画像可以与业务层面的数据结合，各类标签是多维度分析的天然要素，辅助业务决策等。
3、用户画像的内容？
人口特征： 性别、年龄、出生日期、星座、地域、教育水平、职业等
社会特征：婚姻情况、家庭情况、收入情况等、
兴趣特征： 兴趣爱好、使用APP/网站、浏览/收藏内容，互动内容，品牌偏好，产品偏好
消费特征：购买频次，购买金额、购买品类、购买力水平、购买渠道、价格敏感度；
4、用户画像的案例？
用户画像案例有两类一般：
a> 对外的
5、用户画像的案例？
part 2： 用户生命周期
1、什么是用户生命周期？
简单来说就是：用户从开始接触产品到离开产品的整个过程。
包括：引入期，成长期，成熟期（用户价值最高），休眠期，
流失期
注意：
1、是否所有用户都会完全经历完整的用户生命周期？
不是的，如我下载拼多多给别人助力后就删了，就是从引入期直接
到流失期；
2、是否所有产品都需要管理用户生命周期？
不是。
从产品生命周期看，处于初创期的产品，由于资源不足，拉
新更重要，一般不同做用户生命周期管理；
需求越强烈，供应越稀缺的产品，越不用过多考虑做用户生命
周期管理。
2、用户生命周期的作用？
以脉脉为例：
用户生命周期 用户行为特征 用户类型
导入期 1、有求职需求
2、即将步入职场 潜在用户
3、喜欢社交的用户
4、第三方平台看到脉脉里的一遍被分享出来的文章
已完成注册的用户 新用户
成长期 1、 首次登陆，并补完个人信息的用户
2、在一定时间内关注xx个行业人脉的用户
3、上传完善个人简历，并投递给xx个岗位的用户
4、发布xx条消息的用 户 活跃用户
3/7/15/30天持续登陆的用户 留存用户
成熟期 1、购买会员的用户
2、购买其他用户提供的服务的用户
3、每次使用时长长达xx的用户 付费用户
休眠期 距离上一次活跃已过xx天的注册用户 沉睡用户
流失期 1、已卸载用户
2、距离上一次活跃已过xx天的注册用户
流失用户
part 3：用户分层
1、什么是用户分层？
所谓用户分层，是一种对用户进行群组划分的方法，通过分析用户
在产品内留下的各种数据（如评论数据，转发数据，点赞数据等），
根据不同的分层定义将用户划分成不同的层次。
2、RFM模型？
进行了用户分层后一定要进行数据监控；
首先用四象限法去划分分析，若不行在用RFM模型，一般
两个的分析效果差不多；
RFM模型(定义）：按照R（recency-近度）、F（frequency-频度）和M（monetary-额度）三个维度进行细分用户群体。
近度R:代表用户最近的活跃时间距离数据采集点的时间距离，R越大，
表示客户越久未发生交易，R越小，表示客户越近有交易发生。R越大的额
客户月可能‘沉睡’，流失的可能性越大。
F频度： f代表客户在过去的某段时间内的活跃频度。F越大，则
表示客户通本公司的交易越频繁，不仅给公司带来人气，也带来
稳定的现金流，是非常忠诚的客户。F越小，表示客户不够活跃，
且可能是竞争对手的客户。
M额度：表示客户每次消费金额的多少，可以是最近一次消费金额，
也可以用过去的平均消费金额，根据分析的目的的不同，可以有
不同的标识方法。 一般来讲，单词交易金额较大的用户，支付能
力强，价格敏感度低，是较为优质的客户。每次交易金额低的用户，
可能在支付能力和支付意愿上较低，当然也不是绝对的。
总结：
根据RFM模型，见客户划分为八种：
类别 R F M 运营策略
重要价值用户 高 高 高 保持好现状
重要发展用户 高 低 高 刺激他的消费频率
重要保持用户 低 高 高 要留住这个用户
重要挽留用户 低 低 高 要留住他且刺激他的消费频率
一般价值用户 高 高 低 刺激他的消费力度
一般发展用户 高 低 低 刺激他的消费频率和力度
一般保留用户 低 高 低 要保留住他且刺激他的消费力度
一般挽留用户 低 低 低 要各方面刺激
作业